Python Request实战：轻松抓取网页数据，获取所需信息

　　Python Request 是一个强大的库，它可以让我们轻松地获取网页数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Python Request 抓取网页数据，从而获取所需信息。具体来说，我们将分析以下 10 个方面：

　　1.简介：Python Request 的基本概念和用途

　　2.安装：如何安装 Python Request 库

　　3.请求方法：GET 和 POST 方法的区别及使用场景

　　4.请求头和请求体：如何设置请求头和请求体

　　5.参数传递：如何传递2e9b5865537db47267991419e97f0ae9参数和表单参数

　　6. Cookies 和 Session：如何使用 Cookies 和 Session 来维持登录状态

　　7.响应对象：如何处理响应对象，包括状态码、响应头、响应体等

　　8.异常处理：如何处理异常情况，比如网络错误、服务器错误等

　　9.实战案例：通过实际案例演示 Python Request 的使用方法

　　10.总结与展望：总结 Python Request 的优点和不足，并展望未来发展方向

　　安装

　　在开始之前，需要先安装 Python Request 库。可以通过 pip 命令进行安装：

　　```

　　pip install requests

　　```

　　如果提示权限不足，可以在命令前加上 sudo。

　　请求方法

　　GET 和 POST 是 HTTP 协议中最常用的两种请求方法。GET 方法通常用于获取数据，而 POST 方法通常用于提交数据。下面是 GET 和 POST 方法的使用示例：

　　```python

　　import requests

　　#发送 GET 请求，获取百度首页的 HTML 内容

　　response = requests.get('https://www.baidu.com')

　　print(response.text)

　　#发送 POST 请求，提交表单数据并获取响应结果

　　data ={'username':'admin','password':'123456'}

　　response = requests.post('https://www.example.com/login', data=data)

　　print(response.text)

　　```

　　上面的代码中，我们通过 requests.get()和 requests.post()方法发送了 GET 和 POST 请求，并得到了相应的响应对象 response。其中 response.text 属性表示响应内容的字符串形式。

　　请求头和请求体

　　HTTP 请求由请求头和请求体两部分组成。请求头包含一些元信息，比如 User-Agent、Accept-Language 等；请求体包含具体的数据内容。

　　可以通过 headers 参数设置请求头，通过 data 或 json 参数设置请求体。下面是一个示例：

　　```python

　　

　　import requests

　　headers ={

　　 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}

　　data ={'username':'admin','password':'123456'}

　　response = requests.post('https://www.example.com/login', headers=headers, data=data)

　　print(response.text)

　　```

　　参数传递

　　在发送 HTTP 请求时，有时需要传递一些参数。比如，在查询天气信息时需要传递城市名称、日期等参数。可以通过 params 参数传递2e9b5865537db47267991419e97f0ae9参数，通过 data 或 json 参数传递表单参数。

　　```python

　　import requests

　　#传递2e9b5865537db47267991419e97f0ae9参数

　　params ={'city':'北京','date':'2023-03-08'}

　　response = requests.get('https://www.example.com/weather', params=params)

　　print(response.text)

　　#传递表单参数（form 表单）

　　data ={'username':'admin','password':'123456'}

　　response = requests.post('https://www.example.com/login', data=data)

　　print(response.text)

　　#传递 JSON 格式的参数（JSON 数据）

　　json_data ={'name':'John','age': 25}

　　response = requests.post('https://www.example.com/user_info', json=json_data)

　　print(response.text)

　　```

　　Cookies 和 Session

　　有些网站需要登录才能访问某些页面或接口。为了保持登录状态，需要使用 Cookies 或 Session。

　　Cookies 是服务器发给客户端的一种标识符，客户端每次访问时都会带上这个标识符。Session 是服务器存储客户端会话信息的一种机制。

　　可以通过 cookies 参数或 session 对象来管理 Cookies 和 Session。下面是一个示例：

　　```python

　　import requests

　　#使用 cookies 维持登录状态

　　cookies ={'21d6f40cfb511982e4424e0e250a9557_id':'abcd1234'}

　　response = requests.get('https://www.example.com/my_profile',9e2adfb8250fd85ace827a36900e11b7=cookies)

　　

　　print(response.text)

　　#使用 session 对象维持登录状态

　　session = requests.Session()

　　data ={'username':'admin','password':'123456'}

　　21d6f40cfb511982e4424e0e250a9557.post('https://www.example.com/login', data=data)

　　response = session.get('https://www.example.com/my_profile')

　　print(response.text)

　　```

　　响应对象

　　HTTP 响应由状态码、响应头和响应体三部分组成。可以通过 response.status_code、response.headers、response.content 等属性来访问这些信息。

　　```python

　　import requests

　　response = requests.get('https://www.example.com')

　　print(response.status_code)#输出状态码（200 表示成功）

　　print(response.headers)#输出响应头信息（字典格式）

　　print(response.content)#输出二进制格式的响应内容

　　```

　　异常处理

　　在发送 HTTP 请求时可能会出现各种异常情况，比如网络错误、服务器错误等。为了避免程序崩溃，需要对这些异常进行处理。

　　可以使用 try-except 语句来捕获异常，并对其进行处理。下面是一个示例：

　　```python

　　import requests

　　try:

　　 response = requests.get('http://www.example.com')

　　 response.raise_for_status()#如果返回状态码不是 200，则抛出异常

　　except Exception as e:

　　 print(e)

　　```

　　实战案例

　　我们将以爬取豆瓣电影 Top250 为例演示 Python Request 的使用方法。

　　首先打开豆瓣电影 Top250 页面并查看源代码（右键->查看网页源代码），找到电影列表所在标签（<ol class="grid_view">），然后可以编写以下代码来爬取 Top250 的电影列表：

　　```python

　　import requests

　　

　　from bs4 import BeautifulSoup

　　url ='https://movie.douban.com/top250'

　　headers ={

　　 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'

　　}

　　movies_list=[]#存储电影信息列表

　　for i in range(10):#循环10次爬取前250条记录

　　 params={'start':i*25,

　　 'filter':''}

　　 r=requests.get(url,headers=headers,params=params)#发送HTTP GET请求

　　 soup=BeautifulSoup(r.content,'html.parser')#解析HTML页面

　　 movies=98a5f537c46e6a2bcd1066ec72b9a612.find_all('div',{'class':'info'})#定位电影信息所在标签

　　 for movie in movies:

　　 title=movie.find_all('a')[0].text.strip()#提取电影标题并去除空格换行符等无关字符

　　 rating=movie.find_all('span',{'class':'rating_num'})[0].text.strip()#提取评分

　　 num=movie.find_all('div',{'class':'star'})[0].find_all('span')[-1].text.strip()[1:-4]#提取评价人数

　　 movies_list.append({'title':title,

　　 'rating':rating,

　　 'num_of_reviewers':num})

　　for movie in movies_list:#打印所有电影信息记录

　　 print(movie['title'],'/',movie['rating'],'/',movie['num_of_reviewers'])

　　```

　　运行以上代码后即可输出 Top250 的所有电影信息记录。

　　总结与展望

　　Python Request 是一个非常强大且易于使用的库，它提供了丰富的功能来帮助我们轻松地获取网页数据。无论是简单地获取 HTML 内容还是模拟登录并提交表单数据，在 Python Request 的帮助下都变得非常容易。

　　当然，Python Request 还有一些不足之处，比如处理*敏*感*词*数据时可能会出现性能问题；同时也存在着反爬虫机制等问题。但总体来说，在未来的发展中它仍然会成为 Web 数据抓取领域中不可或缺的工具之一。