《Requests库在Python中的用法》
在Python编程中，网络请求是获取外部数据、与API交互或实现爬虫功能的核心操作。虽然Python标准库中的`urllib`提供了基础的网络请求功能，但其复杂的API设计和繁琐的编码处理让开发者望而却步。而第三方库`Requests`凭借其简洁的接口、强大的功能和人性化的设计，迅速成为Python社区中最受欢迎的HTTP库之一。本文将系统介绍Requests库的核心用法，涵盖基础请求、参数传递、会话管理、高级功能及实际应用场景，帮助读者快速掌握这一工具。
一、Requests库简介
Requests库由Kenneth Reitz于2011年开发，旨在简化HTTP请求的编写过程。它基于Python标准库的`urllib3`构建，但通过封装提供了更直观的API。与`urllib`相比，Requests无需手动处理URL编码、JSON解析或会话保持，开发者只需几行代码即可完成复杂的网络操作。其核心特性包括：
支持所有HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）
自动处理URL编码和表单数据
内置JSON解析和响应内容处理
会话对象支持Cookie和连接池
超时设置、重定向控制和身份验证
二、安装与基础环境
Requests库可通过pip直接安装，兼容Python 2.7和3.5+版本。安装命令如下：
pip install requests安装完成后，可通过导入库验证是否成功：
import requests
print(requests.__version__)三、基础请求方法
1. GET请求
GET请求用于从服务器获取数据，是最常用的HTTP方法。Requests通过`requests.get()`实现，基本语法如下：
response = requests.get(url, params=None, **kwargs)其中`url`为目标地址，`params`为查询参数（字典形式），`**kwargs`支持其他可选参数（如超时、认证等）。
示例1：基础GET请求
import requests
url = "https://httpbin.org/get"
response = requests.get(url)
print(response.status_code) # 输出状态码200
print(response.text) # 输出响应内容示例2：带参数的GET请求
params = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
response = requests.get("https://httpbin.org/get", params=params)
print(response.url) # 输出带参数的完整URL2. POST请求
POST请求用于向服务器提交数据，常用于表单提交或API调用。Requests通过`requests.post()`实现，支持多种数据格式：
response = requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)`data`参数用于提交表单数据（字典或字节流），`json`参数自动将字典序列化为JSON并设置`Content-Type: application/json`。
示例3：表单数据提交
data = {"username": "admin", "password": "123456"}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data)
print(response.json()) # 解析JSON响应示例4：JSON数据提交
json_data = {"name": "John", "age": 30}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=json_data)
print(response.headers["Content-Type"]) # 输出application/json3. 其他HTTP方法
Requests还支持PUT、DELETE、HEAD等HTTP方法，用法与GET/POST类似：
# PUT请求示例
requests.put("https://httpbin.org/put", data={"key": "value"})
# DELETE请求示例
requests.delete("https://httpbin.org/delete")
# HEAD请求示例
requests.head("https://httpbin.org/get")四、响应对象处理
Requests返回的响应对象（`Response`）包含服务器返回的所有信息，可通过以下属性访问：
`status_code`：HTTP状态码（如200、404）
`headers`：响应头（字典形式）
`text`：响应内容（字符串形式）
`content`：响应内容（字节流形式）
`json()`：解析JSON响应为字典
示例5：响应对象操作
response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code) # 200
print(response.headers["Content-Type"]) # application/json
print(response.text[:50]) # 输出前50个字符
print(response.json()["current_user_url"]) # 解析JSON字段五、高级功能
1. 会话管理（Session）
会话对象（`Session`）用于在多个请求间保持Cookie和连接池，避免重复设置头部或认证信息。创建会话后，所有请求将自动共享会话状态。
示例6：会话对象使用
with requests.Session() as session:
session.headers.update({"User-Agent": "MyApp/1.0"})
response1 = session.get("https://httpbin.org/get")
response2 = session.post("https://httpbin.org/post", data={"key": "value"})
print(response1.text)
print(response2.text)2. 超时设置
通过`timeout`参数可设置连接和读取的超时时间（秒），避免程序因网络问题无限等待。
try:
response = requests.get("https://httpbin.org/delay/3", timeout=2)
except requests.exceptions.Timeout:
print("请求超时！")3. 身份验证
Requests支持基本认证（Basic Auth）和摘要认证（Digest Auth），通过`auth`参数传递认证信息。
示例7：基本认证
from requests.auth import HTTPBasicAuth
response = requests.get(
"https://httpbin.org/basic-auth/user/pass",
auth=HTTPBasicAuth("user", "pass")
)4. 代理设置
通过`proxies`参数可配置HTTP/HTTPS代理，适用于爬虫或访问受限资源。
proxies = {
"http": "http://10.10.1.10:3128",
"https": "http://10.10.1.10:1080",
}
response = requests.get("https://httpbin.org/ip", proxies=proxies)六、实际应用场景
1. 爬取网页内容
结合`BeautifulSoup`或`lxml`，Requests可实现简单的网页爬取。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
titles = soup.find_all("h1")
for title in titles:
print(title.text)2. 调用RESTful API
大多数API使用JSON格式交互，Requests的`json`参数和响应解析功能极大简化了开发。
api_url = "https://api.example.com/users"
data = {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"}
response = requests.post(api_url, json=data)
if response.status_code == 201:
print("用户创建成功！")3. 文件上传与下载
通过`files`参数可上传文件，通过流式响应可下载大文件。
示例8：文件上传
url = "https://httpbin.org/post"
files = {"file": open("report.xlsx", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)示例9：大文件下载
url = "https://example.com/large_file.zip"
response = requests.get(url, stream=True)
with open("downloaded.zip", "wb") as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)七、常见问题与调试
1. SSL证书验证
默认情况下，Requests会验证SSL证书。若需禁用验证（不推荐），可设置`verify=False`：
response = requests.get("https://example.com", verify=False)2. 调试请求
通过`requests.request()`的`verbose`参数或日志模块可输出详细请求信息。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
response = requests.get("https://example.com")3. 性能优化
使用会话对象、连接池和持久化Cookie可提升性能。对于高频请求，建议复用会话而非创建新对象。
八、总结
Requests库凭借其简洁的API、强大的功能和良好的扩展性，成为Python网络编程的首选工具。无论是简单的GET请求、复杂的API调用，还是爬虫开发，Requests都能提供高效的解决方案。通过掌握本文介绍的核心用法和高级技巧，开发者可以更专注于业务逻辑，而非底层网络细节。
关键词：Requests库、Python网络请求、HTTP方法、会话管理、JSON解析、爬虫开发、API调用、超时设置、身份验证、代理配置
简介：本文系统介绍了Python中Requests库的核心用法，涵盖基础请求方法（GET/POST）、响应对象处理、会话管理、超时设置、身份验证等高级功能，并结合实际应用场景（如爬虫开发、API调用）提供代码示例，帮助读者快速掌握这一高效网络请求工具。
