在使用Python的requests库获取HTML内容时,如果遇到中文乱码的问题,可以通过以下几种方法来解决: 1. 检查并手动设置响应编码 首先,检查响应的编码是否为utf-8。如果不是,需要手动设置正确的编码。通常,网页会在<meta>标签中指定编码方式,但requests库可能不会自动检测到这一点。你可以通过以下代码手动设置响应的...
text 适用于你已经知道响应内容是 文本数据,如 HTML 页面、JSON 格式数据或普通文本等。 🌾 工作原理 当你通过 requests.get() 获取 HTTP 响应时,服务器会根据 Content-Type 头部告诉客户端内容的类型(例如:text/html、application/json 等),而 requests 会根据这些信息选择合适的编码方式来解码返回的字节数据。...
使用requests库发送HTTP请求的代码如下: response=requests.get(url) 1. 上面的代码中,url是你想要获取HTML内容的网页链接。 获取HTML内容 获取HTML内容是获取网页信息的最后一步。使用requests库获取HTML内容的代码如下: html_content=response.text 1. 上面的代码中,response是我们发送HTTP请求后得到的响应对象。respons...
html= requests.get("http://xxx").texthtml= requests.get("http://xxx").content 试了下发现获取的内容没差别,继续研究了下,原来是type不同; 这里没有深究具体的差异,目前只了解到type的区别,对于python编码问题也一直都是老大难,往往遇到采取找下解决办法,并没有深入去研究; 但是为大家提供一个思路,就是...
importrequests 1. 步骤2: 发送HTTP GET请求 使用requests.get方法发送HTTP GET请求以获取HTML页面的内容。在代码中添加以下行: response=requests.get(url) 1. 其中,url是要请求的页面的URL地址。 步骤3: 获取HTML页面内容 通过response.text属性获取HTML页面的内容。在代码中添加以下行: ...
01|requests requests是一个Python第三方库,处理URL资源特别方便。它的官方文档上写着大大口号:HTTP for Humans(为人类使用HTTP而生)。相比python自带的urllib使用体验,笔者认为requests的使用体验比urllib高了一个数量级。 我们简单的比较一下: urllib: 1import urllib2 2import urllib 3 4URL_GET = "https://api...
import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: html_content = response.text print("网页内容获取成功") else: print("获取网页内容失败") 3. 解析网页内容
requests对象的get和post方法都会返回一个Response对象，这个对象里面存的是服务器返回的所有信息，包括响应头，响应状态码等。其中返回的网页部分会存在.content和.text两个对象中。两者区别在于，content中间存的是字节码，而text中存的是Beautifulsoup根据猜测的编码方式将content内容编码成字符串。直接输出...
使用 pip install requests-html安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：from requests_html import HTMLSessionsession = HTMLSession()r = session.get('https://www.python.org/jobs/')这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 ...
comments=requests.get('http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fyfzhac1650783')comments.encoding='utf-8'print(comments)jd=json.loads(comments.text.strip('var data='))#移除改vardata=将其变为json数据print(jd['result']['count']['total']) ...