这个男人让你的爬虫开发效率提升8倍

江水滔滔

他叫 Kenneth Reitz。现就职于知名云服务提供商 DigitalOcean，曾是云计算平台 Heroku 的 Python 架构师，目前 Github 上 Python 排行榜第一的用户。（star 数超过了包括 google、tensorflow、django 等账号）

但他被更多路人所熟知的，恐怕还是他从一名技术肥宅逆袭成为文艺高富帅的励志故事：

看看他的个人主页 www.kennethreitz.org 上的标签：

除了程序员，还有摄影师、音乐家、演讲者……不怪在社交媒体上被称为“程序员届的网红”。

然而，作为一个严肃的技术号，今天我们不是要八卦他的开挂人生，而是他的代表作品：Requests

（如果你还是想看八卦，给你个传送门：谁说程序员不是潜力股？让这位世界前五名的天才程序员来颠覆你三观！）

Requests 自我定义为 HTTP for Humans：让 HTTP 服务人类，或者说最人性化的 HTTP。言外之意，之前的那些 HTTP 库太过繁琐，都不是给人用的。（urllib 表示：怪我咯！）

尽管听上去有些自大，但实际上它的的确确配得上这个评价，用过的都说好。我在文首搬出它的网红作者，其实也仅仅是想吸引下你的眼球，然后告诉你，这真的是一个非常值得使用的库。“提升8倍”虽是我胡诌的数据，开发效率的提升却是杠杠滴。

我们先来看看它官网上的说法：

其他同样非常值得推荐的东西，如 PyCharm、Anaconda 等，我在推荐完之后往往得写上一些教程，并在后续不断解答使用者的问题。

而 Requests 却不同，它提供了官方中文文档，其中包括了很清晰的“快速上手”和详尽的高级用法和接口指南。以至于我觉得再把文档里面内容搬运过来都是一种浪费。对于 Requests，要做的仅仅是两件事：
告诉你有这样一个工具，用来开发爬虫很轻松告诉你它的官方文档很好，你去读就可以了
到此为止，本篇的目的已经达到。不过为了更有说服力，以及照顾到一些暂时还不需要但以后可能会去看的同学，我还是再啰嗦几句，演示下 Requests 的威力。安装

pip install requests 即可

请求网页

1. import requests
   
2. r = requests.get('http://httpbin.org/get')
   
3. print(r.status_code)
   
4. print(r.encoding)
   
5. print(r.text)
   
6. print(r.json())
   

复制代码

只需一行代码就可以完成 HTTP 请求。然后轻松获取状态码、编码、内容，甚至按 JSON 格式转换数据。虽然这种简单请求用别的库也不复杂，但其实在内部，Requests 已帮你完成了添加 headers、自动解压缩、自动解码等操作。写过课程中“查天气”的同学，很可能踩过 gzip 压缩的坑，用 Requests 就不存在了。如果你发现获取的内容编码不对，也只需要直接给 encoding 赋值正确的编码后再访问 text，就自动完成了编码转换，非常方便。

想要下载一张图片：

1. r = requests.get("https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png")
   
2. with open('image.png', 'wb') as f:
   
3.     f.write(r.content)
   

复制代码

把返回结果的 content 保存在文件里就行了。

提交一个 POST 请求，同时增加请求头、cookies、代理等信息（此处使用的代理地址不是真实的，测试代码时需去掉）：

1. import requests
   
2. url = 'http://httpbin.org/post'
   
3. cookies = dict(some_cookie='working')
   
4. headers = {'user-agent': 'chrome'}
   
5. proxies = {
   
6.     'http':'http://10.10.1.10:3128',
   
7.     'https':'http://10.10.1.10:1080',
   
8. }
   
9. data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
   
10. r = requests.get(
    
11.     url,
    
12.     data=data,
    
13.     cookies=cookies,
    
14.     proxies=proxies,
    
15.     headers=headers
    
16. )
    
17. print(r.text)
    

复制代码

上述几个配置，如果使用自带的 urllib 库，代码要增加不少。

有时我们做爬虫时，需要保持 cookie 一致，比如登录后才可访问的页面。用 Session 会话对象就可以实现：

1. s = requests.Session()
   
2. s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
   
3. r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
   
4. print(r.text)
   

复制代码

另外提两个常见小问题：一个是关于 SSL，也就是 https 证书的问题。如果碰到 HTTPS 证书无效导致无法访问的错误，可以尝试加参数 verify=False 忽略：

1. r = requests.get('https://www.12306.cn/', verify=False)
   
2. print(r.text)
   

复制代码

另一个是对于设置了自动跳转的页面，默认会跟随跳转（但仅限于控制域名跳转，无法跟随 js 跳转），也可以加参数 allow_redirects=False 禁止：

1. r = requests.get('http://github.com/', allow_redirects=False)
   
2. print(r.status_code)
   
3. print(r.text)
   

复制代码

上面两个例子，把参数去掉试试看效果。

其他更多详细内容不多说了，中文官网地址 cn.python-requests.org，顺着看一遍，写一遍，你就掌握这个爬虫神器了。

对了，作者今年又发布了个新的库 Requests-HTML: HTML Parsing for Humans，用来对抓取到的 HTML 文本进行处理。这是要把 bs4 也一并干掉的节奏啊。现在更新到 0.9 版本，密切关注中。

我们编程教室的不少演示项目如 电影票价查询、就业岗位分析、IP 代理池 里也都使用了 Requests 库，想了解的请在公众号（Crossin的编程教室）里回复 项目



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