python怎么发送HTTP的GET和POST请求_python发送HTTP请求实战指南-Python教程-PHP中文网

使用requests库发送HTTP请求是Python中最直接推荐的方式，它简化了GET和POST请求的实现。首先通过pip install requests安装库。发送GET请求时，调用requests.get(url)获取数据，参数可通过params传递；发送POST请求时，使用requests.post(url, json=data)提交JSON数据或data参数提交表单。相比标准库urllib，requests语法更简洁、功能更强大，支持超时设置、自定义头部、会话管理等高级特性。实际开发中需处理超时（timeout）、重试机制及自定义headers（如认证信息）。响应处理应检查status_code或使用raise_for_status()抛出异常，并用response.json()解析JSON数据。错误处理需捕获Timeout、ConnectionError、HTTPError等异常以提升程序健壮性。POST适用于提交敏感或大量数据、创建资源及发送复杂数据类型，因其数据置于请求体中，更安全且无长度限制，符合HTTP语义规范。

python怎么发送http的get和post请求_python发送http请求实战指南

在Python中发送HTTP的GET和POST请求，最直接、最推荐的方式是使用

requests

登录后复制

库。它极大地简化了HTTP请求的复杂性，让开发者能以非常直观的方式与Web服务进行交互，无论是获取数据还是提交表单，都能轻松实现。

解决方案

要发送HTTP的GET和POST请求，核心就是利用

requests

登录后复制

库。首先，你需要确保已经安装了它（

pip install requests

登录后复制

）。

发送GET请求：

GET请求主要用于从服务器获取数据。参数会附加在URL后面。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import requests

# 示例：获取一个公共API的数据
url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
response = requests.get(url)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    print("GET请求成功！")
    # 获取响应内容（JSON格式）
    print(response.json())
else:
    print(f"GET请求失败，状态码：{response.status_code}")
    print(response.text)

# 带有查询参数的GET请求
params = {
    'userId': 1,
    'id': 1
}
url_with_params = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
response_params = requests.get(url_with_params, params=params)

if response_params.status_code == 200:
    print("\n带有参数的GET请求成功！")
    print(response_params.json())
else:
    print(f"带有参数的GET请求失败，状态码：{response_params.status_code}")

登录后复制

发送POST请求：

POST请求通常用于向服务器提交数据，例如创建新资源或上传文件。数据会放在请求体中。

import requests
import json

# 示例：向公共API提交新数据
url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"

# 提交JSON格式的数据
payload_json = {
    'title': 'foo',
    'body': 'bar',
    'userId': 1,
}
# requests库会自动将json参数序列化为JSON字符串并设置Content-Type为application/json
response_post_json = requests.post(url, json=payload_json)

if response_post_json.status_code == 201: # 201 Created 表示资源创建成功
    print("\nPOST JSON请求成功！")
    print(response_post_json.json())
else:
    print(f"POST JSON请求失败，状态码：{response_post_json.status_code}")
    print(response_post_json.text)

# 提交表单数据 (application/x-www-form-urlencoded)
payload_form = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
# requests库会自动将data参数编码为表单数据并设置Content-Type
response_post_form = requests.post(url, data=payload_form)

if response_post_form.status_code == 201:
    print("\nPOST 表单请求成功！")
    print(response_post_form.json())
else:
    print(f"POST 表单请求失败，状态码：{response_post_form.status_code}")
    print(response_post_form.text)

登录后复制

Python中发送HTTP请求，为什么我们都偏爱requests库？

说实话，每次当我需要用Python与某个Web API交互时，我的第一反应，不，应该说是唯一反应，就是

import requests

登录后复制

。这几乎成了一种肌肉记忆。为什么会这样？

你可以想想看，Python标准库里其实有

urllib

登录后复制

模块，它也能发HTTP请求，甚至更底层、更灵活。但用过它的人都知道，那感觉就像是在用原始的砖块和水泥盖房子，每一步都需要你亲力亲为：处理URL编码、管理连接、处理重定向、异常捕获……光是想到这些细节，头就开始疼了。

而

requests

登录后复制

库呢？它就像是一个现代化的预制件工厂，把那些繁琐、重复的底层操作都封装好了。你只需要告诉它你要什么（GET还是POST），往哪里发，带上什么数据，它就能帮你把剩下的事情都搞定。它的API设计得极其人性化，直观、简洁，几乎一看就懂。比如，处理JSON响应，

response.json()

登录后复制

一行代码就搞定，哪像

urllib

登录后复制

里还需要手动解码。

更重要的是，

requests

登录后复制

还提供了很多高级功能，比如会话管理（

Session

登录后复制

对象），可以让你在多次请求中保持Cookie和其他状态；文件上传变得异常简单；认证机制也支持得很好。对于一个真实世界的项目来说，这些特性不是可有可无的，它们是提高开发效率、减少bug的关键。所以，与其说我们偏爱

requests

登录后复制

，不如说它让HTTP请求这件事变得“理所当然”的简单和愉快。它不仅仅是一个库，它更像是一种编程哲学：让复杂的事情变得简单。

处理HTTP请求中的常见挑战：超时、重试与自定义头部

在实际开发中，发送HTTP请求并非总是那么一帆风顺。网络波动、服务器响应慢、API需要特定认证信息等，都是我们常会遇到的“拦路虎”。这时候，光会发请求还不够，你得知道怎么优雅地处理这些挑战。

首先是超时（Timeout）。这真的是一个太容易被忽略，但又极其重要的参数。设想一下，你的程序向一个响应缓慢甚至已经挂掉的API发出了请求，如果没有设置超时，你的程序可能会一直傻傻地等着，直到操作系统层面把连接断开，这可能需要几十秒甚至几分钟，直接导致你的应用卡死。

requests

登录后复制

库提供了

timeout

登录后复制

参数，你可以设置一个浮点数，表示等待服务器响应的秒数。比如

requests.get(url, timeout=5)

登录后复制

，如果5秒内没有响应，就会抛出

requests.exceptions.Timeout

登录后复制

异常。这就像给你的网络请求设了个“死线”，过时不候，非常实用。

接着是重试（Retries）。网络环境复杂多变，一次请求失败不代表永远失败。有时候只是瞬时网络抖动，或者服务器短暂繁忙。在这种情况下，简单地重试几次往往就能成功。

requests

登录后复制

库本身并没有内置的重试机制，但这并不意味着我们不能实现。最直接的方式就是写一个简单的

for

登录后复制

循环，配合

try-except

登录后复制

块来捕获异常，并在每次重试前加个短暂的

time.sleep()

登录后复制

。对于更复杂的重试策略，比如指数退避，可以考虑结合

requests.Session

登录后复制

和

urllib3.Retry

登录后复制

策略来实现。不过，对于大多数场景，一个简单的循环重试就足够了，而且自己写能更好地控制重试逻辑。

PatentPal专利申请写作

AI软件来为专利申请自动生成内容

查看详情

最后是自定义头部（Custom Headers）。HTTP头部是请求和响应的“元数据”，承载着非常重要的信息。例如，很多API会要求你在请求头中携带

Authorization

登录后复制

令牌进行身份验证；或者你可能需要伪装

User-Agent

登录后复制

，让服务器认为你的请求来自一个浏览器而不是脚本，以避免被反爬虫机制拦截。在

requests

登录后复制

中，你可以通过

headers

登录后复制

参数传入一个字典来轻松实现。比如

headers = {'User-Agent': 'MyCustomApp/1.0', 'Authorization': 'Bearer your_token'}

登录后复制

，然后

requests.get(url, headers=headers)

登录后复制

。掌握了自定义头部，你就能更好地模拟各种客户端行为，与各种API进行顺畅的沟通。这些小技巧，在实际解决问题时，真的能让你事半功倍。

如何安全高效地处理HTTP响应数据与潜在错误？

发送请求只是完成了任务的一半，更关键的是如何理解和处理服务器返回的响应，以及如何优雅地应对可能出现的错误。一个健壮的HTTP客户端，绝不仅仅是把请求发出去那么简单，它还需要像一个细心的侦探，仔细检查收到的每一个线索。

首先，检查HTTP状态码是至关重要的一步。

response.status_code

登录后复制

会告诉你服务器对你请求的态度：

200 OK

登录后复制

表示一切正常；

201 Created

登录后复制

表示资源已成功创建；

400 Bad Request

登录后复制

意味着你的请求有问题；

404 Not Found

登录后复制

是老熟人了，资源不存在；

500 Internal Server Error

登录后复制

则表示服务器端出错了。我见过太多代码，发完请求就直接

response.json()

登录后复制

，结果一旦遇到非200的状态码，程序就直接崩溃了。一个好的习惯是，在尝试解析响应内容之前，先判断

response.status_code

登录后复制

是否在预期的成功范围内。

requests

登录后复制

库提供了一个非常方便的方法：

response.raise_for_status()

登录后复制

。如果响应状态码是4xx或5xx，它会自动抛出一个

requests.exceptions.HTTPError

登录后复制

异常，省去了我们手动判断的麻烦。

其次，高效地解析响应数据。根据

Content-Type

登录后复制

的不同，服务器可能会返回JSON、HTML、XML或纯文本。

requests

登录后复制

库已经为我们做好了大部分工作：

如果响应是JSON格式（
```
Content-Type
```
登录后复制
通常是
```
application/json
```
登录后复制
），直接使用
```
response.json()
```
登录后复制
方法，它会帮你把JSON字符串解析成Python字典或列表，非常方便。
如果响应是纯文本或HTML，
```
response.text
```
登录后复制
属性会给你解码后的字符串。
对于二进制数据，比如图片或文件，可以使用
```
response.content
```
登录后复制
获取原始字节。

最后，也是最容易被忽视的一点：全面的错误处理。网络请求 inherently 就是不稳定的。除了HTTP状态码错误，还可能遇到各种网络层面的问题，比如连接超时、DNS解析失败、连接中断等。这些都会抛出

requests.exceptions

登录后复制

模块下的不同异常。为了让你的程序足够健壮，你应该用

try-except

登录后复制

块来包裹你的请求代码，捕获这些潜在的异常。一个通用的做法是捕获

requests.exceptions.RequestException

登录后复制

，它是所有

requests

登录后复制

库相关异常的基类，这样可以一次性处理所有网络请求可能遇到的问题。例如：

try:
    response = requests.get("http://bad-url-or-timeout.com", timeout=2)
    response.raise_for_status() # 检查HTTP错误
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.Timeout:
    print("请求超时了，服务器响应太慢。")
except requests.exceptions.ConnectionError:
    print("连接错误，可能是网络问题或URL不对。")
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    print(f"HTTP错误：{e.response.status_code} - {e.response.text}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"发生了一个未知的请求错误：{e}")
except ValueError: # 如果response.json()解析失败
    print("响应内容不是有效的JSON格式。")
except Exception as e:
    print(f"发生了一个意料之外的错误：{e}")

登录后复制

这样的错误处理机制，虽然看起来代码量增加了一些，但它能极大地提高程序的稳定性和用户体验。毕竟，一个程序崩溃总比一个能告诉你“哪里出错了”的程序要糟糕得多。

在什么场景下，POST请求比GET请求更适用？

这其实是HTTP协议设计中的一个核心考量：什么时候用GET，什么时候用POST？简单来说，如果你只是想“问”服务器要点东西，不打算改变服务器上的任何状态，那么GET是你的首选。但如果你想“告诉”服务器做点什么，比如创建、更新或删除数据，那么POST就显得更为合适，甚至可以说是必须的。

具体来说，有几个场景POST请求的优势就非常明显：

提交敏感或大量数据： GET请求的参数是直接拼接在URL后面的，这不仅意味着数据会暴露在浏览器历史记录、服务器日志甚至网络嗅探中，而且URL的长度通常也有限制。想象一下，如果你要提交一个包含用户密码的表单，或者一个几百K的文本内容，用GET请求简直是灾难。POST请求将数据放在请求体中，虽然不是绝对安全（仍需HTTPS加密），但至少不会在URL中暴露，也没有严格的长度限制，这让它成为提交大量或敏感数据的理想选择。
创建或更新资源： HTTP协议对GET和POST有一个重要的语义区分：GET请求应该是“幂等”且“安全的”。“安全”意味着它不会对服务器状态产生副作用（比如删除数据库记录）；“幂等”意味着重复执行同一个GET请求，服务器状态不会发生改变，返回的结果也应该是一样的。而POST请求则不然，它通常用于非幂等操作，比如向数据库添加一条新记录（每次POST都可能创建新记录），或者上传一个文件。如果你希望你的请求能够改变服务器的状态，那么POST无疑是更符合HTTP规范的选择。
发送复杂数据类型： GET请求主要通过URL查询参数传递简单的键值对。而POST请求的请求体则可以承载更丰富、更复杂的数据格式，比如JSON对象、XML文档，甚至是二进制文件（如图片上传）。
```
requests
```
登录后复制
库的
```
json
```
登录后复制
和
```
files
```
登录后复制
参数就是为这种场景设计的，它们能让你轻松地发送结构化的数据或文件，这是GET请求望尘莫及的。