已解决:http python lib

与 http Python 库相关的主要问题是它不是很用户友好。 初学者可能很难理解和使用它,因为它通常需要大量有关 HTTP 协议和 Web 开发的知识。 此外,该库不提供任何内置的错误处理或调试功能,因此很难解决使用该库时可能出现的问题。

import http.client 
conn = http.client.HTTPSConnection("www.example.com") 
conn.request("GET", "/") 
r1 = conn.getresponse() 
print(r1.status, r1.reason)

1、这一行引入了http.client模块,提供HTTP请求的接口。
2. 此行使用 HTTPS 协议(比 HTTP 更安全)创建到网站 www.example.com 的连接。
3. 这一行向www.example.com 的根目录(即“/”)发送GET 请求。
4. 此行将来自 www.example.com 的响应存储在名为 r1 的变量中,然后可使用该变量访问有关响应的信息(例如其状态和原因)。
5. 最后,这一行打印出 www.example.com 响应的状态和原因(例如,“200 OK”或“404 Not Found”)。

什么是 Python 中的 HTTP 库

Python 中的 HTTP lib 是一个为客户端 HTTP 通信提供接口的库。 它允许开发人员使用超文本传输​​协议 (HTTP) 通过 Internet 发送和接收数据。 该库支持各种身份验证方法,包括基本、摘要和 NTLM。 它还支持各种类型的请求,例如 GET、POST、PUT、DELETE 和 HEAD。 此外,它还支持 cookie 和重定向。 Python 中的 HTTP 库是 Web 开发的重要工具,因为它简化了向 Web 服务器发出请求并处理来自它们的响应的过程。

如何在 Python 中连接到 HTTP

Python 提供了许多用于访问互联网和使用 HTTP 的模块,包括:

1. urllib:这是在 Python 中处理 URL 的核心模块。 它提供了从 URL 打开和读取数据的功能,以及对数据进行编码和解码的功能。

2. requests:这是一个流行的第三方库,可以简化在 Python 中发出 HTTP 请求。 它支持所有常见的 HTTP 方法(GET、POST、PUT、DELETE 等),以及身份验证和 cookie。

3. httplib:这是在 Python 中发出 HTTP 请求的低级接口。 它支持所有常见的 HTTP 方法(GET、POST、PUT 等),但不支持开箱即用的身份验证或 cookie。

要使用这些模块中的任何一个连接到 HTTP 服务器,您首先需要通过将要连接到的 URL 传递给它来创建一个连接对象:

导入 urllib

conn = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')

# 或者使用请求

进口要求

conn = requests.get('http://www.example/com')

一旦你创建了你的连接对象,你就可以使用它来发送一个 HTTP 请求,方法是调用它的 request() 方法,使用一个包含你想要的方法(例如 GET 或 POST)的字符串和你希望包含在你的请求中的任何附加参数(例如标头)。 例如:

# 使用 urllib

response = conn.request('GET', '/path/to/resource')

# 或者使用请求

response = conn .request('POST', '/path/to/resource', data=data)

返回的响应对象将包含有关服务器返回的状态代码的信息(例如 200 OK)、服务器发回的任何标头以及为响应您的请求而返回的任何内容(例如 HTML)。

最好的 Python HTTP 客户端

1. Requests:Requests 是一个流行的 Python 库,用于发出 HTTP 请求。 它使用简单并提供广泛的功能,包括支持多种身份验证方法、连接池、自动内容解码等。

2. Urllib3:Urllib3 是另一个流行的用于发出 HTTP 请求的 Python 库。 它支持各种身份验证方法、连接池、自动内容解码等。

3. Aiohttp:Aiohttp 是一个用于发出 HTTP 请求的异步 Python 库。 它支持各种身份验证方法、连接池、自动内容解码等。

4. httplib2:httplib2 是一个用于发出 HTTP 请求的综合 Python 库,它支持各种身份验证方法以及缓存和压缩功能,以在通过网络发送大量数据时减少带宽使用。

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