Request что это за программа

Библиотека Requests:
эффективные и простые
HTTP-запросы в Python

Модуль Requests предоставляет возможность управления HTTP-запросами при помощи языка Python. Инструментарий библиотеки широкий и рассчитан на все случаи взаимодействия с web-приложениями. Код, написанный с применением Requests , не является громоздким, легко читается, а функции и методы наглядно настраиваются под специфические нужды.

Несмотря на то, что в Python встроен модуль urllib3 , обладающий сходным функционалом, практически все применяют Requests , что свидетельствует о его удобстве и простоте.

1. Основные возможности библиотеки Requests

Модуль разработан с учетом потребностей современных web-разработчиков и актуальных технологий. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму.

Для понимания инструментария библиотеки перечислим ее основные возможности:
– поддержка постоянного HTTP-соединения и его повторное использование;

Парсинг сайтов PYTHON — #1 REQUESTS ЗАПРОСЫ (GET/POST)

– применение международных и национальных доменов;
– использование Cookie : передача и получение значений в формате ключ: значение ;
– автоматическое декодирование контента;
– SSL верификация;
– аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением;
– поддержка proxy при необходимости;
– загрузка и выгрузка файлов;
– стриминговые загрузки и фрагментированные запросы;
– задержки соединений;
– передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др.

В целом, практически любая задача, которая возникает у разработчика, нашла свое отражение в коде библиотеки. Важно понимать, что Requests не предназначен для парсинга ответа сервера (для этого применяют другие модули, например, Beautiful Soup ).

Источник: smartiqa.ru

Использование библиотеки Requests в Python

Для начала давайте разберемся, что же вообще такое библиотека Requests.

Requests — это HTTP-библиотека, написанная на Python (под лицензией Apache2). Она спроектирована для взаимодействия людей с эим языком. Это означает, что вам не нужно вручную добавлять строки запроса в URL-адреса или заносить данные в форму для POST -запроса. Если это кажется вам бессмысленным, не волнуйтесь. В нужное время все прояснится.

Что же делает библиотека Requests?

Библиотека Requests дает вам возможность посылать HTTP/1.1-запросы, используя Python. С ее помощью вы можете добавлять контент, например заголовки, формы, многокомпонентные файлы и параметры, используя только простые библиотеки Python. Также вы можете получать доступ к таким данным.

В программировании библиотека — это набор или, точнее сказать, предварительно настроенный набор подпрограмм, функций и операций, которые в дальнейшем может использовать ваша программа. Эти элементы часто называют модулями, которые хранятся в объектном формате.

Программа для моментального скачивания Request

Библиотеки очень важны, потому что вы можете загрузить модуль и использовать все, что он предлагает, без явной связи с вашей программой. Они действительно автономны, так что вы можете создавать свои собственные программы с ними, и все же они остаются отделенными от ваших программ.

Таким образом, о модулях можно думать как о неких шаблонах кода.

Повторимся еще раз, Requests — это библиотека языка Python.

Как установить Requests

Сразу сообщим вам хорошую новость: существует множество способов для установки Requests. С полным списком можно ознакомиться в официальной документации библиотеки Requests.

Вы можете использовать pip, easy_install или tarball.

Если вам нужен исходный код, вы можете найти его на GitHub.

Мы для установки библиотеки воспользуемся менеджером pip.

В интерпретаторе Python введите следующую команду:

pip install requests

Импортирование модуля Requests

Для работы с библиотекой Requests в Python вам необходимо импортировать соответствующий модуль. Вы можете это сделать, просто поместив следующий код в начало вашей программы:

import requests

Разумеется, предварительно этот модуль должен быть установлен и доступен для интерпретатора.

Делаем запрос

Когда вы пингуете веб-сайт или портал для получения информации, то это как раз и называется созданием запроса.

Для получения веб-страницы вам нужно написать что-то в таком духе:

r = requests.get(‘https://github.com/timeline.json’)

Работаем с кодом ответа

Перед тем как вы будете что-то делать с веб-сайтом или URL, хорошей идеей будет проверить код ответа, который вернул вам сервер. Это можно сделать следующим образом:

r = requests.get(‘https://github.com/timeline.json’) r.status_code >>200 r.status_code == requests.codes.ok >>> True requests.codes[‘temporary_redirect’] >>> 307 requests.codes.teapot >>> 418 requests.codes[‘o/’] >>> 200

Получаем содержимое страницы

После того как сервер вам ответил, вы можете получить нужный вам контент. Это также делается при помощи функции get библиотеки Requests.

import requests r = requests.get(‘https://github.com/timeline.json’) print(r.text) # Библиотека Requests также имеет встроенный JSON-декодер на # тот случай, если вам понадобятся данные JSON import requests r = requests.get(‘https://github.com/timeline.json’) print(r.json)

Работаем с заголовками

Используя словари Python, вы можете просмотреть заголовки ответа сервера. Особенностью работы библиотеки Requests является то, что для получения доступа к заголовкам вы можете использовать в ключах словаря как заглавные, так и строчные буквы.

Если вызываемого заголовка нет, будет возвращено значение None .

r.headers < ‘status’: ‘200 OK’, ‘content-encoding’: ‘gzip’, ‘transfer-encoding’: ‘chunked’, ‘connection’: ‘close’, ‘server’: ‘nginx/1.0.4’, ‘x-runtime’: ‘148ms’, ‘etag’: ‘»e1ca502697e5c9317743dc078f67693f»‘, ‘content-type’: ‘application/json; charset=utf-8’ >r.headers[‘Content-Type’] >>>’application/json; charset=utf-8′ r.headers.get(‘content-type’) >>>’application/json; charset=utf-8′ r.headers[‘X-Random’] >>>None # Получаем заголовки данного URL resp = requests.head(«http://www.google.com») print resp.status_code, resp.text, resp.headers

Кодирование

Библиотека Requests автоматически декодирует любой контент, извлеченный из сервера. Хотя большинство наборов символов Unicode в любом случае легко декодируются.

Когда вы делаете запрос к серверу, библиотека Requests делает обоснованное предположение о кодировке ответа. Это делается на основании заголовков HTTP. Предполагаемая кодировка будет использоваться при доступе к файлу r.text .

С помощью этого файла вы можете определить, какую кодировку использует библиотека Requests, и при необходимости изменить ее. Это возможно благодаря атрибуту r.encoding , который вы найдете в файле.

Когда вы измените значение кодировки, в дальнейшем библиотека Requests при вызове вами r.text будет использовать новый тип кодировки.

print(r.encoding) >> utf-8 >>> r.encoding = ‘ISO-8859-1’

Пользовательские заголовки

Если вы хотите добавить пользовательские заголовки в HTTP-запрос, вы должны передать их через словарь в параметр заголовков.

import json url = ‘https://api.github.com/some/endpoint’ payload = headers = r = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)

Переадресация и история

Библиотека Requests автоматически поддерживает переадресацию при выполнении команд GET и OPTION .

Например, GitHub из соображений безопасности автотоматически переадресует все HTTP -запросы на HTTPS .

Вы можете отслеживать статус переадресации при помощи метода history , который реализован для объекта response .

r = requests.get(‘http://github.com’) r.url >>> ‘https://github.com/’ r.status_code >>> 200 r.history >>> []

Осуществление POST-запроса HTTP

Также с помощью библиотеки Requests вы можете работать и с POST -запросами:

r = requests.post(http://httpbin.org/post)

Но вы также можете выполнять и другие HTTP -запросы, такие как PUT , DELETE , HEAD , и OPTIONS .

r = requests.put(«http://httpbin.org/put») r = requests.delete(«http://httpbin.org/delete») r = requests.head(«http://httpbin.org/get») r = requests.options(«http://httpbin.org/get»)

При помощи этих методов можно сделать массу разных вещей. Например, при помощи следующего кода вы можете создать репозиторий GitHub:

import requests, json github_url = «https://api.github.com/user/repos» data = json.dumps() r = requests.post(github_url, data, auth=(‘user’, ‘*****’)) print r.json

Ошибки и исключения

Есть ряд ошибок и исколючений, с которыми вам надо ознакомиться при использовании библиотеки Requests.

• При проблемах с сетью, например с DNS , или отказе соединения, библиотека Requests вызовет исключение ConnectionError .
• При недопустимом ответе HTTP библиотека Requests вызвоет исключение HTTPError , но это довольно редкий случай.
• Если время запроса истекло, возникнет исключение Timeout .
• Когда при запросе будет превышено заранее заданное количество переадресаций, возникнет исключение TooManyRedirects .

Все исключения, вызываемые библиотекой Requests, наследуются от объекта requests.exceptions.RequestException .

Дополнительные материалы

Более подробно про билиотеку Requests вы можете почитать, пройдя по следующим ссылкам:

• http://docs.python-requests.org/en/latest/api/
• http://pypi.python.org/pypi/requests
• http://docs.python-requests.org/en/latest/user/quickstart/
• http://isbullsh.it/2012/06/Rest-api-in-python/#requests

Источник: pythonist.ru

Самурайские инструменты QA: Python (requests)

Рад приветствовать читателей Хабр. Меня зовут Азамат Акчурин, я QA инженер в Bimeister.
Часто при приемке разного рода фич нам, тестировщикам, не хватает сущностей/данных в тестируемой системе. Тестировать на пустых данных не “comme il faut”, поэтому, чтобы наполнить систему данными, мы можем обратиться к разработчикам, QA automation, добавить данные в БД и т. д. — способов очень много.

И сегодня я расскажу про один из таких способов, который «дешево и сердито» позволит тестировщику самостоятельно, не отвлекая других сотрудников, заполнить систему данными.

Все, что нам нужно

1. Установить Python.
2. Установить IDE для Python — лично пользуюсь PyCharm.
3. Дочитать эту статью, чтобы научиться применять такой способ в решении задач.

N.B.

В данной статье опущу пункты установки Python и IDE — будем считать, что они уже установлены. Перейдем, непосредственно, к практике.

Кейс #1

Представим, что разработали новую таблицу, в которой содержатся объекты со свойством «Строка» — то есть мы можем создать объекты, в которых содержатся любые символы. Нам необходимо проверить фильтрацию объектов, поиск, пагинацию и т. д.

А если таких свойств будет 5/10/15 штук в одном объекте? Какая бы “Самая быстрая рука на Диком Западе” не была у тестировщика, заполнять систему данными он будет неприлично долго.

Пришло время научить машину делать рутинную работу за нас:

1. Открываем devtools → networks и создаем один объект руками.
2. Ловим запрос, который ушел при создании объекта, и во вкладке Networks запоминаем следующие параметры:
   — Request Url «https://[что-то типаgoogle.com]/api/BimExemplars».
   — Request Method «post». В этом примере я авторизован под учетной записью в системе, поэтому из Request Headears также фиксирую Bearer Token «Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6….и еще куча символов».
3. Из вкладки Payload искомого запроса записываем данные для Request Payload.

Все исходные данные мы собрали. Теперь перейдем к написанию скрипта:

import requests as r # Для импорта библиотеки requests, с помощью этой библиотеки будем отправлять запросы. import random # Данная библиотека нужна для формирования рандомных значений. url = ‘https://[что-то типа google.com]/api/BimExemplars’ # В переменную url сохранили значение Request Url (см. п2). bearer = ‘Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJmYmMyMzRhZC01NjQ1LTQ3MTktODFmNC0zZDQyNzliMTMxYWEiLCJpc3. еще много символов’ # В переменную bearer сохранили значение Bearer Token (см. п2). for i in range(15): # Создаем цикл, в данном случае код — под этим циклом исполнится 15 раз. Почему 15?

Да просто пример из головы. Если нам нужно 100 объектов, просто делаем цикл на 100 повторений. payload = < # В переменную payload сохраняем значение из Requests Payload (см. п3). Но, если оставить в таком виде и запустить код, в системе будет 15 совершенно одинаковых объектов.

Давайте подумаем, что можно изменить? «projectId»: «76dfd02a-9016-43f3-93f1-7744acd98f54», # ID проекта оставляем неизменным, так как именно в этом проекте мне необходимы созданные объекты. «title»: «Test obj», # Поле отвечающее за наименование объекта. Отличное поле для рандомных значений. Заменим значение «Test obj» на f»Test obj «. Что это нам даст?

Будет создан Объект «Test obj «. «bimClassId»: «94e9f5ff-1afa-47ec-beb0-59109cc3d9dd», # bimClassId и ниже bimPropertyId отвечают за поля свойств у объекта, поэтому оставим их неизменными. «bimExemplarProperties»: [ < «bimPropertyId»: «8f2a6659-feb4-42d6-899d-8e7ebc99d5e4», «value»: «111» # Поле, отвечающее за значения в поле Свойства. Тоже отличное поле для рандомных значений. Идем по протоптанной дорожке и заменяем «123» на f»random.randint(1, 100)». Что здесь происходит?

Думаю, уже понятно. >, < «bimPropertyId»: «391fb437-8771-4d80-a22e-af86ce0fd6a8», «value»: «222» # Аналогично заменим здесь. >, < «bimPropertyId»: «65f144fa-56d2-4bf1-88f3-452242f03a68», «value»: «333» # Здесь. >, < «bimPropertyId»: «0d80ff51-5771-4d4d-9a1b-645faaac8c25», «value»: «444» # И здесь. >, < «bimPropertyId»: «9d64cfc4-bcfc-44d2-88b0-8f8d511db06c», «value»: «555» # И здесь. >] > requests = r.post(url, headers=, json=payload) # Что происходит: r.post(url, headers=, json=payload) — говорим системе сделать Post запрос (см. п2 Requests Method «post»); url — запрос, который добавляет объекты; headers= — хедеры, которые отправляются вместе с запросом, тут как бы говорим системе, что пользователь авторизован; json=payload — здесь передаем тело запроса. print(requests.status_code) # После запуска кода выведет статус код каждого запроса. Сугубо личная вещь, сделано для удобства.

В таком виде мы создадим 15 одинаковых объектов, содержащих одинаковую информацию, соответствующую payload.

Добавим уникальности объектам через random.randint(1, 100)

import requests as r import random url = ‘https://[что-то типа google.com]/api/BimExemplars’ bearer = ‘Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJmYmMyMzRhZC01NjQ1LTQ3MTktODFmNC0zZDQyNzliMTMxYWEiLCJpc3. еще много символов’ for i in range(15): payload = < «projectId»: «76dfd02a-9016-43f3-93f1-7744acd98f54», «title»: f»Test obj «, # Подставит любое целое число от 1 до 100 «bimClassId»: «94e9f5ff-1afa-47ec-beb0-59109cc3d9dd», «bimExemplarProperties»: [ < «bimPropertyId»: «8f2a6659-feb4-42d6-899d-8e7ebc99d5e4», «value»: f»» >, < «bimPropertyId»: «391fb437-8771-4d80-a22e-af86ce0fd6a8», «value»: f»» >, < «bimPropertyId»: «65f144fa-56d2-4bf1-88f3-452242f03a68», «value»: f»» >, < «bimPropertyId»: «0d80ff51-5771-4d4d-9a1b-645faaac8c25», «value»: f»» >, < «bimPropertyId»: «9d64cfc4-bcfc-44d2-88b0-8f8d511db06c», «value»: f»» > ] > requests = r.post(url, headers=, json=payload) print(requests.status_code)

Теперь запустим код и посмотрим, что произойдет в системе:

1. Запускаем код.
2. Смотрим, что все запросы вернулись с кодом 201.
3. Смотрим, что в системе создалось 15 объектов, и все они имеют рандомные наименования.

Кейс #2

Чтобы закрепить материал, рассмотрим другой пример. Если открыть любой из созданных объектов и изменить какие-либо значения свойств, то можно сохранить новую версию объекта:

Затем, после сохранения «как новой версии» пользователю доступен список всех версий

В практике столкнулся с тем, что необходимо было проверить открытие (до 1 сек.) и отображение дропдауна с 1000 версий. И тут снова пригодился Python. Повторим, знакомые нам, шаги:

1. Открываем devtools → networks.
2. Создаем новую версию объектами руками.
3. Ловим запрос, который сохраняет версию и фиксируем параметры:
   Request Url «https://[что-то типаgoogle.com]/api/BimExemplarVersions»,
   Request Method «Post». Из Request Headears запоминаем Bearer Token «Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6Ikp. и еще много символов».

1. Из вкладки Payload скопируем значение Request Payload:

< «bimExemplarId»: «92ea9b30-a097-4a7e-a472-48d020eecc13», «title»: «Test obj 893», «bimExemplarProperties»: [ < «bimPropertyId»: «57c5ae3d-3aa2-40c4-a77b-bc90b3cf84f7», «value»: «73» >, < «bimPropertyId»: «4a23533f-1757-4a0c-931b-57e28a45c1bd», «value»: «162 значение изменено для сохранения новой версии» >, < «bimPropertyId»: «588b3da1-73bc-4ea6-95d2-035f6082216d», «value»: «987 значение изменено для сохранения новой версии» >, < «bimPropertyId»: «8740ae93-2a9e-4a17-8e56-5bede7405554», «value»: «51» >, < «bimPropertyId»: «521ca3e8-64ef-4d3a-af2d-d8facdaf37df», «value»: «608» >, < «bimPropertyId»: «fc4a6ce2-eb55-4543-9913-fc4238ce739e», «value»: «593» >, < «bimPropertyId»: «d18c9d75-2298-45d7-9542-1644b900ed45», «value»: «535» >], «bimExemplarVersionId»: «f813654e-43b9-437b-930a-4882f1d71d73» >

Нужные данные для скрипта мы записали. Перейдем к финальному скрипту. Рандомные значение проставили только для полей Объекта, так как, меняя только поля объекта, можно сохранить новую версию:

import requests as r import random url = ‘https://[что-то типа google.com]/api/BimExemplarVersions’ bearer = ‘Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJiNmZjYThmYi1iYjgwLTQzZGItYmY4NC02MDk3NzM5ZGEzZ. и еще много символов’ for i in range(1000): payload = < «bimExemplarId»: «92ea9b30-a097-4a7e-a472-48d020eecc13», «title»: «Test obj 893», «bimExemplarProperties»: [ < «bimPropertyId»: «57c5ae3d-3aa2-40c4-a77b-bc90b3cf84f7», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «4a23533f-1757-4a0c-931b-57e28a45c1bd», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «588b3da1-73bc-4ea6-95d2-035f6082216d», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «8740ae93-2a9e-4a17-8e56-5bede7405554», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «521ca3e8-64ef-4d3a-af2d-d8facdaf37df», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «fc4a6ce2-eb55-4543-9913-fc4238ce739e», «value»: f»» # Меняем значение свойства. >, < «bimPropertyId»: «d18c9d75-2298-45d7-9542-1644b900ed45», «value»: f»» # Меняем значение свойства. > ], «bimExemplarVersionId»: «f813654e-43b9-437b-930a-4882f1d71d73» > requests = r.post(url, headers=, json=payload) print(requests.status_code)

В этом примере хватило 5 минут, чтобы создать 1000 версий для дальнейших тестов:

В заключение

Мы разобрали два простых кейса из опыта, в которых буквально за 5-10 минут сгенерировали данные для тестирования. Этот способ, на мой взгляд, поможет тестировщику без каких-либо фундаментальных знаний программирования решать рутинные задач подобного рода. Если данная тема будет актуальна для читателей, то в следующей статье разберу более сложные примеры, в которых используются несколько запросов и параметры из одного запроса прокидываются в другой запрос.

Прошу подсказать читателей, интересна ли тема и каким инструментом пользуйтесь при решении таких задач?

P.S.

Данная инструкция не является призывом к действию, эталоном и панацеей. Это всего лишь один из способов для решения вопросов «одному.здесь.сейчас», который возможно принесет пользу и вам.

Источник: habr.com

Знакомство с Python библиотекой requests

Подробное руководство по Python библиотеке requests с примерами использования.

Введение

Большая часть интернет-ресурсов взаимодействует с помощью HTTP-запросов. Эти HTTP-запросы выполняются устройствами или браузерами (клиентами) при обращении к веб-сервису.

В Python библиотека requests позволяет делать HTTP-запросы в нашем коде, и это очень востребовано, так как многие современные приложения используют данные сторонних сервисов с помощью API.

Python requests — отличная библиотека. Она позволяет выполнять GET и POST запросы с возможностью передачи параметров URL, добавления заголовков, размещения данных в форме и многое другое.

С помощью библиотеки можно делать запросы практически на каждый сайт/веб-страницу, но ее сила заключается в доступе к API для получения данных в виде JSON, с которыми можно работать в своем коде, приложениях и скриптах.

Установка библиотеки

Чтобы установить библиотеку requests, запустите команду:

pip install requests

Будет установлен модуль и зависимости, если таковые имеются.

Создание простого запроса

Давайте попробуем сделать простой запрос на мой сайт, https://egorovegor.ru (вы можете использовать любой сайт):

import requests r = requests.get(«https://egorovegor.ru»)

Для начала импортируем модуль requests. Из него мы используем функцию get() с переданным URL нашего сайта. В этой строке кода делается запрос на https://egorovegor.ru, а ответ сохраняется в переменную r.

Для выполнения запроса к удаленному ресурсу требуется подключение к сети интернет.

Теперь у нас есть объект ответа (response), присвоенный переменной r. Мы можем получить всю необходимую информацию из этого объекта.

После того, как запрос сделан, мы получаем ответ от веб-сервера на котором расположен сайт и можем прочитать его код:

r.status_code

Если ваш код состояния равен 200, это означает что запрос был выполнен успешно. С полным списком кодов состояния HTTP можно ознакомится на странице в Википедии. Вы можете получить доступ к исходному коду веб-страницы с помощью свойства .text:

print(r.text)

Весь исходный код веб-страницы будет распечатан в вашей консоли.

Это полезно при выполнении сбора данных с веб страниц.

Выполнение запросов к API

Максимально раскрыться библиотеке позволяет взаимодействие с внешними API. В данном руководстве мы будем использовать API, который доступен на движке моего сайте. Мы выполним запрос, который должен вернуть информацию о сайте.

import requests r = requests.get(«https://egorovegor.ru/wp-json/») print(r.status_code)

Теперь у нас есть объект response, сохраненный в переменную r. Мы можем получить из него всю необходимую информацию.

Содержимое ответа

Мы можем читать содержимое различными способами, используя атрибуты и функции, предоставляемые модулем requests.

r.status_code # 200 r.encoding # utf-8 r.url # https://egorovegor.ru/wp-json/ r.json() # возвращает содержимое в формате json r.text # возвращает содержимое в текстовом формате r.content # возвращает содержимое ответа в байтах

r.status_code возвращает код, указывающий, был ли запрос успешным или нет. 200 означает успешный. Общие коды статусов, которые вы, вероятно, видели — 200, 404 и 500. 404 означает ошибку клиента, а 500 означает ошибку сервера.

r.encoding возвращает кодировку ответа, основанную на HTTP заголовках.

r.url возвращает запрошенный URL.

r.json возвращает разобранные JSON данные из ответа.

r.text возвращает ответ в текстовом формате

r.content возвращает ответ, отформатированный в байтах

Работа с JSON ответами

JSON-данные, полученные по ссылке https://egorovegor.ru/wp-json/, содержат много информации о сайте, давайте попробуем с ней поработать.

import requests r = requests.get(«https://egorovegor.ru/wp-json/») print (r.json())

Ответ сервера:

Обратите внимание, я сократил ответ сервера из за большого количества информации в json.

r.json() разбирает ответ в Python-совместимый тип данных, т.е. словарь или список. Разберем на примере как использовать полученные JSON данные.

import requests r = requests.get(«https://egorovegor.ru/wp-json/») data = r.json() name = data[«name»] description = data[«description»] url = data[«url»] timezone = data[«timezone_string»] print(f»Информация о сайте: «) print(f»Название: «) print(f»Описание: «) print(f»Часовой пояс: «)

Выполнив данный сценарий мы получим результат указанный ниже.

Информация о сайте: https://egorovegor.ru Название: Cайт Егорова Егора Описание: Технологии, интернет-маркетинг и Python Часовой пояс: Europe/Moscow

Использование параметров в URL

При работе с запросами можно передавать параметры в строке запроса URL. Параметры URL — распространенный способ передачи данных, их часто можно увидеть после вопросительного знака в URL. Пример: https://egorovegor.ru/?s=Python — это URL для поиска статей с ключевым словом Python, получается что s=Python — это его параметр.

Чтобы передать параметры в URL, их нужно указать как словарь в аргумент ключевого слова params. Например; ?s=Python будет записан как .

import requests r = requests.get(«https://egorovegor.ru/», params=) print(r.url) # https://egorovegor.ru/?s=Python

Наверняка вы заметили, что в r.url сохранился URL, который автоматически добавил к нему параметр; ?s=Python.

Заключение

Мы рассмотрели как использовать библиотеку requests в Python и научились парсить данные с сайтов.

Для более глубокого изучения библиотеки requests можно обратиться к официальной документации.

Источник: egorovegor.ru