深入解析 Python Requests：精通 HTTP 请求方法的艺术

在日常的 Web 开发和数据抓取工作中，你是否曾经遇到过需要与各种 API 进行交互的场景？或者你是否需要模拟浏览器行为来获取网页数据？这时，掌握 HTTP 请求方法就显得至关重要。作为 Python 开发者，我们非常幸运地拥有 requests 这个优雅且强大的库。它不仅简化了 HTTP 通信的复杂度，还让我们能够以一种非常人性化的方式发送网络请求。

在这篇文章中，我们将深入探讨 Python 的 requests 模块，特别是它如何处理各种 HTTP 请求方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）。我们将从基础概念出发，通过实际代码示例，一步步演示如何构建健壮的网络应用，并分享一些在实际开发中积累的实战经验和避坑指南。

为什么 HTTP 请求方法如此重要？

HTTP（超文本传输协议）是互联网上客户端与服务器之间通信的基石。我们可以把 Web 浏览器（如 Chrome 或 Firefox）看作是一个客户端，而托管网站的应用程序则是服务器。当我们要获取数据时，我们会发送请求；服务器处理并返回响应。

requests 库内置了多种方法，让我们可以轻松地使用 GET、POST、PUT、PATCH 或 HEAD 请求向指定的 URI（统一资源标识符）发起调用。理解这些方法的区别，是设计符合 RESTful 架构风格 API 的第一步，也是编写高效网络爬虫的关键。

HTTP 请求方法概览

在开始写代码之前，让我们先通过下表快速了解这些核心方法及其主要用途。

Description

—

用于从指定的 URI 检索信息。这是最常见的请求类型，用于获取数据。

用于向服务器发送数据以创建/更新资源。通常用于提交表单或上传文件。

用于将数据上传到服务器。如果 URI 指向已有资源，则更新它；否则创建新资源。

用于删除指定的资源。

与 GET 类似，但服务器只返回响应头，不包含响应体。常用于检查资源是否存在。

用于对资源进行部分修改。与 PUT 不同，PATCH 不需要发送完整的资源实体。### 1. GET 请求：获取数据的利器

GET 方法是我们最熟悉的伙伴。它的主要目的是通过给定的 URI 从指定服务器检索信息。当你使用 GET 方法时，参数通常会附加在 URL 后面进行发送。页面和编码后的信息由 INLINECODEe4e84ed1 字符分隔，参数之间用 INLINECODE1e84f020 连接。

一个典型的 URL 示例：

https://www.google.com/search?q=hello+world

在这里，q=hello+world 就是通过 GET 方法传递给服务器的参数。

#### 如何通过 Python Requests 发起 GET 请求

Python 的 INLINECODEbb332797 模块提供了一个非常直观的 INLINECODE3220484d 方法。

基础语法：

requests.get(url, params={key: value}, args)

实战示例：访问 GitHub API

让我们尝试向 GitHub 的 API 发起一个请求，获取用户信息。这是我们与外部世界交互的第一步。

import requests

# 定义目标 API 端点
# 注意：为了防止 URL 拼写错误，建议直接复制有效的 API 地址
api_url = ‘https://api.github.com/users/naveenkrnl‘

try:
    # 发起 GET 请求
    response = requests.get(api_url)

    # 检查状态码
    # 200 表示请求成功，4xx 表示客户端错误，5xx 表示服务器错误
    if response.status_code == 200:
        print(f"请求成功！状态码：{response.status_code}")
        # 打印响应内容的 JSON 格式（如果 API 返回的是 JSON）
        user_data = response.json()
        print(f"用户 ID: {user_data.get(‘id‘)}")
        print(f"用户名: {user_data.get(‘name‘)}")
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    # 捕获网络相关的异常，如连接超时或 DNS 解析失败
    print(f"发生网络错误: {e}")

#### GET 请求的最佳实践

在使用 GET 请求时，我们不仅要会发送请求，还要学会处理响应。response 对象包含了非常有用的信息：

• response.text：以字符串形式返回响应内容。Requests 会自动根据响应头推测内容编码。
• response.content：以字节形式返回响应内容。这在下载二进制文件（如图片、PDF）时非常有用。
• response.json()：如果响应内容是 JSON 格式，我们可以直接将其解析为 Python 字典，方便后续数据处理。

优化技巧：添加超时和 Headers

在真实的生产环境中，我们绝不能让程序无限期等待。我们应当始终设置 INLINECODE554a2b91 参数。此外，有些网站会检查 INLINECODEdbf9b1cc 来阻止爬虫，我们可以自定义 Headers 来伪装成浏览器。

import requests

headers = {
    ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36‘
}

# 设置超时时间为 5 秒，连接 2 秒，读取 5 秒
try:
    response = requests.get(‘https://httpbin.org/get‘, headers=headers, timeout=5)
    print(response.text)
except requests.Timeout:
    print("请求超时，请检查网络或稍后重试。")

2. POST 请求：向服务器发送数据

当我们需要向服务器提交数据时，GET 请求就不够用了（GET 参数拼接在 URL 上，既不安全也有长度限制）。这时，POST 请求就派上用场了。POST 方法请求 Web 服务器接受请求消息体中包含的数据，最常见的是为了存储这些数据。它广泛用于上传文件或提交已填写的 Web 表单。

#### 如何通过 Python Requests 发起 POST 请求

Python 的 INLINECODE4a20b24d 模块提供了 INLINECODE6295a9e7 方法。它的强大之处在于，我们可以非常轻松地传递各种格式的数据。

基础语法：

requests.post(url, data={key: value}, json={key: value}, args)

#### 实战场景：提交表单数据与 JSON 数据

让我们通过 httpbin.org 这个强大的测试网站来演示 POST 请求的两种常见用法。

示例 1：发送表单编码数据

这是模拟浏览器提交传统 HTML 表单的方式。requests 会自动将字典编码为表单格式。

import requests

# 目标 URL
url = ‘https://httpbin.org/post‘

# 准备要发送的数据
form_data = {
    ‘username‘: ‘test_user‘,
    ‘password‘: ‘secret_password‘,
    ‘submit‘: ‘Login‘
}

try:
    # 发起 POST 请求
    # data 参数默认使用 application/x-www-form-urlencoded 类型
    response = requests.post(url, data=form_data)

    if response.status_code == 200:
        # 打印服务器返回的 JSON 数据
        # httpbin.org 会把我们发送的数据反射回来，方便我们调试
        result = response.json()
        print("发送成功！服务器返回的数据：")
        print(result[‘form‘])
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")

示例 2：发送 JSON 数据（现代 API 开发标准）

在现代 Web 开发中，前后端交互通常使用 JSON 格式。Requests 库非常贴心地提供了 INLINECODE9ed3b04e 参数，它会自动帮我们将 Python 字典序列化为 JSON 字符串，并设置正确的 INLINECODEdae3a29f 头部为 application/json。

import requests
import json

url = ‘https://httpbin.org/post‘

# 这是一个复杂的嵌套字典，非常适合转换为 JSON
payload = {
    ‘event_id‘: 12345,
    ‘participant‘: {
        ‘name‘: ‘Alice‘,
        ‘skills‘: [‘Python‘, ‘Data Analysis‘]
    },
    ‘timestamp‘: ‘2023-10-27T10:00:00‘
}

try:
    # 使用 json 参数发送请求
    response = requests.post(url, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        # 验证发送的数据格式是否正确
        result = response.json()
        # 检查 ‘json‘ 字段，看服务器是否正确解析了我们发送的 JSON
        print("JSON 数据发送成功：")
        print(json.dumps(result[‘json‘], indent=4))
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")

3. PUT 请求：更新资源的完整方案

PUT 方法通常用于更新资源。根据 HTTP 规范，PUT 请求会将包含的实体存储在提供的 URI 下。如果 URI 指向的是已有的资源，则修改该资源（通常是全量更新）；如果 URI 没有指向现有资源，则服务器可以使用该 URI 创建该资源。

#### 如何通过 Python Requests 发起 PUT 请求

import requests

url = ‘https://httpbin.org/put‘

# 假设我们要更新用户资料的所有字段
updated_data = {
    ‘id‘: 1,
    ‘name‘: ‘John Doe‘,
    ‘email‘: ‘[email protected]‘,
    ‘role‘: ‘Administrator‘
}

try:
    # 发起 PUT 请求
    response = requests.put(url, data=updated_data)

    if response.status_code == 200:
        print("资源更新成功！")
        print(response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"更新资源时出错: {e}")

4. PATCH 请求：部分更新更高效

在实际开发中，我们经常只需要修改资源的某一个字段，而不是整个资源。如果我们使用 PUT，就需要把所有字段（包括未修改的）都重新发送一遍，这既浪费带宽也容易出错。这时，PATCH 方法就是更好的选择。

#### PATCH 实战示例

让我们看一个只更新用户邮箱的例子。

import requests

url = ‘https://httpbin.org/patch‘

# 只包含需要修改的字段
partial_update = {
    ‘email‘: ‘[email protected]‘
}

try:
    # 发起 PATCH 请求
    response = requests.patch(url, data=partial_update)

    if response.status_code == 200:
        print("部分更新成功！")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"更新失败: {e}")

PUT vs PATCH 的关键区别：

你可以这样理解：PUT 是“替换整个文件”，而 PATCH 是“在文件里修改几行”。

5. DELETE 请求：清理无用资源

DELETE 方法非常直观，用于删除指定的资源。在编写 CMS（内容管理系统）或清理脚本时，这个方法非常有用。

import requests

url = ‘https://httpbin.org/delete‘

try:
    response = requests.delete(url)

    if response.status_code == 200:
        print("资源已成功删除。")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"删除资源失败: {e}")

6. HEAD 请求：高效检查资源状态

HEAD 方法请求的响应与 GET 请求相同，但不包含响应体。这意味着我们只获取 HTTP 头部信息（如内容类型、内容长度、最后修改时间），而不下载实际内容。

应用场景： 在下载大文件之前，我们可以先用 HEAD 请求检查文件大小或是否存在，从而节省带宽和时间。

import requests

url = ‘https://www.python.org/static/img/python-logo.png‘

try:
    response = requests.head(url)

    # 检查资源是否存在
    if response.status_code == 200:
        # 获取文件大小
        file_size = response.headers.get(‘Content-Length‘)
        print(f"资源可用！文件大小为: {file_size} 字节")
    else:
        print("资源不存在。")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"检查资源时出错: {e}")

进阶话题：处理会话与异常

#### 使用 Session 保持持久连接

如果你需要向同一主机发送多个请求（比如爬取一个网站的多个页面），使用 requests.Session() 是最佳实践。Session 对象会跨请求保持参数（如 cookies），并且利用 TCP 连接复用（Keep-Alive），从而显著提高性能。

import requests

# 创建一个 session 对象
with requests.Session() as session:
    # 登录请求（这会在 session 中保存 cookie）
    session.post(‘https://httpbin.org/post‘, data={‘user‘: ‘admin‘})
    
    # 后续请求会自动带上之前的 cookie
    response = session.get(‘https://httpbin.org/cookies‘)
    print(response.text)

#### 常见异常处理策略

网络是不可靠的。专业的开发者必须处理各种异常情况。Requests 库定义了多种异常，如 INLINECODE84a7b30d（网络连接问题）、INLINECODE36ccf423（无效的 HTTP 响应）、INLINECODEfffc7430（请求超时）等。我们建议始终使用 INLINECODE05f3508f 块包裹网络请求代码，确保程序在遇到错误时不会崩溃，而是能够优雅地降级或重试。

总结与下一步

通过这篇文章，我们深入了解了 Python requests 库的核心功能。从简单的 GET 数据获取，到复杂的 POST JSON 数据提交，再到 PUT、PATCH、DELETE 等资源操作，这些方法构成了现代 Web 交互的基础。

关键要点回顾：

• GET 用于安全获取数据，POST 用于创建数据，PUT 用于全量更新，PATCH 用于部分更新，DELETE 用于删除。
• 始终使用 response.status_code 来检查请求是否成功，而不要假设请求永远会成功。
• 利用 INLINECODE7affa0e1 参数防止程序卡死，使用 INLINECODE9d9c7f14 提高多请求场景的性能。
• 在生产环境中，完善的异常处理机制是不可或缺的。

现在，你已经具备了与几乎任何 Web API 进行交互的能力。下一步，你可以尝试结合这些知识，编写一个实际的 API 客户端，或者构建一个简单的网络爬虫来收集你感兴趣的数据。祝你编码愉快！