Requests 网络请求：Python API 交互与数据获取
Requests 网络请求：Python API 交互与数据获取
一、前言
在现代软件开发中，与 Web 服务进行交互是一项基本技能。无论是从 API 获取数据、自动化 Web 任务，还是爬取网页信息，一个强大而简洁的 HTTP 客户端库都至关重要。Python 的 requests 库正是为此而生，它以其无与伦比的简洁性和强大的功能，成为了 Python 开发者进行网络请求的事实标准。本文将深入探讨 requests 库的核心功能，从发送简单的 GET 请求到处理复杂的 API 交互，助你轻松掌握网络数据获取的利器。
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二、安装与基础
在开始使用 requests 之前，需要先安装它。通过 pip 可以轻松完成安装。
pip install requests
✅ 发送 GET 请求
GET 是最常见的 HTTP 请求方法，用于从服务器请求数据。使用 requests 发送一个 GET 请求非常简单。
import requeststry:response = requests.get('https://api.github.com/events')response.raise_for_status() # 如果请求失败 (状态码不是 2xx)，则抛出异常print("✅ 请求成功")
except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"❌ 请求失败: {e}")
✅ 传递 URL 参数
当需要向 API 发送查询参数时（例如，?key1=value1&key2=value2），可以使用 params 参数，requests 会自动为你构建 URL。
import requests# 定义查询参数
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}# 发送带参数的 GET 请求
response = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)# 打印最终请求的 URL
print(f"请求的 URL: {response.url}")
三、深入响应对象 (Response)
每次调用 requests 的请求方法后，都会返回一个 Response 对象，它包含了服务器返回的所有信息。
✅ 响应状态码
状态码可以告诉你请求是否成功。
response = requests.get('https://api.github.com/events')if response.status_code == 200:print("✅ 成功! 状态码: 200")
elif response.status_code == 404:print("⚠️ 未找到! 状态码: 404")
else:print(f"其他状态码: {response.status_code}")
✅ 响应内容
requests 提供了多种方式来访问响应体：
response.text：以文本形式返回响应内容（根据 HTTP 头部信息自动解码）。response.content：以字节形式返回响应内容，适用于非文本内容（如图片、文件）。response.json()：如果响应是 JSON 格式，此方法会自动将其解码为 Python 字典或列表。
import requestsresponse = requests.get('https://api.github.com/users/openai')if response.status_code == 200:# 解析 JSON 数据data = response.json()print(f"用户名: {data['login']}")print(f"公开仓库数量: {data['public_repos']}")# 打印原始文本# print(response.text)
✅ 响应头
服务器的响应头包含了关于响应的元数据，可以通过 response.headers 访问。
response = requests.get('https://api.github.com')
content_type = response.headers.get('Content-Type')
print(f"内容类型: {content_type}")
四、发送 POST 请求
POST 请求通常用于向服务器提交数据，例如提交表单或上传文件。
✅ 发送表单数据
使用 data 参数可以发送 application/x-www-form-urlencoded 格式的数据。
import requestspayload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload)# 打印服务器返回的表单数据
print(response.json()['form'])
✅ 发送 JSON 数据
现代 API 更倾向于使用 JSON 作为请求体格式。requests 允许你使用 json 参数直接传递一个 Python 字典，它会自动被编码为 JSON 字符串并设置正确的 Content-Type 头。
import requestspayload = {'some': 'data', 'is': 'awesome'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', json=payload)# 打印服务器返回的 JSON 数据
print(response.json()['json'])
五、高级用法
✅ 自定义请求头 (Headers)
有时 API 要求特定的请求头，例如 User-Agent 或 Authorization。可以通过 headers 参数进行设置。
import requestsurl = 'https://api.github.com/some/endpoint'
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1','Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}response = requests.get(url, headers=headers)
✅ 超时设置 (Timeout)
为了防止程序因网络问题而无限期等待，设置超时非常重要。timeout 参数接受一个秒数。
import requeststry:# 设置超时为 3 秒response = requests.get('https://httpbin.org/delay/5', timeout=3)
except requests.exceptions.Timeout:print("❌ 请求超时!")
✅ 会话对象 (Session)
如果你需要与同一个主机进行多次请求，使用会话对象 (Session) 会带来性能提升。Session 对象可以跨请求保持某些参数（如 Cookies 和 Headers），并利用底层的 TCP 连接复用。
import requests# 创建一个会话对象
with requests.Session() as s:# 会话中的所有请求都会使用相同的 cookies.get('https://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')response = s.get('https://httpbin.org/cookies')print("会话中返回的 Cookies:")print(response.json())
六、API 交互成本与解决方案
在进行大量的 API 交互和测试时，API 的调用成本是一个不可忽视的问题。无论是使用 OpenAI、Claude 还是国内的各种大模型服务，频繁的调试和请求都会累积成一笔不小的开销。
为了帮助开发者降低这部分成本，市面上出现了一些优秀的 API 中转和聚合服务，它们通过批量采购和优化，提供了远低于官方价格的 API 调用方案。
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七、总结
requests 库凭借其出色的设计和易用性，极大地简化了 Python 中的 HTTP 编程。本文从基础的 GET/POST 请求讲起，深入探讨了响应对象、参数传递、请求头定制、超时处理和会话管理等核心功能。掌握 requests 是每一位 Python 开发者的必备技能，它将为你打开与广阔网络世界进行数据交互的大门。希望本文能为你提供一份清晰、实用的学习指南。