python基础之爬虫模块requests模块介绍相关3

继续深入探讨 requests 模块的高级特性和应用：

流式请求

对于大文件或实时数据，可以使用 requests 的流式请求功能。这允许你一边下载一边处理数据，而不是等待整个响应下载完成。

import requests

# 获取大文件
with requests.get('https://www.example.com/bigfile', stream=True) as r:
    for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192): 
        if chunk:  # 过滤掉保持连接的新块
            # 处理块内容
            pass

自定义身份验证

requests 支持 HTTP 基本身份验证，但你也可以提供自定义的身份验证机制。

import requests
from requests.auth import AuthBase

class CustomAuth(AuthBase):
    def __call__(self, r):
        # 实现自定义认证机制
        return r

response = requests.get('https://www.example.com', auth=CustomAuth())

高级会话配置

可以对 requests.Session 进行高级配置，如挂钩（hooks）和适配器，以处理复杂的网络请求场景。

import requests

session = requests.Session()

# 添加挂钩
def response_hook(response, *args, **kwargs):
    print("Response received!")
    return response

session.hooks['response'] = [response_hook]

response = session.get('https://www.example.com')

Cookie 持久化

在会话中使用 Cookies 时，可以通过 requests 的 Session 对象在请求间保持 Cookie。

import requests

s = requests.Session()
s.get('https://www.example.com/set_cookie')
response = s.get('https://www.example.com/cookies')
print(response.text)

处理重定向

可以检测和处理重定向历史，例如，跟踪最终的目标 URL。

import requests

response = requests.get('https://github.com', allow_redirects=True)
print(response.url)  # 最终的 URL
print(response.history)  # 重定向历史

安全和合规

• 当发送敏感数据时，确保使用 HTTPS，以保护数据传输过程中的隐私和安全。
• 考虑遵守目标网站的 robots.txt 文件和服务条款，特别是在进行网络爬虫操作时。

结合其他工具和库

requests 可以与其他 Python 库（如 BeautifulSoup、lxml 或 PyQuery）结合使用，进行 HTML/XML 解析和数据提取，从而实现复杂的网络爬虫或数据抓取任务。

通过这些高级特性和技巧，requests 成为了一个功能强大且灵活的 HTTP 客户端库，适用于各种网络请求和数据抓取场景。不过，始终需要注意合理使用网络资源，尊重目标网站的策略和限制。