python requests下载图片_python读取图片大小Python Requests模块快速入门

requests是python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，它比 urllib 更加 Pythoner。

安装 Requests

通过pip安装$ pip install requests

或者，下载代码后安装：$ wget https://github.com/requests/requests/tarball/master

$ mv master requests.tgz

$ tar xzf requests.tgz

$ cd requests-requests-3dc84cd

$ python setup.py install

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发送请求

使用Requests发送网络请求非常简单。>>> import requests #导入Requests模块

>>> result = requests.get('http://www.pythontab.com') # 生成Response 对象

>>> result.status_code  # 返回码

200

>>> result.headers['content-type']  # 返回头部信息

'text/html; charset=utf8'

>>> result.encoding  # 编码信息

'utf-8'

>>> result.content  #内容部分

为URL传递参数

你也许经常想为URL的查询字符串(query string)传递某种数据。如果你是手工构建URL，那么数据会以键/值 对的形式置于URL中，跟在一个问号的后面。例如，www.pythontab.com?version=python3 。 Requests允许你使用 params 关键字参数，以一个字典来提供这些参数。举例来说，如果你想传递 version=python3 和 keywords=pythontab 到 www.pythontab.com ，那么你可以使用如下代码:>>> data = {'version': 'python3', 'keywords': 'pythontab'}

>>> result = requests.get("http://www.pythontab.com", params=data)

>>> print result.status_code

200

原始响应内容

在罕见的情况下你可能想获取来自服务器的原始套接字响应，那么你可以访问 r.raw 。 如果你确实想这么干，那请你确保在初始请求中设置了 stream=True 。具体的你可以这么做:>>> result = requests.get('http://www.pythontab.com', stream=True)

>>> result.raw

>>> result.raw.read(10)

'x1fx8bx08x00x00x00x00x00x00x03'

定制请求头

如果你想为请求添加HTTP头部，只要简单地传递一个 dict 给 headers 参数就可以了。

例如，在前一个示例中我们没有指定content-type:>>> import requests

>>> url = 'http://www.pythontab.com'

>>> data = {'version': 'python3', 'keywords': 'pythontab'}

>>> headers = {'content-type': 'application/json'}

>>> result = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)

错误与异常

遇到网络问题（如：DNS查询失败、拒绝连接等）时，Requests会抛出一个ConnectionError 异常。

遇到罕见的无效HTTP响应时，Requests则会抛出一个 HTTPError 异常。

若请求超时，则抛出一个 Timeout 异常。

若请求超过了设定的最大重定向次数，则会抛出一个 TooManyRedirects 异常。

所有Requests显式抛出的异常都继承自 requests.exceptions.RequestException 。

其他常用方法

result.content #获取二进制响应内容

result.json()  #JSON响应内容

result.headers #响应头内容

result.cookies #cookie内容

result.history #请求历史

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No alive nodes found in your cluster

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