阅读requests库文档

最新推荐文章于 2024-09-24 04:23:59 发布
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分类专栏： 茧
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43725622/article/details/85109926
本文作者初次接触并尝试理解request模块的使用，面对看似简单的应用却感到困惑，决定逐步深入研究，分享这一过程中的体会与感悟。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关于这个我真的很迷

首先他要求安装request

然后随手一搜

出来的都是这样的

简单
简单应用？？？？？（生活终于对我这只咸鱼开始撒盐了）

一点点慢慢看吧。。。。

两万字博文教你python爬虫requests库【详解篇】
孤寒者的博客
07-12 63万+
两万字博文教你python爬虫requests库【详解篇】
Requests 库的中文文档
若如初见
12-27 5329
1.requests库简介 requests库相当于Python中的“浏览器”，可以通过它进行网络请求、获取网页数据，功能强大而且特别好用。Requests 的中文文档 很有趣，我们一起来看看。 你没看错，这就是它官方文档的风格，似乎有点鬼畜。 2.requests用法如下： 导入re模块：import requests 获取响应数据与解码： a. 获取响应数据代码：response = requests.get(url) b. 解码代码：html = response.content.decode(
requests 库中文文档电子书
09-12
python ，requests，爬虫框架，适合人类的爬虫框架，适合新手入门，也适合用来随时查询APi
Python 学习——Python requests 库文档
愿青春不负梦想
03-11 1934
如果你改变了编码，每当你访问 r.text ，Request 都将会使用 r.encoding 的新值。如果你创建了自己的编码，并使用 codecs 模块进行注册，你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 r.encoding 的值， 然后由 Requests 来为你处理编码。接收者可以合并多个相同名称的 header 栏位，把它们合为一个 “field-name: field-value” 配对，将每个后续的栏位值依次追加到合并的栏位值中，用逗号隔开即可，这样做不会改变信息的语义。
REQUESTS库文档
11-05
python Requests库文档，PDF版本，作者在官网上发布的。
3. 快速入门 —— Requests中文文档
Sinchard的专栏
10-15 1336
快速入门¶ 本文介绍了如何使用Request库。首先，确保： Request库已安装 Request库已更新到最新。 让我们从一些简单的例子开始。 提出请求¶ 用Request库提出请求非常简单。 首先导入Request模块： >>> import requests 现在，让我们尝试获取一个网页。对于本例，让我们获取GitHub的时间轴： >>> r = requests.get('https://api.github.com/events'
python requests官方中文文档（ 高级用法 Requests 2.18.1 文档 ）
08-13
python requests官方中文文档，进阶用法。本文档覆盖了requests库的一些高级特性
Python的Requests库官方文档
KK_2018的技术博客_程序员不止是程序员
02-21 3804
中文文档地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 英文文档地址：https://2.python-requests.org/en/master/api/
requests库官方文档（大佬翻译的）
朱同学
11-13 3500
转载自来自江南的你
requests中文文档
03-26
requests的中文文档（epub），方便在移动设备上看。
requests 中文文档
03-23
python爬虫的requests模块官方中文文档。该模块适用于python2 与 python3。
Requests库的中文文档（非常重要）以及beautifulsoup中文文档
xgh1951的博客
06-14 7676
Requests库是一个非常牛逼的http请求的库，做接口测试非他莫属！！ 地址如下：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html 高级用法：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/advanced.html#ssl     Beautiful...
python—requests库文档学习小结（思维导图）
qq_43501509的博客
03-19 717
requests库中文文档网址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html requests库英文文档网址:http://www.python-requests.org/en/master/ 以下是我学习时小结的思维导图，内容较多，post请求未完 有两种阅读方式，两种享受 内容是一样的，排版不一样 新手上路，内容...
十、PYTHON 库文件--- Requests库
weixin_50950983的博客
12-19 852
目录 1.常见引入形式 2.各种请求方式函数 3.常用属性 4.常用函数 1.常见引入形式 >>>import requests 2.各种请求方式函数 requests.get (url) requests.post (url, data = {'key': 'value'}) requests.delete (url) requests.head(url) requests.options (url) requests.put(url, data ={'key':
接口自动化requests库说明文档
春天的波菜
08-09 261
接口自动化requests库说明文档 http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
1. 简介 —— Requests中文文档
Sinchard的专栏
10-15 717
Requests：适合人类的HTTP™库Requests是一个优雅而简单的Python HTTP库，为人类构建。 **看吧，这就是 Requests 的威力： >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_code 200 >>> r.headers['content-type']
【python】requests 库 源码解读、参数解读
风高秋月白，雨霁晚霞红
09-24 1062
requests库。
requests库的使用
weixin_48647112的博客
01-27 908
在通过requests.post()进行POST请求时，传入报文的可选参数有两个，一个是data，一个是json；Requests 是一个优雅而简单的 Python HTTP 库，其实 Python 内置了用于访问网络的资源模块，比如urllib，但是它远不如 Requests 简单优雅，而且缺少了许多实用功能。Requests 提供了几乎所有的 HTTP 请求构造方法，以及通过传入参数的方法，对发送的请求进行定制化的配置，可以用来应对各种不同的请求场景。发送一个带参数的get请求。一、HTTP请求构造。
requests库中文文档
最新发布
02-11
### 使用 `requests` 库的中文文档 #### 安装与导入 为了使用 `requests` 库，首先需要确保已经安装该库。可以使用 pip 工具来完成安装： ```bash pip install requests ``` 接着，在 Python 脚本中通过如下方式引入此库[^1]。 #### 发起 GET 请求并处理响应 下面是一个简单的例子展示如何发起 HTTP GET 请求以及解析返回的数据： ```python import requests # 向指定 URL 发送 GET 请求 response = requests.get('https://www.example.com') # 将接收到的内容按照 UTF-8 编码转换成字符串形式 html_content = response.content.decode('utf-8') print(html_content) ``` 这段代码展示了基本的工作流程：创建一个请求对象 (`response`) 并从中提取 HTML 文本内容[^2]。 #### 访问 API 接口实例 对于更复杂的场景比如调用 RESTful APIs, 可以像这样操作: ```python >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') >>> json_data = r.json() # 直接将 JSON 响应转化为 Python 字典列表 >>> print(json_data[:1]) # 打印前一条记录查看结构 ``` 这里演示了向 GitHub 的公共事件流发送请求，并直接把 JSON 格式的响应转为易于处理的 Python 数据类型[^3]。
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