Python 中的 requests 模块是一个简洁而强大的 HTTP 库，用于向 Web 服务器发送 HTTP 请求和处理响应。它让开发者能够更轻松地与网络资源进行交互，包括发送 GET、POST、PUT、DELETE 等类型的请求，并处理返回的数据。

以下是 Python requests 模块的一些特点：

1. 简洁易用：requests 提供了简单且直观的 API，使得发送 HTTP 请求变得非常容易。

2. 功能丰富：支持各种类型的 HTTP 请求，包括身份验证、会话管理、重定向、文件上传等功能。

3. 自动化处理：requests 自动处理连接池、内容解码、cookies 管理等，简化了开发过程。

4. 优秀的文档：requests 拥有清晰详尽的文档和示例，便于开发者学习和使用。

下面将详细讲解Requests模块的一些主要功能。

1.介绍Requests模块

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Requests是一个优雅、简洁而又功能强大的Python HTTP库。要使用该模块，首先我们需要安装它：

pip install requests

2.发送GET请求

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通过get()方法可以发送GET请求并获取服务器响应：

import requestsresponse = requests.get('https://api.example.com')
print(response.text)

3.发送POST请求

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post()方法可用于发送POST请求：

import requestsdata = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://api.example.com/post', data=data)
print(response.json())

4.处理响应

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处理响应可以通过访问响应头、获取JSON响应、文本响应甚至二进制响应：

import requestsresponse = requests.get('https://api.example.com')
print(response.headers)
print(response.json())
print(response.text)
print(response.content)

5.处理Headers

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可以添加自定义Headers或设置Cookies：

import requestsheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
cookies = {'session_id': '123456789'}
response = requests.get('https://api.example.com', headers=headers, cookies=cookies)

6.处理状态码和错误

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检查状态码并进行错误处理：

import requestsresponse = requests.get('https://api.example.com')
if response.status_code == 200:print("Request was successful")
else:print("An error occurred")

7.会话对象

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使用Session对象可以在多个请求之间保持会话信息：

import requestssession = requests.Session()
session.get('http://example.com/login', params={'username': 'user', 'password': 'pass'})
response = session.get('http://example.com/dashboard')

8.高级用法

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可以设置SSL证书验证、代理以及超时：

import requestsresponse = requests.get('https://api.example.com', verify='path/to/cert.pem', proxies={'http': 'http://proxy.example.com'}, timeout=5)

9.扩展功能

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Requests可以与第三方库结合来实现更多功能，比如使用grequests进行异步请求：

import grequestsurls = ['http://example.com', 'http://example.org']
requests = (grequests.get(url) for url in urls)
responses = grequests.map(requests)

10.文件上传

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import requestsurl = 'http://example.com/upload'
files = {'file': open('example.txt', 'rb')}response = requests.post(url, files=files)print(response.text)

在这个示例中，我们使用 requests.post 方法发送POST请求，并通过 files 参数将文件上传到指定的URL。这里的 'file' 是表单字段的名称，'example.txt' 是要上传的文件名。

11.文件下载

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import requestsurl = 'http://example.com/download/example.pdf'response = requests.get(url)with open('example.pdf', 'wb') as file:file.write(response.content)print("File downloaded successfully!")

在这个示例中，我们使用 requests.get 方法向指定URL发送 GET 请求以下载文件。通过 response.content 我们可以获取服务器响应内容，并在本地创建一个新文件将其写入。 

12.高频面试题

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面试题：使用 Python 的 requests 模块实现并发请求

要求：使用 requests 模块以非阻塞方式实现并发的 GET 请求，并在请求完成后打印响应状态码。

答案：

import requests
import concurrent.futures# 要请求的 URL 列表
urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']def fetch_url(url):response = requests.get(url)return url, response.status_code# 使用线程池实现并发请求
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 提交每个 URL 的请求任务future_to_url = {executor.submit(fetch_url, url): url for url in urls}for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):url = future_to_url[future]try:url, status_code = future.result()print(f"{url} - Status Code: {status_code}")except Exception as e:print(f"{url} - Error: {e}")

在这个面试题中，我们首先定义了要请求的多个 URL，然后使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建了一个线程池，最大工作线程数为 3。接着，我们提交了每个 URL 的请求任务，并通过 concurrent.futures.as_completed 方法获取每个请求的结果，最后打印出每个 URL 对应的响应状态码。

这个问题考察了对并发编程和异步请求的理解，以及如何使用 requests 模块进行非阻塞的并发请求操作。