Python requests库代码示例：发送GET与POST网络请求

在 Python 中进行网络数据采集、调用第三方 REST API 或进行自动化接口测试时，requests 库是应用最广泛的 HTTP 客户端工具。相较于 Python 内置的 urllib 模块，requests 提供了更贴合人类直觉的 API 封装，能够用极短的代码行数完成连接建立、参数编码、请求发送及响应解析。本文将围绕网络交互中最常用的两类操作——GET 与 POST 请求，通过具体的代码示例拆解其实际用法、参数传递差异、头信息定制与异常处理逻辑。

一、前置准备与快速验证

在开始编写代码前，确保运行环境中已经安装了 requests。该库不属于 Python 标准库，需要使用包管理工具安装：

pip install requests

在终端或 Python 脚本中验证安装是否成功：

import requests

print(requests.__version__)

若输出了具体的版本号（例如 2.31.0），说明运行环境已就绪。在日常开发中，建议统一通过 import requests 进行模块引入。

二、发送 GET 请求：获取网络资源与传递查询参数

GET 请求用于从指定的服务器获取资源。按照 HTTP 规范，GET 操作是安全的和幂等的，意味着发起请求不会改变服务器端的数据状态。

1. 基础 GET 请求示例

最简单的 GET 请求只需向 requests.get() 传入目标 URL。以下代码请求一个公开的测试接口并打印响应结果：

import requests

# 目标地址（示例使用公共测试接口）
url = "https://httpbin.org/get"

# 发送 GET 请求
response = requests.get(url)

# 查看响应状态码与文本内容
print("状态码:", response.status_code)
print("返回文本内容:", response.text)

在上述代码中，requests.get() 返回一个 Response 对象。通过该对象，可以提取状态码、响应体、响应头等关键信息。

2. 携带 URL 查询参数（params）

许多 API 需要通过 URL 传递筛选、分页或关键词信息，例如 https://example.com/search?keyword=python&page=1。若手动用字符串格式化拼接，容易出现中文乱码或特殊符号转义错误。requests 提供了 params 参数，允许直接传入 Python 字典，库内部会自动处理 URL 编码：

import requests

url = "https://httpbin.org/get"

# 定义查询参数字典
query_params = {
    "keyword": "网络爬虫",
    "page": 2,
    "sort": "desc"
}

# 传入 params 参数
response = requests.get(url, params=query_params)

# 查看最终请求的实际 URL
print("最终请求 URL:", response.url)
# 示例输出: https://httpbin.org/get?keyword=%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB&page=2&sort=desc

print("解析出的 JSON 数据:", response.json())

3. 定制请求头 Headers 与设置超时 Timeout

在默认情况下，requests 发出的 HTTP 请求头中的 User-Agent 会包含 python-requests/x.x.x 字样。很多服务器为了防止自动化爬虫，会直接屏蔽或拦截带有此特征的请求。因此，在发送请求时配置请求头是一个标准做法。同时，若目标服务器无响应，未指定超时的请求可能会无限期阻塞程序，务必通过 timeout 明确限制等待秒数：

import requests

url = "https://httpbin.org/get"

# 伪装为常规浏览器的请求头
custom_headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Accept": "application/json"
}

try:
    # 设置超时时间为 5 秒（连接和读取合计上限）
    response = requests.get(url, headers=custom_headers, timeout=5)
    
    # 状态码为 200 表示成功
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        print("请求成功，服务器识别到的 User-Agent:", data["headers"]["User-Agent"])
    else:
        print(f"请求未成功，状态码为: {response.status_code}")
except requests.exceptions.Timeout:
    print("错误：请求连接超时，请检查网络或目标服务器可用性")

三、发送 POST 请求：提交表单数据与 JSON 负载

POST 请求用于向服务器提交数据，通常用于用户登录、表单提交、创建文章或触发某个耗时操作。与 GET 请求将参数暴露在 URL 中不同，POST 请求的数据包含在 HTTP 请求正文（Body）中。在实践中，最常见的两种数据格式为：表单格式（Form Data） 与 JSON 格式（JSON Payload）。

1. 提交表单数据（使用 data 参数）

当模拟传统的 HTML <form> 提交或部分旧版 API 时，数据通常以 application/x-www-form-urlencoded 编码格式传输。在 requests.post() 中，只需将字典赋值给 data 参数：

import requests

url = "https://httpbin.org/post"

# 表单键值对
form_data = {
    "username": "developer_test",
    "operation": "login",
    "remember_me": "true"
}

# 提交表单数据
response = requests.post(url, data=form_data)

# httpbin 会将接收到的表单原样在 form 字段中回显
result = response.json()
print("服务器接收到的表单内容:", result.get("form"))

此时，requests 会自动在请求头中加入 Content-Type: application/x-www-form-urlencoded，并将字典按 key1=value1&key2=value2 的格式编码至请求正文中。

2. 提交 JSON 格式数据（使用 json 参数）

现代前后端分离应用与微服务架构的 RESTful API，绝大多数采用 application/json 格式交互。若将字典手动用 json.dumps() 转换再传给 data，还必须手动补充请求头 Content-Type: application/json。而 requests 专门提供了 json 参数，只需传入原始 Python 字典或列表，库会自动完成序列化并设置匹配的头部：

import requests

url = "https://httpbin.org/post"

# 复杂嵌套结构的字典
json_payload = {
    "order_id": 98231,
    "user_id": 1042,
    "items": [
        {"sku": "A101", "quantity": 2, "price": 49.9},
        {"sku": "B205", "quantity": 1, "price": 120.0}
    ],
    "is_paid": False
}

# 使用 json 参数直接提交
response = requests.post(url, json=json_payload)

result = response.json()
print("服务器解析出的 JSON 实体:", result.get("json"))
print("客户端实际发送的 Content-Type:", result["headers"].get("Content-Type"))
# 输出中可以看到 Content-Type 自动被设置为 application/json

四、核心响应处理与异常防御

发送请求仅仅是网络调用的前半段，能否稳健地处理服务器返回的信息、正确识别异常，直接决定了程序的可用性。

1. 响应状态检查：raise_for_status()

初学者容易直接读取 response.text，若服务器返回了 404 Not Found 或 500 Internal Server Error，代码后续逻辑便可能出现解析崩溃。标准做法是在提取内容前调用 response.raise_for_status()：若状态码为 4xx 或 5xx，它会主动抛出 requests.exceptions.HTTPError 异常：

import requests

url = "https://httpbin.org/status/404"

try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    # 若返回非 200 系列成功状态，立刻触发异常
    response.raise_for_status()
    print("请求成功:", response.text)
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f"HTTP 状态异常: {err}")
    print(f"具体错误码: {response.status_code}")

2. 字符集编码与乱码处理

当获取 HTML 或中文接口内容时，偶尔会遇到中文显示为乱码（例如 \xe4\xbd\xa0...）。这是因为 response.text 是根据响应头中的 Content-Type 字符集推断出来的；如果服务端未明确指定编码，requests 可能会默认按照 ISO-8859-1 解码。解决方法是使用 apparent_encoding：

import requests

response = requests.get("https://example.com", timeout=5)

# 若中文显示异常，使用字符检测模块推断的编码
response.encoding = response.apparent_encoding

print(response.text)

3. 会话保持（requests.Session）

如果业务流程需要先登录、后查询，或者需要连续发送数十次请求，直接使用 requests.get() 会为每个请求重新建立底层 TCP 连接，且无法跨请求保持 Cookie。使用 requests.Session() 对象可以复用底层连接池，大幅提升高频请求效率，并自动在多次请求间维护 Cookie 状态：

import requests

# 创建会话对象
session = requests.Session()

# 为整个会话统一配置全局 Header
session.headers.update({
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppClient/1.0"
})

# 第一次请求：模拟登录或设置 Cookie
session.get("https://httpbin.org/cookies/set/token/abc123xyz")

# 第二次请求：自动带上之前保存的 Cookie
res = session.get("https://httpbin.org/cookies")
print("会话中当前维持的 Cookies:", res.json())

# 使用完毕后关闭会话释放连接池资源
session.close()

五、常用参数与方法速查表

在编写业务代码时，可参考下表根据实际场景选择正确的函数和入参形式：