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  • python requests高级耍法

    昨天,我们更多的讨论了request的基础API,让我们对它有了基础的认知。学会上一课程,我们已经能写点基本的爬虫了。但是还不够,因为,很多站点是需要登录的,在站点的各个请求之间,是需要保持回话状态的,有的站点还需要证书验证,等等这一系列的问题,我们将在今天这一环节,加以讨论。

    1.会话对象

    会话:session,就是你点进这个站点后,由浏览器与服务器之间保持的一次连接。这次连接里面,你跳转页面,或发起其他请求,服务器要求某些数据验证。服务器不会叫你在每次跳转时候进行验证,而是用已验证的结果进行跳转。这样就节省服务器资源,底层的TCP连接也会被重用。

    跨请求保持数据(客户端存数据):

    s = requests.Session()

    s.get('')
    r = s.get("")

    print(r.text)

    回话提供请求默认数据(数据会被存到服务端):

    s = requests.Session()
    s.auth = ('user', 'pass')
    s.headers.update({'x-test': 'true'})

    # 'x-test' 和 'x-test2' 一起发送给url
    s.get('', headers={'x-test2': 'true'})

    注意:即便使用了session,方法级别的参数,仍然不会再跨请求保持。

    以下代码,另个请求分别有自己的cookies

    s = requests.Session()
    r = s.get('')
    print(r.text)
    # '{"cookies": {}}'

    r = s.get('', cookies={'from-my': 'browser'})
    print(r.text)
    # '{"cookies": {"from-my": "browser"}}'

    会话上下文管理器:是指用with 块限定会话对象的使用范围

    with requests.Session() as s:
    s.get('')

    2.请求与响应对象

    任何时候,我们往服务器发消息,都会返回一个response的响应对象,同时,还能获得我们自己创建的request对象

    r = requests.get('')
    print (r.headers)
    print (r.request.headers)

    在发送请求之前,需要对body获header做一些额外处理,使用如下方法:

    from requests import Request, Session


    s = Session()
    req = Request('GET', url,
    data=data,
    headers=header
    )

    #要想获取有状态的请求,使用:

    prepped = s.prepare_request(req)

    而不是使用:
    prepped = req.prepare()

    # do something with prepped.body
    # do something with prepped.headers

    resp = s.send(prepped,
    stream=stream,
    verify=verify,
    proxies=proxies,
    cert=cert,
    timeout=timeout
    )

    print(resp.status_code)

    3.SSL 证书验证

    requests.get('')
    requests.get('', verify=True)
    requests.get('', verify='/path/to/certfile')
    # 将验证路径保持在会话中
    s = requests.Session()
    s.verify = '/path/to/certfile'
    # 忽略对SSL的验证
    requests.get('', verify=False)

    4.客户端证书

    requests.get('', cert=('/path/client.cert', '/path/client.key'))

    #证书在会话中

    s = requests.Session()
    s.cert = '/path/client.cert'

    注意:本地证书的私有 key 必须是解密状态。目前,Requests 不支持使用加密的 key。

    这里补充一句:当登录12306时喊你要安装证书。当向有证书验证要求的站点,就使用上面的代码

    证书 科普:

    Requests 默认附带了一套它信任的根证书,来自于 Mozilla trust store。然而它们在每次 Requests 更新时才会更新。这意味着如果你固定使用某一版本的 Requests,你的证书有可能已经 太旧了。

    从 Requests 2.4.0 版之后,如果系统中装了 certifi 包,Requests 会试图使用它里边的 证书。这样用户就可以在不修改代码的情况下更新他们的可信任证书。

    6.响应体内容工作流

    import requests

    # 默认情况下,发起请求会同时下载响应头和响应体(就是响应内容)
    tarball_url = ''
    # 如果将stream=True 则会推迟响应内容的下载
    r = requests.get(tarball_url, stream=True)
    # 这里就是:满足某种条件才去下载
    if int(r.headers['content-length']) < TOO_LONG:
    content = r.content

    # 在请求中把 stream 设为 True,Requests 无法将连接释放回连接池,
    # 除非消耗了所有的数据,或者调用了 Response.close。
    # 这样会带来连接效率低下的问题。如果在使用 stream=True 的同时还在部分读取请求的 body(或者完全没有读取 body),
    # 那么就应该使用 with 语句发送请求,这样可以保证请求一定会被关闭
    with requests.get('', stream=True) as r:
    # 这里处理响应
    content = r.content

    7.保持活动状态(持久连接)科普

    同一会话内的持久连接是完全自动处理的,同一会话内你发出的任何请求都会自动复用恰当的连接。

    注意:只有所有的响应体数据被读取完毕连接才会被释放回连接池;所以确保将 stream 设置为 False 或读取 Response 对象的 content 属性。

    8.流式上传

    Requests支持流式上传,这允许发送大的数据流或文件,而无需先把它们读入内存。要使用流式上传,需,为请求体,提供一个类文件对象即可:

    with open('massive-body') as f:
    requests.post('', data=f)

    注意的问题:

    最好使用二进制模式打开文件。这是因为 requests 有默认设置 header 中的 Content-Length,在这种情况下该值会被设为文件的字节数。如果用文本模式打开文件,就可能碰到错误

    9.块编码请求

    对于出去和进来的请求,Requests 也支持分块传输编码。要发送一个块编码的请求,仅需为请求体提供一个生成器(或任意没有具体长度的迭代器)

    def gen():
    yield 'hi'
    yield 'there'

    requests.post('', data=gen())

    注意:

    对于分块的编码请求,最好使用 Response.iter_content() 对其数据进行迭代。在理想情况下,request 会设置 stream=True,这样就可以通过调用 iter_content 并将分块大小参数设为 none,从而进行分块的迭代。如果要设置分块的最大体积,可以把分块大小参数设为任意整数。

    说白了,就是段点续传

    妹的,报了一堆错。先记录在这,后面遇到了再研究

    10.POST 多个分块编码的文件

    上传图片

    import requests

    url = ''
    multiple_files = [
    ('images', ('foo.png', open('foo.png', 'rb'), 'image/png')),
    ('images', ('bar.png', open('bar.png', 'rb'), 'image/png'))]
    r = requests.post(url, files=multiple_files)
    print (r.text)

    11.事件挂钩

    import requests


    def print_url(r, *args, **kwargs):
    print(r.url)


    # Requests有一个钩子系统,你可以用来操控部分请求过程,或信号事件处理。
    # 在产生响应之前调用print_url 就是server响应之前的回调
    hooks = dict(response=print_url)
    r = requests.get('', hooks=dict(response=print_url))
    print (r.text)

    也没看有什么用

    12.自定义身份验证

    import requests
    from requests.auth import AuthBase


    class PizzaAuth(AuthBase):

    def __init__(self, username):
    # setup any auth-related data here
    self.username = username

    def __call__(self, r):
    # modify and return the request
    r.headers['X-Pizza'] = self.username
    return r

    #注意:auth参数必须是一个可调用对象 实现了 __call__ 方法
    requests.get('', auth=PizzaAuth('kenneth'))

    作用就是在请求发出之前,有机会修改请求

    13.流式请求

    import requests

    r = requests.get('', stream=True)

    for line in r.iter_lines():

    # filter out keep-alive new lines
    if line:
    decoded_line = line.decode('utf-8')
    print(json.loads(decoded_line))

    就是将请求参数设置stream=True

    import requests

    r = requests.get('', stream=True)


    #当使用 decode_unicode=True 在 Response.iter_lines()Response.iter_content() 中#时,需要提供一个编码方式,以防服务器没有提供默认回退编码,从而导致错误

    if r.encoding is None:
    r.encoding = 'utf-8'#设置编码方式
    for line in r.iter_lines(decode_unicode=True):
    if line:
    print(json.loads(line))

    #注意:iter_lines 不保证重进入时的安全性。多次调用该方法 会导致部分收到的数据丢失。#如果要在多处调用它,就应该使用生成的迭代器对象:

    lines = r.iter_lines()
    # 保存第一行以供后面使用,或者直接跳过

    first_line = next(lines)

    for line in lines:
    print(line)

    不晓得各位看懂什么是流式请求没。指的不是请求是流,而是请求返回的数据流。返回一点即取一点。而不是普通的是返回完成后在取内容

    14.代理

    import requests

    proxies = {
    "http": "",
    "https": "",
    }

    requests.get("http://example.org", proxies=proxies)

    代理:就是你访问一个网站,其实并不是你直接访问的,而是你发请求给A机器,A机器取请求B机器。B返回给A,A再返回给你。代理就是中间人的意思。为什么需要代理?因为:反爬虫网站一般使用IP来识别一个机器。老是一个IP再不停访问网站,该网站就会把这个IP拉入黑名单,不允许访问。这时,就需要很多IP再扰乱反爬虫工具的思维,避免封IP。

    15.SOCKS

    除了基本的 HTTP 代理,Request 还支持 SOCKS 协议的代理。这是一个可选功能,若要使用, 你需要安装第三方库。

    在后面的项目实战中,我们将会使用

    16.HTTP动词

    GET、OPTIONS、HEAD、POST、PUT、PATCH、DELETE

    GET POST最常用

    PUT,DELETE在调用rest的接口时,也会用到

    17.定制动词

    有些服务器不接受GET POST等,要求用自定义的,就使用如下方法

    r = requests.request('MKCOL', url, data=data)

    r.status_code

    18.响应头链接字段

    许多 HTTP API 都有响应头链接字段的特性,它们使得 API 能够更好地自我描述和自我显露。

    比如在使用分页的情况下最有用

    url = ''
    r = requests.head(url=url)
    print(r.headers['link'])
    print(r.links["next"])

    19.阻塞和非阻塞

    使用默认的传输适配器,Requests 不提供任何形式的非阻塞 IO。 Response.content 属性会阻塞,直到整个响应下载完成。如果你需要更多精细控制,该库的数据流功能(见 流式请求) 允许你每次接受少量的一部分响应,不过这些调用依然是阻塞式的。

    如果你对于阻塞式 IO 有所顾虑,还有很多项目可以供你使用,它们结合了 Requests 和 Python 的某个异步框架。典型的优秀例子是 grequestsrequests-futures

    20.Header 排序

    在某些特殊情况下你也许需要按照次序来提供 header,如果你向 headers 关键字参数传入一个OrderedDict,就可以向提供一个带排序的 header。然而,Requests 使用的默认 header 的次序会被优先选择,这意味着如果你在 headers 关键字参数中覆盖了默认 header,和关键字参数中别的 header 相比,它们也许看上去会是次序错误的。

    如果这个对你来说是个问题,那么用户应该考虑在 Session 对象上面设置默认 header,只要将 Session 设为一个定制的 OrderedDict 即可。这样就会让它成为优选的次序。

    以上内容,是request的高级耍法,也不算好高级。接下来的一周,我们将着重讨论如何解析网页。当然,这一部分内容不会包含JS生成的HTML。这个我们将会在项目实战环节再讨论。

    转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30251855

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