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Python requests 模块（手把手讲解）

更新时间: 2025-04-15 13:21:01

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前言

在数字化时代，网络请求是开发者与外部服务交互的核心能力。无论是爬取网页数据、调用 API 接口，还是构建自动化工具，掌握网络请求的实现方式至关重要。Python requests 模块作为 Python 生态中最流行且友好的 HTTP 客户端库，凭借其简洁的 API 设计和丰富的功能，成为开发者首选的工具。

本文将从基础到进阶，结合实际案例，系统讲解 Python requests 模块的核心功能与最佳实践。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者，都能通过本文快速掌握网络请求的实战技巧。

什么是 Python requests 模块？

Python requests 模块是一个基于 Python 的第三方库，用于发送 HTTP 请求并处理响应。它简化了底层协议的复杂性，让开发者能像操作本地文件一样轻松与网络服务交互。

想象一下，requests 模块就像一位专业的快递员：

当你需要向服务器发送请求（如“取件”）时，它负责将请求包装成标准格式（如 GET/POST 方法）。
接收服务器返回的响应（如“包裹”）后，它会帮你解析内容（如 JSON、文本等），并提供清晰的状态码（如“包裹是否完好”）。

通过 requests，开发者无需手动处理 TCP 连接、请求头解析或 SSL 加密等底层细节，只需关注业务逻辑即可。

基础用法：GET 请求与响应处理

发送 GET 请求

GET 请求是最常见的网络操作，用于从服务器获取数据。例如，访问 GitHub 的公共 API：

import requests  

response = requests.get("https://api.github.com")  
print(f"响应状态码：{response.status_code}")  # 输出 200 表示成功  
print(f"响应内容：{response.text[:100]}")     # 输出前 100 字符

响应对象详解

requests.get() 返回一个 Response 对象，包含以下关键属性和方法：

属性/方法	描述
`response.status_code`	响应状态码（如 200 表示成功）
`response.text`	响应内容的字符串形式
`response.json()`	将响应内容解析为 JSON 对象

比喻：Response 对象就像一个快递包裹，status_code 是包裹上的“收货状态”，text 是包裹内的“原始内容”，而 json() 则是帮你拆开包裹并整理成可读的格式。

参数传递与数据解析

传递查询参数

通过 params 参数向 URL 添加查询参数，例如搜索 GitHub 上的仓库：

params = {"q": "python"}  
response = requests.get("https://api.github.com/search/repositories", params=params)  

data = response.json()  
print(f"找到 {data['total_count']} 个仓库")

处理 JSON 响应

当服务器返回 JSON 数据时，直接调用 .json() 方法即可将其转换为 Python 字典：

data = response.json()  
print(f"库名称：{data['name']}，版本：{data['version']}")

发送 POST 请求与表单数据

POST 请求用于向服务器提交数据，例如模拟登录或创建资源。表单数据可通过 data 参数传递：

login_data = {  
    "username": "example_user",  
    "password": "secure_password"  
}  
response = requests.post("https://api.example.com/login", data=login_data)  

if response.status_code == 200:  
    print("登录成功！")  
else:  
    print("登录失败，请检查凭证")

高级功能：认证、会话与超时

会话保持（Session 对象）

在多次请求同一服务器时，使用 Session 对象可复用 TCP 连接并管理 cookie：

from requests import Session  

with Session() as session:  
    # 第一次请求登录获取 cookie  
    session.post("https://api.example.com/login", data=login_data)  

    # 第二次请求自动携带 cookie  
    response = session.get("https://api.example.com/user/profile")  
    print(response.text)

基本认证（HTTP Auth）

对需要密码保护的资源，可通过 auth 参数添加认证信息：

response = requests.get(  
    "https://api.example.com/protected",  
    auth=("username", "password")  # 用户名和密码  
)

设置超时时间

避免因网络延迟导致程序卡死，可设置超时时间（单位：秒）：

try:  
    response = requests.get("https://slow-api.example.com", timeout=5)  
except requests.exceptions.Timeout:  
    print("请求超时，请重试")

错误处理与异常管理

捕获常见异常

使用 try-except 块捕获请求过程中可能出现的错误：

import requests  
from requests.exceptions import HTTPError, ConnectionError  

try:  
    response = requests.get("https://api.example.com/non-existent-endpoint")  
    response.raise_for_status()  # 检查状态码是否为 4xx/5xx  
except HTTPError as e:  
    print(f"HTTP 错误：{e}")  
except ConnectionError:  
    print("无法连接到服务器，请检查网络")  
except Exception as e:  
    print(f"未知错误：{e}")

自定义重试策略

对于不稳定的服务，可结合第三方库 tenacity 实现自动重试：

from tenacity import retry, stop_after_attempt  
import requests  

@retry(stop=stop_after_attempt(3))  
def fetch_data():  
    return requests.get("https://unstable-api.example.com")  

try:  
    response = fetch_data()  
except Exception as e:  
    print("所有重试均失败")

实战案例：构建天气查询工具

目标：通过 OpenWeatherMap API 获取天气数据

步骤 1：注册 API 密钥

访问 OpenWeatherMap 获取免费 API 密钥。

步骤 2：编写代码

import requests  

API_KEY = "YOUR_API_KEY"  
CITY = "Beijing"  
URL = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={CITY}&appid={API_KEY}"  

try:  
    response = requests.get(URL)  
    response.raise_for_status()  
    data = response.json()  

    # 解析关键信息  
    temperature = data["main"]["temp"] - 273.15  # 转换为摄氏度  
    description = data["weather"][0]["description"]  

    print(f"当前 {CITY} 天气：{description}")  
    print(f"温度：{temperature:.1f}°C")  

except requests.exceptions.RequestException as e:  
    print(f"请求失败：{e}")

输出示例

当前 Beijing 天气：few clouds  
温度：22.5°C

总结与展望

Python requests 模块凭借其简洁的 API 设计和强大的功能，成为网络请求领域的“瑞士军刀”。从基础的 GET/POST 请求到进阶的会话管理、错误处理，它都能提供高效且直观的支持。

对于开发者而言，掌握 requests 模块不仅能提升工作效率，还能为构建复杂的网络应用（如爬虫、自动化脚本）打下坚实基础。随着网络服务的日益复杂，结合 requests 的灵活性与其他工具（如异步框架、数据解析库），你将能应对更多挑战。

实践建议：

通过官方文档探索更多功能（如文件上传、SSL 验证）。
在真实项目中应用 requests，例如搭建一个简易的股票价格监控工具。
结合日志记录（如 logging 模块）增强请求的可调试性。

通过不断实践与探索，requests 模块将成为你开发旅程中不可或缺的得力助手！

Python requests 模块（手把手讲解）

前言

什么是 Python requests 模块？

基础用法：GET 请求与响应处理

发送 GET 请求

响应对象详解

参数传递与数据解析

传递查询参数

处理 JSON 响应

发送 POST 请求与表单数据

高级功能：认证、会话与超时

会话保持（Session 对象）

基本认证（HTTP Auth）

设置超时时间

错误处理与异常管理

捕获常见异常

自定义重试策略

实战案例：构建天气查询工具

目标：通过 OpenWeatherMap API 获取天气数据

步骤 1：注册 API 密钥

步骤 2：编写代码

输出示例

总结与展望

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