requests 库最常见的操作

请求参数以及请求方法

导入 requests 库之后，基本都在围绕 requests.get 做文章，这里重点要回顾的是 get 方法的参数，其中包含如下内容，下述内容在官方手册没有呈现清单，通过最新版源码分析。

除 url 参数外，其余都为可选参数，即非必选。

• url：请求地址；
• params：要发送的查询字符串，可以为字典，列表，元组，字节；
• data：body 对象中要传递的参数，可以为字段，列表，元组，字节或者文件对象；
• json：JSON 序列化对象；
• headers：请求头，字典格式；
• cookies：传递 cookie，字段或 CookieJar 类型；
• files：最复杂的一个参数，一般出现在 POST 请求中，格式举例 "name":文件对象 或者 {'name':文件对象}，还可以在一个请求中发送多个文件，不过一般爬虫场景不会用到；
• auth：指定身份验证机制；
• timeout：服务器等待响应时间，在源码中检索到可以为元组类型，这个之前没有使用过，即 (connect timeout, read timeout)；
• allow_redirects：是否允许重定向；
• proxies：代理；
• verify：SSL 验证；
• stream：流式请求，主要对接流式 API；
• cert：证书。

以上内容就是 GET 请求中可以配置的参数，除了 GET 请求外，requests 还内置了其他的服务器请求方式，如下所示，这些方法需要的参数与上述清单一致。

GET, OPTIONS, HEAD, POST, PUT, PATCH, or DELETE

在 Python 爬虫的实战当中，主要以 GET 与 POST 为主，常用的参数为：

url，params，data，headers，cookies，timeout，proxies，verify。

响应对象的属性与方法

使用 requests 库请求之后，会得到一个 Response 对象，该对象最重要的内容就是属性与方法，通过 dir 函数可以获取 Response 对象的属性和方法。

    help(res)
    print(dir(res))

获取到的内容如下所示，其中有我们之前案例中常见的一些内容。

['__attrs__', '__bool__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__',
'__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__',
'__module__', '__ne__', '__new__', '__nonzero__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
'_content', '_content_consumed', '_next', 'apparent_encoding', 'close', 'connection',
'content', 'cookies', 'elapsed', 'encoding', 'headers', 'history', 'is_permanent_redirect',
'is_redirect', 'iter_content', 'iter_lines', 'json', 'links', 'next', 'ok', 'raise_for_status',
'raw', 'reason', 'request', 'status_code', 'text', 'url']

如果只将 requests 库应用在爬虫采集领域，那上述属性与方法中，比较常用的有：

属性 property

• ok：只要状态码 status_code 小于 400，都会返回 True；
• is_redirect：重定向属性；
• content：响应内容，字节类型；
• text：响应内容，Unicode 类型；
• status_code：响应状态码；
• url：响应的最终 URL 位置；
• encoding：当访问 r.text 时的编码；

方法

• json：将响应结果序列化为 JSON；

会话对象

在本专栏前面的文章中，存在一个被忽略的 requests 高级特性，即会话对象

该对象能够在跨域请求的时候，保持住某些参数，尤其是 cookie

如果你想向同一主机发送多个请求，使用会话对象可以将底层的 TCP 连接进行重用，带来显著的性能提升。

• 会话对象使用非常简单，在发起 requests 对象之前，增加如下所示代码即可。

# 建立会话对象
s = requests.Session()
# 后续都使用会话对象进行进行，而不是直接使用 requests 对象
s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
print(r.text)

由于专栏前面并未涉及相关案例，故直接引入官方手册案例说明。

• 下述代码演示的是会话也可用来为请求方法提供缺省数据，顾名思义就是直接给会话对象增加的请求参数，在后续代码中默认可用。

import requests
s = requests.Session()
s.auth = ('user', 'pass')
s.headers.update({'x-test': 'true'})
# both 'x-test' and 'x-test2' are sent
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test2': 'true'})
print(r.text)

接下来官网案例还展示了 法级别的参数也不会被跨请求保持，即在 s.get() 方法中如果传递了 cookie，那不会被保持住，这两个案例，从正面与反面为我们核心展示的就是，如何使用会话对象保持参数

• 通过会话对象的属性设置的参数，能被保持，
• 而通过会话对象方法传递的参数，不能被保持。

SSL 证书验证，客户端证书，CA 证书

在爬虫采集数据的过程中，碰到 https 的网站在正常不过，requests 库使用过程中 SSL 验证是默认开启的，如果证书验证失败，即抛出 SSLError错误。

不过更多的时候，我们通过设置 verify = False ，忽略对 SSL 证书的验证，除非及其特殊的情况，必须增加相关证书逻辑。

代理

有的网站在采集过程中，会针对 IP 进行限制，此时就需要使用代理进行跳过操作，设置 proxies 参数即可，本部分内容比较简单，后续很多案例还会复用到。

除了 HTTP 代理外， requests 2.10 版本之后，增加了 SOCKS 代理，如果你需要使用，需要通过 pip 安装相应库。

pip install requests[socks]

安装完毕，出现新的第三方库 PySocks，使用方式与 HTTP 代理一致。

Cookie

爬虫采集过程会大量的与 cookie 打交道，

获取网站响应的 cookie，使用 response 对象的 cookies 属性即可。

• 如果希望向服务器传递 cookie，可以通过 cookies 参数，例如下述代码：

url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = dict(cookies_are='working')
r = requests.get(url, cookies=cookies)

•  如果你希望对 cookie 有更加细致的操作，重点研究 requests.cookies.RequestsCookieJar 对象即可，简单的代码使用如下所示：

jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()
jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')
jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')
url = 'http://httpbin.org/cookies'
r = requests.get(url, cookies=jar)
print(r.text)

RequestsCookieJar 对象具备更加丰富的接口，适合跨域名跨路径使用，相关接口查询：

https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/api.html#requests.cookies.RequestsCookieJar

requests 非常适合作为 Python 爬虫入门阶段第一选择，其简单的接口与代码封装

• 能大幅度降低网络请求代码编写难度，让你专注与目标数据的提取，
• 更有基于高级请求的封装作为提高部分，该库完全可以贯穿你的整个爬虫工程师生涯。

lxml 库

lxml 库是一款 Python 数据解析库，参考重要文档在 https://lxml.de/，项目开源地址在：https://github.com/lxml/lxml，在一顿检索之后，发现 lxml 没有中文相关手册，不过好在英文文档阅读难度不大，我们可以直接进行学习。

lxml.etree

纵览之前的博客内容，出场率最高的就是 lxml.etree ，其次就是 Element 对象，我们在解析数据的时候，大量的代码都是基于 Element 对象的 API 实现。

• 在爬虫代码采集过程中，通过 etree.HTML 直接将字符串实例化为 element 对象。

import requests
from lxml import etree

res = requests.get("http://www.jsons.cn/zt/")

html = res.text

root_element = etree.HTML(html)

print(root_element)
print(root_element.tag)

上述代码输出内容如下所示：

<Element html at 0x3310508>
html

• 其中需要注意的是 Element 后面的 html，该字符串表示对象的标签名为 html，如果使用下述代码：

print(root_element[1])

• 上述内容得到的是 <Element body at 0x356e248>，即 body 标签，同样的操作可以使用子元素获取。

print("*"*100)
for child in root_element:
    print(child.tag)

上述代码输出的内容为：

head
body

该输出表示在 html 标签中，只包含head 与 body 标签，实际情况也确实如此，为了验证，你可以在 循环中继续嵌套一层。

此时输出的内容就变得丰富了需求，如下图所示：

你也可以通过 etree.tostring(element对象) 直接将该对象转换为字符串进行输出。

for child in root_element:
    for item in child:
        print(item.tag)
        print(etree.tostring(item))

XPath

lxml 库可以配合其他的解析引擎进行工作，首次接触的就是 XPath，关于 XPath 相关的知识，我们后续会细化学习，本节课依旧从 lxml 的角度出发，为你介绍。

在爬虫代码编写中，直接使用 html.xpath("xpath表达式") 即可获取目标数据，例如获取网页 title。

print(root_element.xpath('//title'))

获取网页所有文本：

print(root_element.xpath('string()'))

获取到 element 对象之后，可调用 text 属性，获取对应文本，在使用的时候，需要注意使用 XPath 获取到的 element 对象，都是列表。

title_element = root_element.xpath('//title')
print(title_element[0].text)

在 lxml 中，还内置了一款 简单的类似 XPath 的路径语言，称为 ElementPath，例如查询 title，需要从 head 开始检索，否则返回 None。

print(root_element[0].find("title"))

官方提供的方法如下：

• iterfind()： 返回查找到的数据，迭代器形式返回；
• findall()： 返回匹配到的列表；
• find()： 返回第一个匹配到的数据；
• findtext()： 返回匹配到的文本数据，第一个。

lxml 其他说明

lxml 除了可以配合 XPath 实现数据解析外，还可以与 cssselect ，BeautifulSoup，html5lib 配合使用，这部分在后续的案例中，将逐步进行展开。

lxml 在爬虫领域，更多的是在提取数据，因此较于该库本身，掌握 XPath 等解析表达式的写法更加重要。

鉴于该库手册没有被翻译，后期可以尝试将其翻译为中文。