深入浅出：使用 Python 处理 GET 和 POST 请求

2026-02-15 19:38:01 0条评论 1次阅读 0人点赞

在现代 Web 开发的广阔天地中，数据交互是构建动态应用程序的核心。无论是为了从服务器获取最新的天气信息，还是向远程服务提交用户表单，HTTP 请求都是客户端与服务器之间沟通的桥梁。在这篇文章中，我们将深入探讨两种最基础也最重要的 HTTP 请求方法——GET 和 POST，并学习如何利用 Python 中优雅的 requests 库来轻松实现它们。

通过阅读这篇文章，你将不仅能掌握这两种请求的基本用法，还能理解它们背后的工作原理、参数传递方式以及在实际项目中的最佳实践。让我们开始这段探索之旅吧。

HTTP 协议与请求方法概览

HTTP（超文本传输协议）是互联网上客户端（如浏览器）与服务器之间进行通信的基础规则。我们可以把它想象成一种通用的语言，双方通过这种语言来交换信息。在这个协议中，请求方法定义了我们希望对资源执行的操作类型。

虽然 HTTP 定义了多种请求方法（如 PUT、DELETE 等），但在日常开发中，我们接触最多的无疑是 GET 和 POST。

  • GET 请求：通常用于从服务器获取数据。就像你从图书馆借书，你只是去“拿”信息，并不会改变图书馆里的藏书状态。GET 请求的参数通常会显示在 URL 中，因此可以被缓存或收藏为书签。
  • POST 请求：通常用于向服务器提交数据以进行处理。这就像你在图书馆填写一张借书申请表或捐赠一本书，你的行为会触发服务器端的某些变化（如更新数据库）。POST 请求的参数包含在请求体中，比 GET 更适合传输敏感信息或大量数据。

为什么选择 Requests 库？

Python 的标准库（如 INLINECODE590ed6f8）虽然也能处理 HTTP 请求，但它们的代码往往繁琐且不够直观。对于现代开发者来说，INLINECODE944fe92a 库是处理 HTTP 请求的“事实标准”。

它的 motto 就是“HTTP for Humans”。正如其名，requests 设计得极其优雅，让我们能够用极少的代码完成复杂的操作。在开始之前，请确保你的环境中已经安装了这个库。你可以在终端或命令行中运行以下命令来安装：

pip install requests

安装完成后，我们就可以正式开始了。

发起 GET 请求：获取数据的艺术

GET 请求是我们与 API 交互最常见的方式。让我们从一个实际的场景出发：假设我们需要根据地址获取地理坐标（经纬度）。这在前端开发中非常常见，比如我们需要在地图上标记一个位置。

场景示例：地理编码 API

我们将模拟向地图服务 API 发送请求，查询“delhi technological university”的坐标信息。API（应用程序接口）允许我们以一种受限且结构化的方式访问远程程序的功能。大多数现代 API 会以 JSON（JavaScript 对象表示法）格式返回数据，而在 Python 中，JSON 对象会被自动转换为字典，这使得数据处理变得非常方便。

以下是完整的代码实现：

# 导入 requests 库
import requests

# 定义 API 端点
# 注意：实际开发中请替换为可用的 API 地址
URL = "http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"

# 定义我们要查询的位置
location = "delhi technological university"

# 定义参数字典
# requests 会自动将这些参数附加到 URL 后面
PARAMS = {‘address‘: location}

# 发送 GET 请求
# 我们将 URL 和参数传递给 get 方法
r = requests.get(url=URL, params=PARAMS)

# 检查请求是否成功
# 状态码 200 表示成功
if r.status_code == 200:
    # 将响应内容解析为 JSON 格式
    data = r.json()
    
    # 提取我们需要的数据
    # 注意：这里使用了字典的嵌套访问
    try:
        latitude = data[‘results‘][0][‘geometry‘][‘location‘][‘lat‘]
        longitude = data[‘results‘][0][‘geometry‘][‘location‘][‘lng‘]
        formatted_address = data[‘results‘][0][‘formatted_address‘]
        
        # 打印结果
        print(f"纬度: {latitude}")
        print(f"经度: {longitude}")
        print(f"格式化地址: {formatted_address}")
    except (KeyError, IndexError):
        print("无法解析返回的数据，请检查 API 响应结构。")
else:
    print(f"请求失败，状态码: {r.status_code}")

深入解析：GET 请求的工作原理

在上述代码中，有几个关键点值得我们深入探讨，这有助于你更好地理解 HTTP 请求的机制。

1. 参数的处理 (params)

你可能注意到了 INLINECODE22f84fe0 字典。在代码中，我们定义了一个字典 INLINECODE731b48e6。requests 库非常智能，它会自动将这个字典转换为 URL 查询字符串。

如果你在代码中打印 r.url，你会看到实际发送的请求 URL 变成了这样：

http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=delhi+technological+university

这就是浏览器地址栏里常见的格式。INLINECODE1a57120c 帮我们处理了 URL 编码（例如将空格转换为 INLINECODE2b97443e 或 %20），这在手动拼接 URL 时非常容易出错。

2. 响应对象 (r)

INLINECODE2b0ccb85 返回的是一个 INLINECODEd80e2550 对象。这个对象包含了服务器返回的所有信息，包括：

  • 状态码 (r.status_code)：告诉我们请求是成功 (200)、重定向 (3xx)、客户端错误 (4xx) 还是服务器错误 (5xx)。
  • 响应头 (r.headers)：包含了服务器类型、内容类型等元数据。
  • 响应体 (INLINECODEe5f7150c 或 INLINECODEfde93904)：这是服务器返回的原始数据。
  • JSON 数据 (r.json())：如果响应头声明了是 JSON，我们可以直接用这个方法将其解析为 Python 字典。

发起 POST 请求：向服务器发送数据

当我们需要上传文件、提交表单或发送敏感信息（如密码）时，GET 请求就不太适用了，因为它的参数是暴露在 URL 中的。这时，POST 请求 就派上用场了。POST 将数据放在“请求体”中传输，对于用户来说是不可见的，也更安全。

场景示例：代码上传服务

让我们来看一个实际的例子。假设我们要开发一个功能，将本地的代码片段自动上传到 Pastebin（一个代码粘贴网站）并获取分享链接。这需要我们向其 API 发送 POST 请求。

> 注意：在使用此类 API 前，你通常需要注册账号并获取一个 API 密钥。这是服务器识别你是谁的凭证。

以下是实现这一功能的代码：

import requests

# API 端点
API_ENDPOINT = "https://pastebin.com/api/api_post.php"

# 你的 API 密钥（请替换为你自己的真实密钥）
API_KEY = "XXXXXXXXXXXXXXXXX"

# 你想粘贴的源代码
source_code = ‘‘‘
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

if __name__ == "__main__":
    greet("Developer")
‘‘‘

# 准备要发送的数据
# 对于 POST 请求，数据通常作为字典发送
# requests 库会自动对其进行编码
data = {
    ‘api_dev_key‘: API_KEY,
    ‘api_option‘: ‘paste‘,
    ‘api_paste_code‘: source_code,
    ‘api_paste_format‘: ‘python‘
}

# 发送 POST 请求
try:
    r = requests.post(url=API_ENDPOINT, data=data)
    
    # 提取响应文本
    # 如果是 Pastebin API，成功时它直接返回新粘贴页面的 URL
    if r.ok:
        pastebin_url = r.text
        print(f"代码已成功上传！访问链接: {pastebin_url}")
    else:
        # 很多 API 会在出错时返回错误信息
        print(f"上传失败，状态码: {r.status_code}")
        print(f"错误详情: {r.text}")
        
except requests.exceptions.RequestException as e:
    # 捕获网络相关的异常（如连接超时、DNS查询失败等）
    print(f"发生网络错误: {e}")

深入解析：POST 请求的关键要素

在这个例子中，我们使用了 requests.post() 方法。让我们看看它与 GET 有什么不同。

1. data 参数

在 GET 请求中，我们使用 INLINECODEf5dcbce7 来附加 URL 参数；而在 POST 请求中，我们通常使用 INLINECODEc4a71a70 来发送请求体数据。

在上面的代码中，INLINECODE2e5514df 字典包含了 API 所需的各种字段（API 密钥、代码内容、格式等）。默认情况下，INLINECODEf39d1238 会将这个字典编码为 application/x-www-form-urlencoded 格式，这就像我们在网页上提交 HTML 表单一样。

2. 读取响应 (r.text)

请注意这里我们使用的是 INLINECODE84ea1ab2 而不是 INLINECODEb7e59c13。这是因为 Pastebin 的 API 在成功创建粘贴时，直接在响应体中返回一个纯文本的 URL 字符串，而不是一个 JSON 对象。这提醒我们，在处理 API 时，必须仔细阅读文档，了解服务器返回的数据格式。

进阶话题：处理 JSON 数据与异常

在实际工作中，我们经常需要与 RESTful API 交互，这些 API 绝大多数都接受和发送 JSON 数据。虽然 data 参数处理表单编码很好用，但在发送 JSON 时，我们需要更精确的控制。

发送 JSON 数据的示例

假设我们在与一个现代化的 Web 服务交互，它要求接收 JSON 格式的数据。我们可以这样做：

import requests
import json

URL = "https://httpbin.org/post"

# 这是一个复杂的字典，包含嵌套信息
payload = {
    ‘user_id‘: 123,
    ‘details‘: {
        ‘name‘: ‘Alice‘,
        ‘role‘: ‘Admin‘,
        ‘preferences‘: [‘notifications‘, ‘dark_mode‘]
    },
    ‘timestamp‘: ‘2023-10-27T10:00:00‘
}

# 方式一：手动转 JSON 并设置 Content-Type
headers = {‘Content-Type‘: ‘application/json‘}
r = requests.post(URL, data=json.dumps(payload), headers=headers)

# 方式二（推荐）：使用 json 参数
# requests 会自动进行序列化并添加正确的头信息
r = requests.post(URL, json=payload)

if r.status_code == 200:
    response_data = r.json()
    print("服务器返回的 JSON 数据:", json.dumps(response_data, indent=2))

关键点解析：

使用 INLINECODEb12ca262 参数是最佳实践。它不仅帮我们把 Python 字典转换成 JSON 字符串，还自动设置了请求头中的 INLINECODEc22100f8。这告诉服务器：“嘿，我发过来的数据是 JSON 格式的，请用相应的解析器来处理它。”

健壮的异常处理

网络是不可靠的。任何网络请求都可能因为各种原因失败（断网、服务器宕机、超时）。一个专业的开发者必须预料到这些情况。

我们可以使用 INLINECODEa796d95a 块来捕获 INLINECODEe34b57a7 可能抛出的异常：

  • ConnectionError：网络连接问题（如 DNS 查询失败、拒绝连接）。
  • Timeout：服务器在指定时间内没有响应。
  • TooManyRedirects：请求超过了配置的最大重定向次数。
  • INLINECODE15b4c400：虽然这不是默认抛出的，但我们可以使用 INLINECODEe35e60f5 来检查 4xx 或 5xx 错误。
try:
    # 设置超时时间为 5 秒
    response = requests.get(‘https://api.github.com/invalid‘, timeout=5)
    
    # 如果状态码是 4xx 或 5xx，这将抛出 HTTPError
    response.raise_for_status()
    
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
    print(f"Http Error: {errh}")
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
    print(f"Error Connecting: {errc}")
except requests.exceptions.Timeout as errt:
    print(f"Timeout Error: {errt}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f"OOps: Something Else: {err}")

常见问题与最佳实践

在掌握基本用法后，让我们来看看一些进阶技巧和常见的“坑”。

1. 设置 User-Agent

有些网站会拒绝来自脚本的请求（它们通过 User-Agent 识别是浏览器还是脚本）。为了模拟浏览器访问，我们可以自定义请求头：

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‘
}
r = requests.get(‘https://example.com‘, headers=headers)

2. 处理会话

如果你需要向同一个网站发送多个请求（比如先登录，然后访问个人页面），使用 Session 对象可以保持 Cookie 等状态信息，还能利用 TCP 连接复用来提高性能（HTTP Keep-Alive）。

with requests.Session() as session:
    # 第一次请求登录
    session.post(url=‘https://example.com/login‘, data={‘user‘: ‘me‘, ‘pass‘: ‘123‘})
    
    # 第二次请求会自动带上登录后的 Cookie
    profile = session.get(‘https://example.com/profile‘)

3. 超时设置

永远不要让你的请求无限期等待。你应该总是设置 INLINECODE44443ac2 参数，它是一个元组 INLINECODE2e9df47a。例如 timeout=(3.05, 27) 表示连接必须在 3.05 秒内建立，服务器必须在 27 秒内返回数据。

总结

在这篇文章中，我们深入探讨了如何使用 Python 的 requests 库来处理 GET 和 POST 请求。我们不仅学习了基本的语法，还了解了参数传递、JSON 处理、异常捕获以及如何模拟浏览器行为。

掌握这些技能后，你可以轻松地与大多数 Web API 进行交互，无论是抓取网页数据、自动化测试，还是构建复杂的后端服务。记住，实践出真知，尝试修改上面的代码，去调用一些你感兴趣的公开 API（如天气服务、电影数据库等），你会对 HTTP 通信有更深刻的理解。

祝你编码愉快！

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