这是「进击的Coder」的第 575 篇技术分享作者：崔庆才 在做爬虫的时候，我们往往可能这些情况： 网站比较复杂，会碰到很多重复请求。 有时候爬虫意外中断了，但我们没有保存爬取状态，再次运行就需要重新爬取。 还有诸如此类的问题。 那怎么解决这些重复爬取的问题呢？大家很可能都想到了“缓存”，也就是说，爬取过一遍就直接跳过爬取。 那一般怎么做呢？ 比如我写一个逻辑，把已经爬取过的 URL 保存到文件或者数据库里面，每次爬取之前检查一下是不是在列表或数据库里面就好了。 是的，这个思路没问题，但有没有想过这些问
1996 International Workshop on Structural Control 会议上提议组建欧洲、亚洲、和美国3个有关SHM的研究小组,并由 Chen倡导建立Benchmark结构,以便进行各种技术的直接比较.
既然Python是一门全球流行的语言，那么对于网络通信的HTTP的支持肯定也是非常的优秀的。Python中原生的urllib模块也有对HTTP的支持，虽然也可以用来发送 HTTP 请求，但使用起来相对繁琐，并且 API 设计不够直观。
当谈到Web开发框架时，性能和扩展性是两个非常重要的方面。而今天我要向大家推荐的是超高性能的Webman框架。在这篇文章中，我将介绍一关于Webman框架的特点和优势，以便让大家了解为什么我如此推崇它。
测试命令： .\redis-benchmark.exe -n 100 测试结果： ====== PING_INLINE ====== 100 requests completed in 0.00 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 64.00% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 50000.00 requests per second ====== P
选择vire-benchmark而不是redis-benckmark，是因为vire-benchmark支持多并发压测。
WordPress 的 HTTP 请求的底层是使用 Requests for PHP 这个库来实现的，WordPress 6.1 之前使用的是 Requests 1.0 版本，WordPress 6.2 将其升级为 2.0.5。
一般的反爬措施是在多次请求之间增加随机的间隔时间，即设置一定的延时。但如果请求后存在缓存，就可以省略设置延迟，这样一定程度地缩短了爬虫程序的耗时。
指定主机，端口，请求数，并发数测试 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100000 -c 20 ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 1.61 seconds 20 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 2 m
requests简介 简介 Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库 ，使用起来比urllib简洁很多 因为是第三方库，所以使用前需要cmd安装 pip install requests 安装完成后import一下，正常则说明可以开始使用了。 基本用法： requests.get()用于请求目标网站，类型是一个HTTPresponse类型 import requests response = requests.get('htt
Requests库项目地址:http://docs.python-requests.org/en/master/
Requests库（十三）利用钉钉机器人打造一个钉钉群定时推送今日头条24小时热闻
在上面的示例中，我们使用requests.get()方法发起请求，并把服务器的响应结果存到变量re中，最后输出的结果表示<Response [200]>。Response表示响应对象，200表示状态码，即请求成功的意思。
上篇，我们介绍了 Python 基础 HTTP 库 urllib 的基本使用，在使用上还是比较麻烦的，本篇，我们来看一下第三方 HTTP 库 Requests 是如何简化我们的操作的。
配置指令如下： [opcache] zend_extension=opcache.so opcache.enable_cli=1 ;共享内存大小, 这个根据你们的需求可调 opcache.memory_consumption=256 ;interned string的内存大小, 也可调 opcache.interned_strings_buffer=8 ;最大缓存的文件数目 opcache.max_accelerated_files=4000 ;60s检查一次文件更新 opcache.reval
requests是python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用requests而不用urllib2呢？官方文档中是这样说明的： python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一个简单的功能就需要一大堆代码。 我也看了下requests的文档，确实很简单，适合我这种懒人。下面就是一些简单指南。 插播个好消息！刚看到requests有了中文翻译版，建议英文不好的看看，内容也比我的博客好多了，具体链接是：http://cn.python-requests.org/en/latest/(不过是v1.1.0版，另抱歉，之前贴错链接了)。 1. 安装 安装很简单，我是win系统，就在这里下载了安装包（网页中download the zipball处链接），然后$ python setup.py install就装好了。 当然，有easy_install或pip的朋友可以直接使用：easy_install requests或者pip install requests来安装。 至于linux用户，这个页面还有其他安装方法。
对于某些网站，大规模频繁请求，网站可能会弹出验证码，或者跳转到登陆认证页面，甚至可能会被直接封客户端ip，导致短时间内无法访问，这个时候就需要用到代理ip。
在日常测试过程中或者研发开发过程中，目前接口暂时没有开发完成，测试人员又要提前介入接口测试中，测试人员不仅仅只是简单的编写测试用例，也可以通过一些mock的方法进行来提前根据接口测试的情况进行模拟返回接口的信息，进行模拟接口各种场景的异常。
Request支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动响应内容的编码，支持国际化的URL和POST数据自动编码。
在Python中，requests库是用于发送HTTP请求的常用库。它提供了简洁易用的接口，使得发送HTTP请求变得非常简单。本文将深入探讨requests库的使用方法，从入门到精通。
requests 的底层实现其实就是 urllib3 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。 学过关于urllib库的使用，你会发现它是很不方便的。而Requests工作起来会比urllib方便，Requests是Python实现的最简单易用的HTTP库，需要通过pip单独安装 开源地址：https://github.com/kennethreitz/requests 中文文档 API： http://docs.python-requests.org/zh_
今天有粉丝问我，他遇到了Python报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘
https://bintray.com/chrislusf/seaweedfs/seaweedfs#
"if something is important enough, even if the odds are against you, you should still do it." 如果一件事情对你很重要，即使成功的概率很小，你也应该去做。
Requests官方文档中关于Requests的介绍是：Requests是一个优雅而简单的Python HTTP库，是为人类构建的。 Requests可以完成，Keep-Alive，带Cookie的持久化session，SSL认证，文件上传下载等诸多功能，本小节主要介绍Requests库的安装与基本使用，尽管如此，也力求通过合适的案例，帮助读者完成对Requests的使用，更多高阶操作可以查看官网。
requests 是爬取数据最常用的模块，比起 urllib, urllib2, urllib3 这几个单是看名字就晕的模块，requests 不仅功能强大，而且 api 简单易用，使用起来有如丝般顺滑
许多要求身份认证的web服务都接受 HTTP Basic Auth。这是最简单的一种身份认证，并且 Requests 对这种认证方式的支持是直接开箱即可用。
在Web开发中，经常需要与其他网站或API进行交互，发送HTTP请求并获取响应数据。Python中的requests库是一个简单、易于使用的HTTP库，可以轻松地发送各种类型的HTTP请求。本文将介绍如何入门使用requests库，执行常见的HTTP请求操作。
====== LPUSH ====== 100000 requests completed in1.70 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 198.50% <= 1 milliseconds 99.95% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 58754.41 requests per second ====== LPOP ====== 100000 requests completed in1.80 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.38% <= 1 milliseconds 99.85% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 55617.35 requests per second ====== SADD ====== 100000 requests completed in1.81 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.70% <= 1 milliseconds 99.97% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 55126.79 requests per second ====== SPOP ====== 100000 requests completed in1.83 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.79% <= 1 milliseconds 99.88% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 54704.60 requests per second ====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 100000 requests completed in1.77 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.71% <= 1 milliseconds 99.69% <= 2 milliseconds 99.76% <= 3 milliseconds 99.90% <= 4 milliseconds 99.90% <= 5 milliseconds 99.94% <= 6 milliseconds 99.96% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 56369.79 requests per second ====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 100000 requests completed in3.17 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 186.79% <= 1 milliseconds 99.58% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 31555.70 requests per second ====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 100000 requests completed in7.53 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 10.00% <= 1 milliseconds 76.90% <= 2 milliseconds 98.08% <= 3 milliseconds 99.79% <= 4 milliseconds 99.93% <= 5 milliseconds 99.96% <= 6 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 13276.69 requests per second ====== LRANGE_500 (first 450 elements) ====== 100000 requests completed in10.67 seconds 50 paral
Requests是Python语言编写，基于urllib3，采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。它比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求。是Python实现的简单易用的HTTP库。
requests 库是一种非常强大的爬虫工具,可以用于快速构建高效和稳定的网络爬虫程序。对于经常使用爬虫IP用来网站爬虫反爬策略的我来说，下面遇到的问题应当值得我们思考一番。
Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库，Requests它会比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作。
分析:由于报错SSL证书验证失败,所以这次的访问应该是https协议.但是我们明明使用的是http,所以,猜测访问该网站后,被重定向到了https://www.baidu.com/
文章背景：网络爬虫已经成为自动获取互联网数据的主要方式。Requests模块是Python的第三方模块，能够满足日常的网络请求，而且简单好用。因此，下面对Requests库的使用进行介绍。
Requests 是用Python语言编写HTTP客户端库，跟urllib、urllib2类似，基于 urllib，但比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到。
利用 pip 安装，如果你安装了pip包（一款Python包管理工具，不知道可以百度哟），或者集成环境，比如Python（x,y）或者anaconda的话，就可以直接使用pip安装Python的库。
Requests 是使用Python语言编写，基于urllib,采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。 它比urllib库更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求。 一句话—Python实现的简单易用的HTTP库。
一 介绍 #介绍：使用requests可以模拟浏览器的请求，比起之前用到的urllib，requests模块的api更加便捷（本质就是封装了urllib3） #注意：requests库发送请求将网页内容下载下来以后，并不会执行js代码，这需要我们自己分析目标站点然后发起新的request请求 #安装：pip3 install requests #各种请求方式：常用的就是requests.get()和requests.post() >>> import requests >>> r = request
中文文档：https://requests.readthedocs.io/projects/cn/zh_CN/latest/
[root@localhost ~]# redis-benchmark -n 10000 -q
理解Response异常 r.raise_for_status()如果不是200，产生异常requests.HTTPError异常
为requests模块持久化缓存提供支持。在我们使用浏览器浏览网页时，经常会有大量的缓存，为你二次访问网站时更加快速地加载网页。同样地，当使用requests模块向一个URL发送重复请求时，也需要判断当前网络是否产生了缓存。此时Requests-Cache模块将会自动判断，若产生了缓存，则会读取数据作为响应内容。若没有缓存，则与第一次请求一样，获取服务器返回的响应内容。这样可以变相地躲避一些反爬机制。
res = requests.post(url='http://httpbin.org/post',data=json.dumps(data))
现在，我们有一个名为 r 的 Response 对象。我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息。
在加班的路上，bug是那永远的陪伴。对于程序员来说，bug就像黑暗中的萤火虫，虽然微弱却永远指引着前进的方向。今天，我们要探讨的是Python requests库在处理可迭代对象时遇到的问题，这是一道让许多开发者头痛的难题。本文将详细介绍一种临时解决方案，希望能帮助大家解决问题，让编程之路更加顺畅。让我们一起探索这个世界的奥秘，解决问题，迈向成功的彼岸。
通过 scheduler 类来调度事件，从而达到定时执行任务的效果。使用标准库中sched模块非常简单。
requests第三方封装的模块，通过简化请求和响应数据的处理，简化繁琐的开发步骤和处理逻辑、统一不同请求的编码风格以及高效的数据处理特性等而风靡于爬虫市场。
今天资源君带大家来看看Python的Requests库，这个库是基于urllib3所建立的，而且被人们称为人性化的库，因为它的代码量相比于urllib中的request少了一些，并且很容易上手。下面一起来看看！
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