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标题: Python 爬虫技术 第06节 HTTP协议与Web基础知识 [打印本页]

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作者: 羊蹓狼    时间: 2024-8-13 15:50
标题: Python 爬虫技术 第06节 HTTP协议与Web基础知识
HTTP（Hypertext Transfer Protocol）是用于从Web服务器传输超文本到当地浏览器的传输协议。它是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，几乎全部的网页数据都是通过HTTP协议进行传输的。下面，我将联合一个简单的Python案例来详细解说HTTP协议与Web基础知识。
HTTP协议基础

哀求与响应模子

HTTP遵循哀求/响应模子。客户端（通常是浏览器）发送一个HTTP哀求到服务器，服务器收到哀求后，会返回一个HTTP响应。
哀求结构

一个典型的HTTP哀求由三部分构成：

• 哀求行 - 包含方法（GET, POST, PUT, DELETE等）、资源的URL和使用的HTTP版本。
  
• 哀求头 - 包含客户端信息、认证信息、编码偏好、缓存控制等。
  
• 哀求体 - 在POST、PUT等哀求中，包含要发送的数据。
  

响应结构

HTTP响应也由三部分构成：

• 状态行 - 包括HTTP版本、状态码和形貌状态的短语。
  
• 响应头 - 包含服务器信息、缓存控制、日期时间、内容类型等。
  
• 响应体 - 现实的响应数据，比方HTML文档、图片、视频等。
  

Python案例：使用http.client模块发送HTTP哀求

http.client是Python尺度库的一部分，提供了发送HTTP哀求的功能。下面是一个使用http.client发送GET哀求的例子：

1. import http.client
2. import json
4. # 定义主机和端口
5. host = "www.example.com"
6. port = 80
8. # 创建连接
9. conn = http.client.HTTPConnection(host, port)
11. # 发送GET请求
12. conn.request("GET", "/")
14. # 获取响应
15. response = conn.getresponse()
17. # 打印状态码
18. print("Status:", response.status, response.reason)
20. # 读取响应数据
21. data = response.read().decode()
23. # 打印响应数据
24. print("Data:\n", data)
26. # 关闭连接
27. conn.close()

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Python案例：使用requests库发送HTTP哀求

requests库是一个非常流行的第三方库，用于发送HTTP哀求。它比http.client更高级，更易用，支持更多功能。

1. import requests
3. # 发送GET请求
4. response = requests.get("http://www.example.com")
6. # 检查响应状态码
7. if response.status_code == 200:
8.     # 打印响应内容
9.     print(response.text)
10. else:
11.     print("Request failed with status code:", response.status_code)

复制代码

Python案例：使用Flask框架创建Web服务器

Flask是一个轻量级的Web框架，非常得当用于构建小型Web应用程序或API服务。下面是一个简单的Flask应用示例：

1. from flask import Flask
3. app = Flask(__name__)
5. @app.route('/')
6. def home():
7.     return "Hello, World!"
9. if __name__ == '__main__':
10.     app.run(debug=True)

复制代码

在这个例子中，我们创建了一个简单的Web服务器，它监听全部外部接口上的默认端口（5000），并在接收到哀求时返回"Hello, World!"的消息。
总结

HTTP协议是Web通讯的基础，明白其工作原理对于开发Web应用程序至关重要。Python提供了多种工具和库来处理HTTP哀求和响应，无论是客户端还是服务器端编程，都可以轻松实现。通过上述案例，你应该能够开始编写自己的HTTP客户端和服务器代码了。
当我们谈论扩展基于HTTP的Python代码时，可以考虑增加的功能有很多。这里，我将展示如何使用requests库来发送更复杂的HTTP哀求（如POST哀求），以及如何使用Flask框架来处理这些哀求。
使用requests发送POST哀求

假设我们有一个Web服务，它期望接收JSON格式的数据并通过POST哀求发送。下面是如何使用requests库发送如许一个哀求：

1. import requests
2. import json
4. url = "http://localhost:5000/data"  # 假设这是你的Flask应用的URL
6. data = {
7.     "name": "John Doe",
8.     "age": 30,
9.     "city": "New York"
10. }
12. headers = {'Content-Type': 'application/json'}
14. response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
16. if response.status_code == 200:
17.     print("Request successful!")
18.     print("Response:", response.json())
19. else:
20.     print("Request failed with status code:", response.status_code)

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使用Flask接收POST哀求

接下来，我们将在Flask应用中添加一个端点来接收上述POST哀求：

1. from flask import Flask, request, jsonify
3. app = Flask(__name__)
5. @app.route('/data', methods=['POST'])
6. def receive_data():
7.     if request.headers['Content-Type'] == 'application/json':
8.         data = request.json
9.         print("Received data:", data)
10.         # 这里可以处理数据，例如保存到数据库
11.         return jsonify({"message": "Data received successfully"}), 200
12.     else:
13.         return jsonify({"error": "Invalid content type"}), 400
15. if __name__ == '__main__':
16.     app.run(debug=True)

复制代码

扩展Flask应用

我们还可以为Flask应用添加更多的路由和功能。比方，添加一个GET哀求来获取数据：

1. @app.route('/data', methods=['GET'])
2. def get_data():
3.     # 假设这里有从数据库获取数据的逻辑
4.     data = {"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York"}
5.     return jsonify(data), 200

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错误处理

在Flask中，可以使用错误处理器来处理各种HTTP错误：

1. @app.errorhandler(404)
2. def page_not_found(e):
3.     return jsonify({"error": "Resource not found"}), 404
5. @app.errorhandler(500)
6. def internal_server_error(e):
7.     return jsonify({"error": "Internal server error"}), 500

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使用环境变量和设置

为了提高安全性，可以使用环境变量来管理敏感信息，如数据库URL、API密钥等：

1. import os
3. app.config['DATABASE_URL'] = os.getenv('DATABASE_URL')

复制代码

然后，在摆设环境中设置这些环境变量：

1. export DATABASE_URL=postgres://user:pass@localhost/dbname

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使用Flask扩展

Flask有很多扩展，可以简化常见的任务，如数据库集成、身份验证、表单处理等。比方，使用Flask-SQLAlchemy来集成SQLAlchemy ORM：

1. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
3. db = SQLAlchemy(app)
5. class User(db.Model):
6.     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
7.     username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
8.     email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
9.    
10.     def __repr__(self):
11.         return '<User %r>' % self.username

复制代码

通过这些扩展和加强功能，你可以构建功能丰富且安全的Web应用程序。这只是一个开始，现实的应用大概涉及更复杂的业务逻辑、安全措施、性能优化和摆设策略。
既然我们已经讨论了如何使用requests库来发送POST哀求和使用Flask框架来接收和处理这些哀求，我们可以进一步美满代码，使其更具实用性。以下是几个方面的扩展：

• 数据库集成：使用Flask-SQLAlchemy来长期化数据。
  
• 身份验证：使用Flask-Login或Flask-JWT来管理用户身份验证。
  
• 表单验证：使用WTForms来处理和验证表单数据。
  
• 日志记录：使用logging模块来记录重要事件和错误。
  
• 单元测试：使用pytest来编写和运行单元测试。
  

起首，让我们继承使用Flask-SQLAlchemy来管理用户数据：
安装Flask-SQLAlchemy

在终端中安装Flask-SQLAlchemy：

1. pip install Flask-SQLAlchemy

复制代码

设置Flask-SQLAlchemy

在Flask应用中添加数据库设置：

1. from flask import Flask
2. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
4. app = Flask(__name__)
5. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///users.db'  # 或者使用其他数据库
6. app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
7. db = SQLAlchemy(app)

复制代码

创建数据库模子

界说一个用户模子：

1. class User(db.Model):
2.     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
3.     name = db.Column(db.String(80), nullable=False)
4.     age = db.Column(db.Integer)
5.     city = db.Column(db.String(120))
7.     def __repr__(self):
8.         return f'<User {self.name}>'

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创建数据库表

在应用运行前创建数据库表：

1. if __name__ == '__main__':
2.     db.create_all()
3.     app.run(debug=True)

复制代码

修改POST路由以保存数据

更新receive_data函数以将数据保存到数据库：

1. @app.route('/data', methods=['POST'])
2. def receive_data():
3.     if request.headers['Content-Type'] == 'application/json':
4.         data = request.json
5.         new_user = User(name=data['name'], age=data['age'], city=data['city'])
6.         db.session.add(new_user)
7.         db.session.commit()
8.         return jsonify({"message": "Data received and saved successfully"}), 201
9.     else:
10.         return jsonify({"error": "Invalid content type"}), 400

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添加GET路由以查询数据

添加一个路由来查询全部用户数据：

1. @app.route('/data', methods=['GET'])
2. def get_data():
3.     users = User.query.all()
4.     return jsonify([user.to_dict() for user in users]), 200

复制代码

界说to_dict方法

在User类中添加一个方法来方便地将对象转换为字典：

1. class User(db.Model):
2.     # ...
3.    
4.     def to_dict(self):
5.         return {
6.             'id': self.id,
7.             'name': self.name,
8.             'age': self.age,
9.             'city': self.city
10.         }

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日志记录

使用Python的logging模块记录关键操作：

1. import logging
3. logging.basicConfig(level=logging.INFO)
4. logger = logging.getLogger(__name__)
6. @app.route('/data', methods=['POST'])
7. def receive_data():
8.     # ...
9.     logger.info(f"New user data received: {data}")
10.     # ...

复制代码

单元测试

使用pytest编写单元测试：

1. # tests/test_app.py
2. import pytest
3. from app import app, db
4. from app.models import User
6. @pytest.fixture
7. def client():
8.     app.config['TESTING'] = True
9.     client = app.test_client()
10.     with app.app_context():
11.         db.create_all()
12.     yield client
13.     with app.app_context():
14.         db.drop_all()
16. def test_receive_data(client):
17.     response = client.post('/data', json={
18.         "name": "Test User",
19.         "age": 25,
20.         "city": "Test City"
21.     }, content_type='application/json')
22.     assert response.status_code == 201
23.     assert User.query.count() == 1

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以上步调将使你的应用更加健壮和实用，但请记住，现实摆设时大概必要考虑更多的细节，比方生产环境下的数据库设置、安全性、性能优化等。

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