Python中http请求方法库汇总
最近在使用python做接口测试,发现python中http请求方法有许多种,今天抽点时间把相关内容整理,分享给大家,具体内容如下所示:
一、python自带库----urllib2
python自带库urllib2使用的比较多,简单使用如下:
import urllib2 response = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/jenkins/api/json?pretty=true') print response.read()
简单的get请求
import urllib2 import urllib post_data = urllib.urlencode({}) response = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/, post_data) print response.read() print response.getheaders()
这就是最简单的urllib2发送post例子。代码比较多
二、python自带库--httplib
httplib是一个相对底层的http请求模块,urlib就是基于httplib封装的。简单使用如下:
import httplib conn = httplib.HTTPConnection("www.python.org") conn.request("GET", "/index.html") r1 = conn.getresponse() print r1.status, r1.reason data1 = r1.read() conn.request("GET", "/parrot.spam") r2 = conn.getresponse() data2 = r2.read() conn.close()
简单的get请求
我们再来看post请求
import httplib, urllib params = urllib.urlencode({'@number': 12524, '@type': 'issue', '@action': 'show'}) headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/plain"} conn = httplib.HTTPConnection("bugs.python.org") conn.request("POST", "", params, headers) response = conn.getresponse() data = response.read() print data conn.close()
是不是觉得太复杂了。每次写还得再翻文档,看看第三种吧
三、第三方库--requests
发请get请求超级简单:
print requests.get('http://localhost:8080).text
就一句话,再来看看post请求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print r.text
也很简单。
再看看如果要认证:
url = 'http://localhost:8080' r = requests.post(url, data={}, auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin')) print r.status_code print r.headers print r.reason
是不是比urllib2更简单多了吧,且requests自带json解析。这点非常棒
python中的http请求
import urllib params = urllib.urlencode({key:value,key:value}) resultHtml = urllib.urlopen('[API or 网址]',params) result = resultHtml.read() print result

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
