Python发送HTTP请求教程详解

掌握Python发送HTTP请求的核心在于`requests`库。本文将带你从零开始，通过实例讲解如何使用`requests`发送GET和POST请求，轻松实现与Web服务的交互。首先，通过`pip install requests`安装库。对于GET请求，使用`requests.get(url, params=data)`获取数据，参数通过`params`传递；POST请求则使用`requests.post(url, json=data)`提交JSON数据或`data`参数提交表单。相较于标准库`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。实际应用中，需关注超时（`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。理解POST请求在提交敏感数据、创建资源及发送复杂数据类型时的优势，提升程序健壮性。

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。

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库。首先，你需要确保已经安装了它（pip install requests）。

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。

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}")

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)

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。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()一行代码就搞定，哪像urllib里还需要手动解码。

更重要的是，requests还提供了很多高级功能，比如会话管理（Session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，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库提供了timeout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)，如果5秒内没有响应，就会抛出requests.exceptions.Timeout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循环，配合try-except块来捕获异常，并在每次重试前加个短暂的time.sleep()。对于更复杂的重试策略，比如指数退避，可以考虑结合requests.Session和urllib3.Retry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。

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令牌进行身份验证；或者你可能需要伪装User-Agent，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中，你可以通过headers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'}，然后 requests.get(url, headers=headers)。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会告诉你服务器对你请求的态度：200 OK表示一切正常；201 Created表示资源已成功创建；400 Bad Request意味着你的请求有问题；404 Not Found是老熟人了，资源不存在；500 Internal Server Error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()，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是否在预期的成功范围内。requests库提供了一个非常方便的方法：response.raise_for_status()。如果响应状态码是4xx或5xx，它会自动抛出一个requests.exceptions.HTTPError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的不同，服务器可能会返回JSON、HTML、XML或纯文本。requests库已经为我们做好了大部分工作：

• 如果响应是JSON格式（Content-Type通常是application/json），直接使用response.json()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，它是所有requests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}")

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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库的json和files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。

所以，我的经验是，当你需要向服务器“推送”信息，或者你的操作会引起服务器端数据变化时，毫不犹豫地选择POST。把它想象成你给服务器寄一封信或一个包裹，内容都在信封里，而不是写在信封外面。这不仅是技术上的选择，更是对HTTP协议语义的尊重和对数据安全的考量。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《Python发送HTTP请求教程详解》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。