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Ⅰ 【Python数据采集系列】一文解读requests.get()和requests.post()的区别

这是我的第228篇原创文章。

一、引言

requests.get()：该方法用于发送 HTTP GET 请求，主要用于获取页面资源。requests.post()：该方法用于发送 HTTP POST 请求，主要用于向服务器传递数据，如模拟用户登录、提交表单数据、上传文件等。

二、response = requests.get()

2.1 参数：

查询参数：以字典形式封装，requests 会自动将其拼接到接口请求地址中。

headers 请求头部信息：在非API请求中，请求头不可或缺，通常包括 User-Agent、Accept、Cookie 等信息。在 API 请求中，设置 Authorization 信息。如果本地无法访问 URL，需要科学上网，此时需要设置代理（前提是本地已搭建梯子，端口号为 21881，需自行查询）。

三、response = requests.post()

3.1 参数解析：

POST 请求参数使用 data 或 json。具体取决于请求头中的 content-type 类型（参照接口文档或抓包）。如果 content-type 为 application/json，则使用 json 参数。如果为 application/x-www-form-urlencoded，则使用 data 参数。如果请求类型为 application/json，想使用 data 传参，需将字典类型数据转换为 json 字符串。

3.2 案例：利用 gitee 的 API 创建 pull request

url：

设置 headers：

设置 data：

发送请求：

作者简介：在读研期间发表 6 篇 SCI 数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。结合自身科研实践经历，不定期分享 Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与案例。致力于原创，以最简单的方式理解和学习，关注公众号：数据杂坛，学习更多内容。

原文链接：【Python数据采集系列】一文解读 requests.get() 和 requests.post() 的区别

Ⅱ 零基础入坑爬虫—Python网络爬虫的应用实战以及数据采集

Python网络爬虫的应用实战以及数据采集的要点如下：

一、Python网络爬虫的应用

1. 搜索引擎：网络、谷歌等搜索引擎都是基于爬虫技术构建的，它们通过爬虫程序不断地抓取互联网上的网页数据，并对其进行索引和排序，从而为用户提供快速的搜索服务。
2. 数据收集：爬虫可以用于收集各种网站上的数据，如新闻、商品价格、股票信息等。这些数据可以用于数据分析、市场研究等领域。
3. 竞品分析：企业可以利用爬虫技术收集竞品网站的信息，如产品价格、促销活动、用户评价等，从而进行竞品分析和市场策略调整。
4. 网络监测：政府和机构可以利用爬虫技术对特定网站进行实时监测，以获取最新的网络舆情、突发事件等信息。

二、Python网络爬虫的数据采集实战

1. 发起请求：使用Python的http库向目标网站发起请求，获取网页的HTML代码或JSON数据。在发起请求时，需要注意设置请求头、请求体等信息，以模拟浏览器的行为。
2. 解析内容：使用正则表达式、BeautifulSoup、pyquery等解析库对获取的网页代码进行解析，提取出需要的数据。解析过程中需要注意网页的结构和数据的格式。
3. 保存数据：将提取出的数据保存到数据库或文件中。保存数据时需要注意数据的格式和存储方式，以便后续的数据分析和使用。
4. 异常处理：在爬虫过程中可能会遇到各种异常情况，如网络超时、请求被拒绝等。因此，需要在代码中添加异常处理机制，以确保程序的稳定性和可靠性。
5. 遵守法律法规和网站规定：在采集数据时，需要遵守相关的法律法规和网站规定，不得进行恶意爬虫、侵犯他人隐私等行为。同时，也需要注意网站的robots.txt文件，以避免违反网站的爬虫协议。

三、总结

Python网络爬虫是一种强大的数据采集工具，可以应用于搜索引擎、数据收集、竞品分析、网络监测等领域。在进行数据采集时，需要注意发起请求、解析内容、保存数据、异常处理等方面的问题，并遵守相关的法律法规和网站规定。通过不断地学习和实践，可以掌握Python网络爬虫的技术要点，为实际应用打下坚实的基础。