深入浅出 Python Requests：构建现代网络应用的 HTTP 核心指南

2026-02-15 14:38:47 0条评论 2次阅读 0人点赞

在现代 Python 开发中，与互联网进行交互几乎是一项必不可少的技能。无论是需要抓取网页数据的爬虫工程师，还是需要与第三方 API 打交道的后端开发者，我们都离不开一个强大而灵活的工具。今天，我们将深入探讨 Python 生态中最受欢迎的 HTTP 库——Requests。我们将一起探索如何利用它来简化网络请求的处理，从简单的 GET 请求到复杂的会话管理和认证，我们将全面掌握这项技能。

1 为什么 Requests 是不可或缺的工具
2 快速开始：安装与基础配置
3 理解 Requests 的核心语法
4 实战演练：发送你的第一个 GET 请求
5 深入解析：HTTP 请求方法大全
6 剖析 Response 对象：不仅仅是状态码
7 Response 对象的核心方法与属性速查表
8 进阶技巧：处理异常与超时
9 深入探究：Session 对象与持久化连接
10 总结与下一步

为什么 Requests 是不可或缺的工具

你可能已经接触过 Python 内置的 urllib 库，但它的使用体验往往令人望而却步。繁琐的参数设置、不够直观的 API 设计，往往让我们在编写网络请求代码时感到疲惫。而 Requests 库的出现，彻底改变了这一现状。正如它的口号所说：“HTTP for Humans”，它让网络请求变得像调用函数一样简单自然。

核心优势概览

让我们来看看为什么 Requests 能够成为业界的首选：

极简主义设计： 发送 GET、POST、PUT、DELETE 等请求变得异常简洁，代码的可读性极高。
智能会话管理： 它能够自动处理 Cookie 持久化、连接保持（Keep-Alive）等繁琐细节，让我们专注于业务逻辑。
全能的 HTTP 支持： 无论是标准的 HTTP 动词，还是自定义的 Headers、Params，都能完美支持。
安全性内置： 自动处理 SSL/TLS 验证，支持国际化和域名验证，保障通信安全。
友好的错误处理： 当网络出现问题时，它能提供清晰的异常信息，而不是让我们陷入莫名其妙的崩溃中。

快速开始：安装与基础配置

在开始编写代码之前，我们需要确保环境中已经安装了这个库。得益于 Python 的包管理工具 pip，安装过程非常轻松。

你可以打开终端或命令行，执行以下命令：

pip install requests

安装完成后，我们就可以在代码中引入它了。为了符合最佳实践，我们通常这样引入：

import requests

理解 Requests 的核心语法

虽然 HTTP 请求方法多种多样（GET, POST, PUT 等），但 Requests 库的设计哲学使得它们的调用方式高度统一。让我们先来看看最核心的 get 方法的语法结构，这有助于我们理解其他方法。

基本语法结构

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

深入解析参数：

url (必填): 这是一个字符串，代表我们希望请求的目标服务器地址。它是我们所有请求的基石。
params (可选): 这是一个字典或字节序列。当我们想要在 URL 的查询字符串中传递参数时（例如 ?key=value&foo=bar），直接传入字典即可，库会自动帮我们完成编码和拼接，这比手动拼接字符串要安全和方便得多。

kwargs (可选关键字参数):* 这是 Requests 强大灵活性的体现。我们可以通过它传递自定义 HTTP 头、Cookie 数据、超时设置、代理服务器配置以及 SSL 验证开关等。
返回值：Response 对象

所有的请求方法都会返回一个 Response 对象。这个对象包含了服务器返回的所有信息，包括状态码、响应头、响应内容以及编码信息等。我们可以通过这个对象来获取我们需要的数据。

实战演练：发送你的第一个 GET 请求

让我们从最基础的场景开始。假设我们需要访问一个网站来获取它的首页内容。我们使用 requests.get() 方法来发送一个 GET 请求。GET 方法通常用于从服务器获取数据。

示例 1：简单的页面抓取

在这个例子中，我们将向一个技术博客的主页发送请求，并检查请求是否成功。

import requests

# 目标 URL
url = "https://www.python.org/"

# 发送 GET 请求
response = requests.get(url)

# 打印 HTTP 状态码，判断请求是否成功
print(f"状态码: {response.status_code}")

# 查看响应内容的编码
print(f"编码: {response.encoding}")

代码解析：

requests.get(url): 我们向指定的 URL 发起了一次 GET 请求。Requests 会建立一个连接并发送请求头，等待服务器响应。
response.status_code: 这是一个整数，表示服务器的响应状态。通常情况下，200 表示 "OK"，即请求成功。如果是 404，说明页面未找到；500 则代表服务器内部错误。

示例 2：带参数的 GET 请求与 API 交互

在实际开发中，我们经常需要向 API 传递参数，比如搜索关键词或过滤数据。如果我们手动拼接 URL（例如 https://api.example.com/search?q=python&page=1），代码会变得难以维护且容易出错（特殊字符编码问题）。

Requests 允许我们通过 params 参数优雅地解决这个问题。让我们看一个调用公共 API 的例子。

import requests

# API 基础地址
api_url = "https://api.github.com/search/users"

# 我们想要传递的参数：搜索名为 "python" 的用户
# Requests 会自动将其转换为 ?q=python
parameters = {
    "q": "python",
    "sort": "followers",
    "order": "desc"
}

# 发送带参数的 GET 请求
response = requests.get(api_url, params=parameters)

# 打印实际请求的 URL (查看参数是如何被编码的)
print(f"实际请求 URL: {response.url}")

# 打印状态码
print(f"状态码: {response.status_code}")

# 由于 GitHub API 通常返回 JSON，我们可以直接查看文本内容的前 200 个字符
print(f"响应内容预览: {response.text[:200]}...")

深入理解：

参数字典化： 我们将 INLINECODEe2d47bbd、INLINECODE24da8498 等参数放在一个字典中。Requests 会自动处理这些键值对，将其正确地附加到 URL 后面，并处理特殊字符（比如空格会被编码为 INLINECODE4c4e8ad9 或 INLINECODE88ec7a85）。
响应属性： INLINECODE53c6ff9d 让我们看到最终发出去的完整地址，这对于调试非常有帮助。INLINECODE48196fc5 则是以字符串形式返回的响应内容。

深入解析：HTTP 请求方法大全

虽然 GET 最为常见，但在构建完整的 Web 应用时，我们还需要使用其他 HTTP 动词。Requests 库为每种方法都提供了独立的函数，这使得代码语义非常清晰。

方法

功能描述

使用场景 —

—

— GET

从服务器检索数据

查询网页、搜索数据、获取 API 信息 POST

向服务器提交数据以创建新资源

提交表单、上传文件、创建新记录 PUT

使用上传的数据替换目标资源

更新用户完整信息、覆盖文件 PATCH

对资源进行部分修改

修改用户的某个属性（如仅修改邮箱） DELETE

删除指定的资源

删除账户、移除文章 HEAD

仅获取响应头，不获取正文

检查链接是否存在、查看资源最后修改时间

示例 3：模拟表单提交

让我们来看看 POST 请求的实际应用。通常我们在登录或提交数据时会用到它。我们可以使用 INLINECODE590c3dde 参数来发送表单编码的数据，或者使用 INLINECODE3f22ed60 参数直接发送 JSON 格式的数据（这在现代 RESTful API 中非常常见）。

import requests
import json

# 这是一个用于演示的模拟 API 端点
url = "https://httpbin.org/post"

# 准备要发送的 JSON 数据
payload = {
    "username": "user01",
    "role": "admin"
}

# 使用 json 参数，Requests 会自动添加 ‘Content-Type: application/json‘ 头
response = requests.post(url, json=payload)

# 打印服务器返回的 JSON 数据
# httpbin.org 会把我们发送的内容反射回来
print(f"服务器响应状态: {response.status_code}")
print(f"服务器收到的数据: {response.json()[‘json‘]}")

关键点解析：

自动序列化： 当我们使用 INLINECODEe22892ed 时，Requests 会自动将 Python 字典序列化为 JSON 字符串，并设置正确的 INLINECODE71ca8d0b 头。这比手动使用 json.dumps() 并手动设置头要方便得多。

剖析 Response 对象：不仅仅是状态码

当我们发送请求后，服务器返回的 INLINECODEa16996b5 对象是一个宝库，里面包含了大量信息。如果我们只关注 INLINECODEb69d90f8，那我们就浪费了它的功能。

示例 4：全面解析响应内容

让我们编写一段代码，提取响应中的关键元数据。

import requests
from datetime import datetime

response = requests.get(‘https://api.github.com/‘)

print(f"1. 最终 URL: {response.url}")
print(f"2. 状态码: {response.status_code}")
print(f"3. 响应头:")
for key, value in response.headers.items():
    print(f"   {key}: {value}")

print(f"4. 服务器类型: {response.headers.get(‘Server‘)}")

# 计算请求耗时
print(f"5. 请求耗时: {response.elapsed.total_seconds()} 秒")

# 判断是否重定向
if response.history:
    print(f"6. 重定向历史: {len(response.history)} 次跳转")
else:
    print("6. 无重定向")

在这个例子中，我们不仅获取了数据，还检查了服务器类型、请求耗时以及是否发生了重定向。这对于监控 API 性能和调试网络链路非常有帮助。

Response 对象的核心方法与属性速查表

为了让你在开发时更加得心应手，我们整理了最常用的 Response 对象方法和属性。

属性/方法

描述

返回类型 —

—

— response.headers

包含服务器返回的 HTTP 头信息的字典

字典 response.encoding

响应内容的编码格式（如 utf-8, iso-8859-1）

字符串 response.status_code

HTTP 状态码（200, 404, 500 等）

整数 response.content

响应体的原始字节内容（用于下载图片、文件）

bytes response.text

自动解码后的字符串内容

字符串 response.json()

将 JSON 响应解析为 Python 字典/列表

dict/list response.cookies

服务器返回的 Cookie 信息

CookieJar response.elapsed

从发送请求到收到响应的时间差

timedelta 对象 response.history

请求对象的列表，记录了重定向链路

列表 response.is_redirect

判断响应是否为重定向状态（3xx）

布尔值 response.iter_content()

用于流式下载大文件，分块读取内容

迭代器

进阶技巧：处理异常与超时

在真实的生产环境中，网络是不可靠的。服务器可能会宕机，网络可能会波动，或者请求的 URL 可能根本不存在。如果我们不处理这些情况，我们的脚本可能会意外崩溃。

最佳实践：添加超时和异常捕获

永远不要在没有超时设置的情况下发送请求。 如果服务器没有响应，你的程序可能会无限期地挂起。

import requests
from requests.exceptions import HTTPError, ConnectionError, Timeout

url = "https://httpbin.org/delay/5" # 这个地址会故意延迟 5 秒响应

try:
    # 设置超时为 3 秒，如果 3 秒内没响应，抛出 Timeout 异常
    response = requests.get(url, timeout=3)
    response.raise_for_status() # 如果状态码是 4xx 或 5xx，抛出 HTTPError
    
except Timeout:
    print("错误：请求超时，服务器响应太慢了。")
except ConnectionError:
    print("错误：网络连接出现问题，请检查你的网络。")
except HTTPError as e:
    print(f"错误：HTTP 状态码异常 {e}")
except Exception as e:
    print(f"发生了未预期的错误: {e}")
else:
    print("请求成功完成！")

关键点解析：

timeout=3: 我们设置了一个“止损点”。这能防止我们的程序因为网络卡顿而死锁。
INLINECODE39ce0f03: 这是一个非常实用的方法。默认情况下，状态码 404 或 500 并不会让程序抛出异常，只会被当作普通的响应处理。调用这个方法可以强制让程序在请求失败时抛出异常，让我们有机会在 INLINECODE3e7f231a 块中处理错误逻辑。

深入探究：Session 对象与持久化连接

如果你需要向同一个主机发送多个请求（比如先登录，再访问个人资料页面），使用基础的 requests.get() 每次都会建立一个新的 TCP 连接，效率较低且无法保持 Cookie 状态。

这时，Session 对象就是你的救星。Session 对象允许我们跨请求保持某些参数（如 Cookies），并且通过底层的连接池（Connection Pooling）复用 TCP 连接，这能带来显著的性能提升。

示例 5：使用 Session 保持登录状态

import requests

# 创建一个 Session 对象
session = requests.Session()

# 设置 Session 级别的默认参数（例如认证 Token）
# 这意味着该 Session 发出的所有请求都会带上这个 header
session.headers.update({‘Authorization‘: ‘Bearer my-secret-token-123‘})

try:
    # 第一次请求：获取用户信息
    # Session 会自动处理服务器返回的 Set-Cookie
    response1 = session.get("https://httpbin.org/cookies/set/sessionid/12345")
    print(f"第一次请求状态: {response1.status_code}")

    # 第二次请求：查看 Cookies
    # 注意我们不需要手动指定 Cookie，Session 会自动带上之前保存的 Cookie
    response2 = session.get("https://httpbin.org/cookies")
    print(f"第二次请求状态: {response2.status_code}")
    print(f"当前 Session 的 Cookies: {response2.json()}")

finally:
    # 关闭 Session，释放连接池资源
    session.close()

性能优化建议： 当你需要向同一网站发送大量请求时，使用 Session 对象可以减少 CPU 使用率并降低网络延迟，因为它避免了反复的 TCP 三次握手过程。

总结与下一步

在这篇文章中，我们系统地学习了 Python Requests 库的使用。从最简单的 GET 请求，到处理复杂的 POST 数据、异常捕获、超时设置以及高性能的 Session 管理。你现在应该已经具备了处理绝大多数 HTTP 交互任务的能力。

核心要点回顾：

Requests 让 HTTP 变得简单： 它的 API 设计符合直觉，让我们能专注于数据处理而非协议细节。
参数处理自动化： 利用 INLINECODE2f28a276 和 INLINECODE5149cb1b 参数，避免手动拼接 URL 和编码数据。
安全第一： 始终使用 INLINECODEe57abbe6 块处理异常，并务必设置 INLINECODEffe5818d 防止程序挂死。
性能优化： 对于高频交互，使用 Session 对象来管理持久连接和 Cookies。

作为下一步建议，你可以尝试在你的实际项目中应用这些知识。例如，编写一个脚本来监控你喜欢的网站是否有更新，或者为你常用的 API 构建一个 Python 封装类。如果你在处理更加复杂的网络环境（如需要抓取动态渲染的 JavaScript 页面），可能需要结合 Selenium 或 Playwright 等工具，但 Requests 依然是你理解网络通信的坚实基础。

希望这篇指南能帮助你更自信地编写网络代码！祝你编码愉快！

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