


Menjadikan HTTP Mudah dengan Modul permintaan Python.
Pengenalan
HTTP ialah protokol komunikasi lapisan aplikasi berasaskan TCP/IP yang menyeragamkan cara pelanggan dan pelayan berkomunikasi antara satu sama lain.
Ia digunakan untuk memuatkan halaman web menggunakan pautan hiperteks.
"Sama ada anda mengambil data daripada API atau menyerahkan data borang, pustaka permintaan dalam Python ialah alat pilihan anda untuk membuat permintaan HTTP lancar dan intuitif."
Cara memasang permintaan
Dalam terminal anda taipkan:
pip install requests
Nah, ia adalah sebahagian daripada ekosistem perpustakaan standard Python tetapi perlu dipasang.
Ini adalah kami membuat permintaan asas pertama kami jadi.... :
import requests response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos') print(response.json())
Objek respons mengandungi semua butiran permintaan, termasuk kod status, pengepala dan data. Gunakan response.json() untuk menghuraikan data JSON secara langsung.
Kaedah HTTP yang digunakan dengan permintaan:
Jika anda menggunakan perpustakaan permintaan, terdapat pelbagai permintaan yang disokong oleh perpustakaan:
- DAPATKAN: Digunakan untuk mendapatkan semula data daripada pelayan.
- POST: Digunakan untuk menghantar data daripada pelayan.
- PUT/PATCH: Digunakan untuk mengemas kini sumber sedia ada
- PADAM: Digunakan untuk mengalih keluar sumber.
Ini adalah permintaan kedua saya menggunakan Kaedah POST:
data = {'title': 'Create an example', 'completed': 'true', 'userId': 1} response = requests.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos',json=data) print(response.json())
Cara anda mengendalikan ralat dan menyemak kod status.
response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos') if response.status_code == 200: print("Success:", response.text) else: print("Failed with status code:", response.status_code)
Majukan kes dalam permintaan.
- Memuat Naik Fail :
files = {'file': open('firstexample.txt', 'rb')} response = requests.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos', files=files) print(response.status_code)
Beberapa kes penggunaan praktikal:
Ini adalah beberapa aplikasi dunia sebenar yang membolehkan perpustakaan permintaan digunakan:
- Penyepaduan API: Penyepaduan API: Ambil dan paparkan data daripada API awam seperti cuaca, berita atau maklumat pengguna.
- Webhooks: Berinteraksi dengan perkhidmatan seperti Slack atau Zapier untuk mengautomasikan aliran kerja.
- Mengikis Web: (Bertanggungjawab!) Ambil kandungan HTML untuk analisis menggunakan alatan seperti BeautifulSoup bersama-sama dengan permintaan.
Kesimpulan
Menguasai perpustakaan permintaan Python ialah kemahiran penting untuk pembangun yang bekerja dengan API atau perkhidmatan web. Ia memudahkan operasi HTTP yang kompleks, menjadikannya lebih mudah untuk memfokus pada logik aplikasi anda.
Untuk maklumat lanjut, rujuk dokumentasi rasmi.
Atas ialah kandungan terperinci Menjadikan HTTP Mudah dengan Modul permintaan Python.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
