Python中requests模块的请求参数详解
更新时间：2023年08月11日 10:54:13 作者：松鼠爱吃饼干
这篇文章主要介绍了Python中requests模块的请求参数详解,requests模块是一个网络请求模块，可以帮助我们模拟成客户端去请求服务器的数据,我们今天就是主要针对这个模块进行学习,需要的朋友可以参考下
requests模块
requests模块是一个网络请求模块，可以帮助我们模拟成客户端去请求服务器的数据。
我们今天就是主要针对这个模块进行学习。
我们可以在浏览器中抓取到这些请求与响应的内容，那么我们可以"伪造"请求吗?也就是不再通过浏览器发送这些数据，而是通过Python来模拟浏览器发送请求。
答案是可行的。而Requests模块就可以完成这种功能。
Requests模块就是 Python 实现的简单易用的HTTP库
还有其他库吗？回答也是肯定的，列如urllib，urllib2，等模块。但是目前来说Requests模块是最流行的。而且也是最好用的模块。
利用pip可以非常方便的安装：
pip install requests
requests模块请求参数
通过前面我们使用用requests模块已经知道，requests模块在发送网络请求的时候可以传递一些关键字参数，如下图我们写过的案例所示:
那么除了这两个关键字参数，requests模块在发送网络请求的时候还有哪些关键字参数呢?
接下来我们通过查看源码的方式，介绍requests模块发送请求常用的关键字参数。
如下所示:
- method: 请求方法 get post
- url: 请求网址
- params: (可选的) 查询参数
- headers: (可选的) 字典 请求头
- cookies: (可选的) 字典.cookiejar对象,用户身份信息
- proxies: (可选的) ip代理
- data: (可选的) 字典.列表.元组.bytes post请求时会用到
- json: (可选的) 字典 提交参数
- verify: (可选的) 是否验证证书,ca证书
- timeout: (可选的) 设置响应时间，一单超过，程序会报错
- allow_redirects: (可选的) 是否允许重定向，布尔类型数据
- files: (可选的) 字典，文件
- auth: (可选的) 字典，权限认证
- stream: (可选的) 是否是数据串流
以上关键字参数排列顺序根据使用的频率进行排列。
到此这篇关于Python中requests模块的请求参数详解的文章就介绍到这了,更多相关requests的请求参数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
从我的使用经验出发，可以说VSCode用来写Python真的是再合适不过了，你将体验到丝滑的编程体验和无限扩展的可能。而且，如果你的项目是包含多种语言的，比如Web开发，你不必再开多个编辑器和其他工具，因为这一切都可以在VSCode里完成了2018-04-04
使用Python编写一个粘贴python源代码就能运行的工具
以下是一个使用wxPython模块创建带有Memo（文本输入框）和保存按钮的GUI程序示例,点击保存按钮后将Memo内容保存到指定路径下的文件,并提供运行按钮以执行指定的Python脚本,需要的朋友可以参考下2025-04-04
这篇文章主要介绍了Python通过90行代码搭建一个音乐搜索工具,需要的朋友可以参考下2015-07-07
这篇文章主要介绍了pycharm 快速解决python代码冲突的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-01-01
这篇文章主要介绍了PyTorch环境配置及安装,本文通过图文实例代码相结合给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2023-04-04
这篇文章主要介绍了Java Spring项目国际化详细方法与实例,需要的朋友可以参考下2020-03-03
fixture是在测试函数运行前后，由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在2022-12-12
本篇文章将会使大家了解Python 语句、表达式以及它们之间的区别。还包含几个示例来更清楚地解释这个概念。接下来，我们将解释如何在 Python 编程中使用多行语句和缩进,需要的朋友可以参考一下2021-09-09
使用IPython下的Net-SNMP来管理类UNIX系统的教程
这篇文章主要介绍了使用IPython下的Net-SNMP来管理类UNIX系统的教程,本文来自于IBM官方网站技术文档,需要的朋友可以参考下2015-04-04
在自然语言处理（NLP）入门中,文本分类是一个非常经典的任务,本文会用到 scikit-learn 的 CountVectorizer 做文本向量化,用 jieba 做中文分词,最后用朴素贝叶斯分类器完成训练和预测,感兴趣的小伙伴可以了解下2026-06-06
最新评论