


Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?
Mar 10, 2025 pm 06:52 PMArtikel ini menunjukkan menggunakan perpustakaan permintaan Python untuk membuat permintaan HTTP. Ia meliputi mendapatkan, menyiarkan, meletakkan, memadam, dan kaedah lain, menjelaskan cara mengendalikan kod status dan menghantar data (termasuk JSON dan fail). Pengendalian ralat menggunakan respons.rai
Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?
Perpustakaan requests
di Python memudahkan membuat permintaan HTTP. Ia menyediakan API yang bersih dan intuitif yang menjauhkan banyak kerumitan yang terlibat dalam mengendalikan sambungan HTTP, tajuk, dan respons. Untuk menggunakannya, anda perlu memasangnya terlebih dahulu. Anda boleh melakukan ini menggunakan PIP:
<code class="bash">pip install requests</code>
Setelah dipasang, anda boleh mula membuat permintaan. Fungsi yang paling biasa adalah requests.get()
, digunakan untuk mendapatkan data dari URL. Inilah contoh asas:
<code class="python">import requests response = requests.get("https://www.example.com") # Check the status code print(response.status_code) # Access the content print(response.text)</code>
Kod ini mengambil kandungan HTML example.com
. Objek response
mengandungi pelbagai atribut, termasuk status_code
(kod status HTTP seperti 200 OK) dan text
(badan tindak balas). Atribut berguna lain termasuk headers
(tajuk tindak balas), json()
(untuk Parsing JSON Responses), dan content
(bait respons mentah). Pengendalian ralat adalah penting; Kami akan menutupnya di bahagian kemudian. Untuk kaedah HTTP yang lain (seperti pos, letakkan, padam), anda menggunakan fungsi yang sepadan seperti requests.post()
, requests.put()
, dan requests.delete()
.
Apakah kaedah HTTP biasa yang disokong oleh Perpustakaan Permintaan di Python?
Perpustakaan requests
menyokong semua kaedah HTTP biasa, termasuk:
- Dapatkan: Mendapatkan data dari sumber yang ditentukan. Ini adalah kaedah yang paling kerap digunakan.
- Post: Mengemukakan data yang akan diproses ke sumber yang ditentukan. Sering digunakan untuk menghasilkan sumber baru.
- Letakkan: Menggantikan semua perwakilan semasa sumber sasaran dengan kandungan yang dimuat naik.
- Patch: Memohon pengubahsuaian separa kepada sumber.
- Padam: Padam sumber yang ditentukan.
- Kepala: Sama seperti GET, tetapi hanya mengambil tajuk, bukan badan.
- Pilihan: menerangkan pilihan komunikasi untuk sumber sasaran.
Setiap kaedah diwakili oleh fungsi yang sepadan dalam Perpustakaan requests
(misalnya, requests.get()
, requests.post()
, dll.). Penggunaan khusus mungkin berbeza -beza bergantung kepada kaedah dan API yang anda berinteraksi, tetapi struktur asas tetap sama. Sebagai contoh, requests.post()
memerlukan menentukan data yang akan dihantar dalam badan permintaan.
Bagaimana saya boleh mengendalikan kod status HTTP yang berbeza menggunakan Perpustakaan Permintaan?
Kod status HTTP menunjukkan hasil permintaan HTTP. Perpustakaan requests
memudahkan untuk memeriksa dan mengendalikan kod ini. Atribut response.status_code
menyediakan kod status (misalnya, 200 untuk kejayaan, 404 untuk tidak dijumpai, 500 untuk ralat pelayan dalaman). Anda harus sentiasa menyemak kod status untuk memastikan permintaan itu berjaya. Inilah contoh:
<code class="python">import requests try: response = requests.get("https://www.example.com") response.raise_for_status() # Raises an exception for bad status codes (4xx or 5xx) print("Request successful!") print(response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"An error occurred: {e}")</code>
response.raise_for_status()
adalah kaedah mudah yang secara automatik menimbulkan pengecualian jika kod status menunjukkan ralat (ralat klien/pelayan 4xx atau 5xx). Ini memudahkan pengendalian ralat. Anda juga boleh menyemak kod status secara manual dan mengendalikan kes yang berbeza menggunakan if
pernyataan:
<code class="python">if response.status_code == 200: print("Success!") elif response.status_code == 404: print("Not Found") elif response.status_code == 500: print("Server Error") else: print(f"Unknown status code: {response.status_code}")</code>
Bagaimana saya menghantar permintaan pos dengan data menggunakan Perpustakaan Permintaan di Python?
Menghantar permintaan pos dengan data melibatkan penggunaan fungsi.post requests.post()
dan menentukan data yang akan dihantar dalam badan permintaan. Data boleh dalam pelbagai format, seperti kamus, senarai, atau fail.
Inilah cara menghantar permintaan pos dengan data sebagai kamus:
<code class="python">import requests data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data) # httpbin.org is a useful testing site print(response.status_code) print(response.json()) # httpbin.org returns the POST data as JSON</code>
Contoh ini menghantar permintaan pos ke httpbin.org/post
dengan kamus yang disediakan sebagai badan permintaan. httpbin.org
adalah perkhidmatan yang berguna untuk menguji permintaan HTTP. Untuk menghantar data JSON, gunakan parameter json
:
<code class="python">import requests import json data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=data) print(response.status_code) print(response.json())</code>
Ingatlah untuk mengendalikan kesilapan yang berpotensi menggunakan try...except
blok dan response.raise_for_status()
seperti yang ditunjukkan dalam bahagian sebelumnya. Untuk menghantar fail, gunakan parameter files
dengan nama fail pemetaan kamus ke objek fail. Perpustakaan requests
menawarkan fleksibiliti yang hebat dalam mengendalikan jenis data yang berbeza untuk permintaan pos.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.
