Python requests 模块（保姆级教程）

Python requests 模块：轻松玩转网络请求的实用工具

在日常开发中，我们经常需要与网络服务打交道——比如调用天气 API 获取实时数据，或者从某个网站抓取公开信息。这时候，Python 自带的 urllib 虽然能用，但写起来繁琐且不够直观。而 requests 模块的出现，就像给开发者配了一辆“顺风车”，让网络请求变得简单、优雅又高效。

Python requests 模块 是目前最流行的 HTTP 库之一，它的设计哲学是“人类可读”，语法简洁，功能强大。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，只要掌握它，就能快速完成大部分网络交互任务。今天我们就来一步步拆解这个神器，从安装到实战，让你真正“用起来”。

安装与基础用法

首先，你需要确保已经安装了 requests 模块。如果你的环境中还没有，可以通过 pip 命令轻松安装：

pip install requests

安装完成后，我们就可以在 Python 脚本中导入并使用它了。

import requests

response = requests.get("https://www.baidu.com")

print("状态码：", response.status_code)

print("响应内容（前200字）：", response.text[:200])

💡 注释说明：

• requests.get() 是发起 GET 请求的最常用方法，参数是目标 URL。
• response.status_code 返回服务器的 HTTP 状态码，比如 200 表示成功，404 表示页面不存在。
• response.text 是响应的文本内容，适用于 HTML、JSON 等文本格式。

这个例子就像是你打开浏览器输入网址，requests 就是你“自动点击”访问的行为，而 response 就是网页返回的结果。

发送不同类型的请求

除了 GET，HTTP 协议还支持 POST、PUT、DELETE 等多种请求方式。requests 模块为每种方式都提供了对应的方法。

GET 请求：获取数据

GET 请求用于从服务器获取信息，比如查询用户信息、获取天气数据。

import requests

url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {
    "q": "Beijing",         # 城市名
    "appid": "YOUR_API_KEY", # 请替换为你的实际 API Key
    "units": "metric"       # 使用摄氏度
}

response = requests.get(url, params=params)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()  # 将 JSON 格式响应转换为 Python 字典
    print("当前温度：", data["main"]["temp"], "°C")
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

💡 注释说明：

• params 参数会自动拼接到 URL 后面，形成类似 ?q=Beijing&appid=xxx&units=metric 的形式。
• response.json() 是一个便捷方法，用于解析 JSON 响应。它会自动处理编码和格式转换。

POST 请求：提交数据

POST 请求常用于提交表单、上传文件或创建资源。

import requests

url = "https://httpbin.org/post"  # 一个用于测试的免费 API

data = {
    "username": "alice",
    "password": "123456"
}

response = requests.post(url, data=data)

print("服务器返回的数据：", response.json())

💡 注释说明：

• data 参数会以 application/x-www-form-urlencoded 的方式发送。
• 如果你想发送 JSON 数据，应使用 json=data 参数，而不是 data=data。

处理请求头与超时设置

在真实项目中，很多 API 要求你设置特定的请求头（headers），比如 User-Agent、Authorization 等。requests 模块允许你轻松自定义这些信息。

import requests

url = "https://httpbin.org/headers"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
    "Authorization": "Bearer your_token_here",  # 如果是需要鉴权的 API
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.get(url, headers=headers)

print("服务器收到的请求头：", response.json()["headers"])

💡 注释说明：

• headers 字典用于设置 HTTP 请求头。
• User-Agent 常用于伪装成浏览器，避免被反爬机制拦截。
• Authorization 用于身份验证，如 JWT Token。

此外，网络请求可能因为网络延迟或服务器无响应而长时间卡住。这时设置超时时间就非常关键。

import requests

try:
    response = requests.get("https://httpbin.org/delay/5", timeout=3)
    print("请求成功，响应时间：", response.elapsed.total_seconds(), "秒")
except requests.exceptions.Timeout:
    print("请求超时，超过 3 秒未响应")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("请求发生异常：", e)

💡 注释说明：

• timeout=3 表示最多等待 3 秒，超时则抛出异常。
• 使用 try-except 捕获异常，让程序更健壮。

处理响应数据与编码问题

服务器返回的数据可能是 HTML、JSON、XML，甚至二进制文件（如图片、PDF）。requests 提供了多种方式来处理它们。

解析 JSON 数据

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"

response = requests.get(url)

if response.headers.get("Content-Type") == "application/json":
    post_data = response.json()
    print("标题：", post_data["title"])
    print("内容：", post_data["body"])
else:
    print("返回内容不是 JSON 格式")

💡 注释说明：

• response.json() 会自动解析 JSON 字符串，返回 Python 字典或列表。
• 建议先检查 Content-Type 头，避免对非 JSON 数据调用 .json() 导致错误。

保存二进制文件（如图片）

import requests

url = "https://httpbin.org/image/jpeg"
response = requests.get(url, stream=True)  # 使用 stream=True 避免一次性加载全部数据

with open("downloaded_image.jpg", "wb") as f:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        f.write(chunk)

print("图片已保存为 downloaded_image.jpg")

💡 注释说明：

• stream=True 表示分块下载，适合大文件，节省内存。
• response.iter_content(chunk_size=1024) 按 1KB 一块读取，防止内存溢出。

实际应用场景：爬取天气信息

我们来做一个完整的实战案例：从公开 API 获取北京的天气信息，并输出简要摘要。

import requests
import json

def get_weather(city="Beijing", api_key="YOUR_API_KEY"):
    """
    获取指定城市的天气信息
    参数：
        city: 城市名称，如 "Beijing"
        api_key: OpenWeatherMap 的 API 密钥
    返回：
        天气摘要字符串
    """
    url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
    params = {
        "q": city,
        "appid": api_key,
        "units": "metric"
    }

    try:
        response = requests.get(url, params=params, timeout=5)
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            temp = data["main"]["temp"]
            desc = data["weather"][0]["description"]
            humidity = data["main"]["humidity"]
            wind_speed = data["wind"]["speed"]
            
            summary = f"""
            🌤️ 北京天气摘要：
            温度：{temp}°C
            天气：{desc}
            湿度：{humidity}%
            风速：{wind_speed} m/s
            """
            return summary
        else:
            return f"获取天气失败，状态码：{response.status_code}"
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"请求异常：{e}"

print(get_weather("Beijing", "your_actual_api_key_here"))

💡 注释说明：

• 该函数封装了完整的请求逻辑，包含错误处理和返回格式化。
• 你可以将 api_key 替换为你在 OpenWeatherMap 注册后获得的密钥，免费账户可使用。

常见问题与最佳实践

✅ 最佳实践建议：

• 所有网络请求都应加上 timeout。
• 使用 try-except 包裹请求逻辑。
• 对于频繁请求，考虑使用 session 对象复用连接。
• 避免在生产环境中硬编码 API 密钥。

总结

Python requests 模块 是现代 Python 开发中不可或缺的工具。它把复杂、繁琐的网络交互简化为几行代码，让开发者能专注于业务逻辑本身。无论是调用 RESTful API、抓取网页数据，还是上传文件，requests 都能轻松应对。

从今天开始，别再用 urllib 写冗长的请求代码了。学会使用 requests，你的开发效率将得到质的提升。记住：简洁的代码 = 可读性强 + 易维护 + 减少 bug。

不管你是初学者还是中级开发者，只要掌握 Python requests 模块 的核心用法，就能在实际项目中游刃有余。多练多用，你会发现，网络请求原来也可以这么简单。