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Ⅰ 【Python數據採集系列】一文解讀requests.get()和requests.post()的區別

這是我的第228篇原創文章。

一、引言

requests.get()：該方法用於發送 HTTP GET 請求，主要用於獲取頁面資源。requests.post()：該方法用於發送 HTTP POST 請求，主要用於向伺服器傳遞數據，如模擬用戶登錄、提交表單數據、上傳文件等。

二、response = requests.get()

2.1 參數：

查詢參數：以字典形式封裝，requests 會自動將其拼接到介面請求地址中。

headers 請求頭部信息：在非API請求中，請求頭不可或缺，通常包括 User-Agent、Accept、Cookie 等信息。在 API 請求中，設置 Authorization 信息。如果本地無法訪問 URL，需要科學上網，此時需要設置代理（前提是本地已搭建梯子，埠號為 21881，需自行查詢）。

三、response = requests.post()

3.1 參數解析：

POST 請求參數使用 data 或 json。具體取決於請求頭中的 content-type 類型（參照介面文檔或抓包）。如果 content-type 為 application/json，則使用 json 參數。如果為 application/x-www-form-urlencoded，則使用 data 參數。如果請求類型為 application/json，想使用 data 傳參，需將字典類型數據轉換為 json 字元串。

3.2 案例：利用 gitee 的 API 創建 pull request

url：

設置 headers：

設置 data：

發送請求：

作者簡介：在讀研期間發表 6 篇 SCI 數據演算法相關論文，目前在某研究院從事數據演算法相關研究工作。結合自身科研實踐經歷，不定期分享 Python、數據分析、特徵工程、機器學習、深度學習、人工智慧等基礎知識與案例。致力於原創，以最簡單的方式理解和學習，關注公眾號：數據雜壇，學習更多內容。

原文鏈接：【Python數據採集系列】一文解讀 requests.get() 和 requests.post() 的區別

Ⅱ 零基礎入坑爬蟲—Python網路爬蟲的應用實戰以及數據採集

Python網路爬蟲的應用實戰以及數據採集的要點如下：

一、Python網路爬蟲的應用

1. 搜索引擎：網路、谷歌等搜索引擎都是基於爬蟲技術構建的，它們通過爬蟲程序不斷地抓取互聯網上的網頁數據，並對其進行索引和排序，從而為用戶提供快速的搜索服務。
2. 數據收集：爬蟲可以用於收集各種網站上的數據，如新聞、商品價格、股票信息等。這些數據可以用於數據分析、市場研究等領域。
3. 競品分析：企業可以利用爬蟲技術收集競品網站的信息，如產品價格、促銷活動、用戶評價等，從而進行競品分析和市場策略調整。
4. 網路監測：政府和機構可以利用爬蟲技術對特定網站進行實時監測，以獲取最新的網路輿情、突發事件等信息。

二、Python網路爬蟲的數據採集實戰

1. 發起請求：使用Python的http庫向目標網站發起請求，獲取網頁的HTML代碼或JSON數據。在發起請求時，需要注意設置請求頭、請求體等信息，以模擬瀏覽器的行為。
2. 解析內容：使用正則表達式、BeautifulSoup、pyquery等解析庫對獲取的網頁代碼進行解析，提取出需要的數據。解析過程中需要注意網頁的結構和數據的格式。
3. 保存數據：將提取出的數據保存到資料庫或文件中。保存數據時需要注意數據的格式和存儲方式，以便後續的數據分析和使用。
4. 異常處理：在爬蟲過程中可能會遇到各種異常情況，如網路超時、請求被拒絕等。因此，需要在代碼中添加異常處理機制，以確保程序的穩定性和可靠性。
5. 遵守法律法規和網站規定：在採集數據時，需要遵守相關的法律法規和網站規定，不得進行惡意爬蟲、侵犯他人隱私等行為。同時，也需要注意網站的robots.txt文件，以避免違反網站的爬蟲協議。

三、總結

Python網路爬蟲是一種強大的數據採集工具，可以應用於搜索引擎、數據收集、競品分析、網路監測等領域。在進行數據採集時，需要注意發起請求、解析內容、保存數據、異常處理等方面的問題，並遵守相關的法律法規和網站規定。通過不斷地學習和實踐，可以掌握Python網路爬蟲的技術要點，為實際應用打下堅實的基礎。