一、概述

Python 爬虫中，常用来请求网页的库有 urllib、urllib2、httplib等，但是这些库用起来比较麻烦，需要写很多代码。Requests 库正是为了解决这个问题而生的。Requests 库是 Python 社区中优秀的http请求库，他简化了 HTTP 请求发送，方便开发者快速地请求网络资源，可以以非常简单的语法来发送 HTTP/1.1 请求。 Requests 库简单、易学、功能强大、性能卓越，十分适合初学者使用。

二、Requests 库基本用法

Requests 库可以通过 pip 一键安装，安装方法如下：pip install requests

1.发送 GET 请求
发送 get 请求我们需要使用 requests 库的 get 函数来实现，如下所示：

import requests
url = 'http://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
print(response)

response 将会返回一个 Response 对象，其中包括 status_code(状态码)、headers、text、encoding、cookies 等属性，如下所示：
<Response [200]>

2.发送 POST 请求
使用 POST 请求来提交数据时，可以使用 post 函数。示例如下：

import requests
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'name':'Dachuang'}
r = requests.post(url, data=data)
print(r)

Response 对象同样包含了 status_code、headers、text、encoding、cookies等属性，如下所示：
<Response [200]>

3.传递参数
get 请求可以通过 url 传递参数，POST 请求可以通过 data 传递参数。示例如下：

import requests
url = 'http://httpbin.org/get'
params = {'name':'Dachuang'}
response = requests.get(url, params=params)
print(response)

url 中的请求参数是已经构造好的 url，而参数 params 则是以字典形式传递的参数，它会在请求 url 中拼接参数。data参数也可以以字典形式传递。
通过 params 参数传递参数是 url 传参的一种方式，可以通过该方式避免 url 中参数的混淆等一系列问题。除了 params 参数外，还可以通过 headers 参数设置请求头。

4.设置请求头
Requests 使用 Header 参数来向请求添加 HTTP 头部，示例如下：

import requests
url = 'http://httpbin.org/get'
params = {'name':'Dachuang'}
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
print(response)

Requests 头部有很多内容，其中比较重要的就是 User-Agent 了。有些网页会检测请求头中的 User-Agent 是否为浏览器类型，如果不是则会屏蔽该请求，使用 Requests 设置 User-Agent 可以避免此类问题。

5.使用代理发送请求
Requests 允许我们向请求中添加代理。现在很多网站都有反爬虫机制，比如通过浏览器头部进行判断、同 IP 访问次数进行判断等，在这种情况下，我们可以通过向 Requests 请求中添加代理的方式来解决。设置代理方式如下：

import requests
url = 'http://www.baidu.com'
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:1080',
    'https': 'http://127.0.0.1:1080'
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
print(response)

其中，proxies 中的 key 值是协议名加上冒号(‘:’)加上地址，value 值同样是协议名加上冒号(‘:’)加上地址。

6.超时设置
Requests 允许我们设置请求的超时时间，这就意味着如果请求超过设定的时间限制，那么该请求将会被认为是失效的，示例代码如下：

import requests
url = 'http://www.baidu.com'
timeout = 2
response = requests.get(url, timeout=timeout)
print(response)

这里的timeout表示请求的超时时间，单位为 s，如该请求超时时间设定为2秒，如果该请求的响应时间超过2秒，那么该请求将会被视为请求失败并抛出异常以告诉用户响应超时了。

三、爬虫中的优秀实践

1.Referer 和 Origin
Referer的作用是用来表明当前请求是从什么网站来的，正常情况下在发送Ajax异步请求的时候是没有Referer值的。Origin的作用类似，同样是用来表明当前请求是从什么网站来的，但是它不能用在Ajax异步请求中。使用 Referer 和 Origin 是通常不会引起网络层面的异常的，因此在使用时最好加上这两个参数。

def get_products():
    headers = {
        "Referer": "https://www.jd.com/",
        "Origin": "https://www.jd.com/"
    }
    url = "https://item.jd.com/123456.html"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response

2.设置User-Agent
User-Agent 用来标识用户代理，客户端的一种标识方式。在使用 Python 爬虫爬取数据的时候，使用默认的 User-Agent 很容易被目标网站识别出来是爬虫。这时需要在 User-Agent 中加入随机的浏览器类型，以模拟用户访问行为。

import random
import requests
 
def get_products():
    user_agent_list = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",
    ]    headers = {
        'User-Agent': random.choice(user_agent_list),
        'Referer': 'https://www.jd.com/',
        'Origin': 'https://www.jd.com/',
    }
    url = "https://item.jd.com/123456.html"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response

3.使用代理
有一些网站会对 IP 进行限制，这时需要使用代理（IP代理）。在向网站请求数据的时候，可以使用 requests 库设置代理来进行请求。

import requests

def get_products():
    url = "https://item.jd.com/123456.html"
    # 代理
    proxy_host = "127.0.0.1"
    proxy_port = "1080"
    proxies = {
        "http": f"http://{proxy_host}:{proxy_port}",
        "https": f"http://{proxy_host}:{proxy_port}",
    }
    response = requests.get(url, proxies=proxies)
    return response

4.设置cookie
Cookie 是一种保存用户信息的方案。如果一个网站需要记住用户的登录状态、购物车内的商品、用户的偏好等信息，那么这些信息就可以通过Cookie的形式保存在用户的浏览器上。对于这一点，requests 库提供了 cookie 参数来保存用户的 Cookie 信息。看下面的详细实现。

import requests

def get_products():
    # cookie
    cookie = "sessionid=abcd;"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://www.jd.com/',
        'Origin': 'https://www.jd.com/',
    }
    url = "https://item.jd.com/123456.html"
    cookies = requests.utils.cookiejar_from_dict(requests.utils.dict_from_cookiejar(
        requests.utils.cookiejar_from_string(cookie)))
    response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)
    return response

四、参考资料

Requests 是一个相对年轻但功能不断完善和迅速被接受的Python HTTP 库。官方文档提供了非常好的说明和例子。

官方文档：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/

requests使用介绍：https://www.cnblogs.com/-wenli/p/8462410.html

Requests快速上手指南：https://www.cnblogs.com/cnkai/p/9248440.html

Python爬虫(四)：Requests库详解：https://www.jianshu.com/p/08455bcc505c

五、总结
Requests 是一个非常使用非常方便的Python HTTP 库，它用于发送 HTTP/1.1 请求的库，非常适合爬虫使用。Requests 库支持多种 HTTP 请求方式和一些额外的特性，例如，与其他Python库相比，requests 可以自动解码响应内容为 unicode，适用于所有版本的 Python3，并且功能强大，同时性能卓越。在Python爬虫应用中早已成为开发者们必不可少的库之一，不断的优化和升级，使得使用 Requests 发送 HTTP 请求变得更加简单方便。