requests.session()使用举例

<think>嗯，用户给了一段Python代码，是关于用requests库发送POST和GET请求的，然后问如何用pandas读取CSV文件中的字段数据。首先，我需要确认用户的需求到底是什么。看起来用户可能是在处理一个需要先登录获取授权，然后获取数据，最后用pandas处理CSV数据的任务。不过用户的问题集中在pandas读取CSV的部分，所以可能前面的代码只是上下文，实际需要帮助的是如何用pandas读取特定字段。 用户提供的代码里有使用requests进行登录和请求数据的部分，可能这部分数据最后会被保存为CSV文件，或者用户已经有CSV文件需要处理。需要明确的是，用户是否已经将获取的数据保存为CSV，还是需要从已有的CSV中读取。根据问题描述，用户直接问的是“pandas读取csv文件中的字段数据”，所以重点应该是在如何使用pandas的read_csv函数，以及如何选择特定列。 接下来，我需要回忆pandas读取CSV的基本方法。通常用pd.read_csv('file.csv')，然后可以用df['column_name']或者df[['col1', 'col2']]来选择字段。可能需要提到参数如usecols来指定读取的列，或者dtype指定数据类型，还有处理缺失值、编码问题等常见问题。 同时，用户可能对代码中的步骤不太清楚，比如是否需要先保存response2的内容到CSV，然后再读取。在示例代码中，用户并没有保存到CSV，所以可能需要补充这一部分，比如将response2的内容写入CSV，再用pandas读取。或者假设用户已经有CSV文件，直接演示读取方法。 还需要注意代码中的细节，比如字段名是否正确，分隔符是什么，是否有标题行等。常见的CSV参数包括sep（分隔符）、header（是否有标题行）、index_col（索引列）、encoding（编码格式）等。可能需要举例说明不同的情况。 另外，用户可能对pandas的基本操作不熟悉，所以需要一步步解释，比如导入pandas、读取文件、查看数据、选择特定列。同时，可能需要处理异常情况，比如文件路径错误、列名不存在等，提醒用户注意这些点。 最后，确保回答结构清晰，先介绍基本用法，再给出示例，可能结合用户之前的代码，假设他们将数据保存为CSV后再用pandas处理。这样用户能够将前后的代码连接起来，理解整个流程。</think>这个Python脚本主要包含两个功能模块：通过API进行认证获取令牌、使用令牌请求数据，以及最后提到的pandas读取csv数据的需求。我将分步骤说明如何添加pandas处理csv文件的功能： 一、现有代码解析（用户可见部分） 1. 认证流程： $$response = requests.post(url=url, json=data)$$ 通过POST请求获取包含Authorization头的响应 2. 数据请求： $$response2 = requests.get(url=url2,params=params,headers=headers)$$ 使用获取的令牌请求专利行业数据 二、pandas读取CSV实现步骤 1. 基础读取方法： ```python import pandas as pd # 读取整个csv文件 df = pd.read_csv('your_file.csv') # 替换为实际文件路径 print(df.head()) # 查看前5行数据 ``` 2. 指定字段读取（假设csv有'industryCode', 'patentCount'等字段）： ```python # 使用usecols参数选择特定列 selected_columns = ['industryCode', 'patentCount'] df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=selected_columns) ``` 3. 带条件的数据筛选（示例）： ```python # 筛选industryCode为'C'的数据 filtered_df = df[df['industryCode'] == 'C'] print(filtered_df) ``` 三、完整整合建议（假设需要保存API数据到csv再处理）： ```python # 在现有代码后添加以下内容 # 将API响应转为DataFrame import pandas as pd from io import StringIO # 假设response2返回的是csv格式数据 csv_data = StringIO(response2.text) df = pd.read_csv(csv_data) # 或保存到文件再读取 with open('output.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(response2.text) df = pd.read_csv('output.csv') # 查看字段统计信息 print(df.describe()) # 提取特定字段（示例） if 'patentCount' in df.columns: patent_counts = df['patentCount'].values print(f"专利数量数组：{patent_counts}") ``` 四、注意事项： 1. 路径问题：确保csv文件路径正确，推荐使用绝对路径如：$r'C:\data\your_file.csv'$ 2. 编码处理：中文数据需指定编码参数 $$pd.read_csv('file.csv', encoding='gb18030')$$ 3. 缺失值处理：可用`na_values`参数指定缺失值标识 4. 大数据优化：对于大型csv建议使用`chunksize`参数分块读取 是否需要进一步解释如何将API返回的JSON数据（假设响应是JSON格式）转换为DataFrame？当前代码示例默认假设响应是CSV格式数据。

<think>好的，我现在需要回答用户关于Python requests库中get方法的使用，以及raise_for_status和apparent_encoding的解释，还有异常处理的部分。首先，我得回忆一下requests库的基本用法。用户可能想知道如何发起GET请求，参数如何设置，返回对象是什么。 首先，用户提到get方法的使用详解。我记得requests.get的基本语法是requests.get(url, params=None, **kwargs)。其中params用来传递查询参数，会自动编码成URL的查询字符串。例如，params={'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}会拼接到URL后面。需要举一个例子，比如获取百度搜索的结果，传递参数wd和pn。这时候需要构造params字典，然后用get方法发送请求。 接下来是返回的Response对象。用户可能需要知道常用的属性，比如status_code、text、content、headers等。需要详细解释每个属性的用途，比如status_code表示HTTP状态码，text是响应内容的字符串形式，content是字节形式，headers是响应头。 然后是raise_for_status方法。这个方法的作用是在响应状态码不是200时抛出HTTPError异常。需要说明在什么情况下使用这个方法，比如在发送请求后立即调用r.raise_for_status()来确保请求成功，否则进行异常处理。例如，如果返回404，调用这个方法会抛出异常，可以配合try-except块来捕获处理。 接下来是apparent_encoding属性。这个属性是requests库根据响应内容猜测的编码方式。有时候网页的编码可能没有正确声明，这时候可以用apparent_encoding来手动设置编码。比如，r.encoding = r.apparent_encoding，然后再访问r.text，这样能正确解码内容。需要举例说明，比如某个网页的编码是gbk，但响应头中没有指定，这时候用apparent_encoding来检测并设置。 异常处理部分需要涵盖requests可能抛出的异常，比如ConnectionError（网络连接问题）、Timeout（请求超时）、HTTPError（状态码错误）等。要展示如何用try-except块来捕获这些异常，并处理。例如，在try块中发送请求，调用raise_for_status，然后在except块中捕获HTTPError或其他异常，并打印错误信息。 另外，用户提供的引用中有提到response.json()和response.text的区别，这可能也需要稍微提及，比如json()方法将响应内容解析为JSON格式，返回字典，而text返回的是文本字符串。同时，引用中提到的Response对象来自requests.models.Response，需要说明返回的对象类型。 在组织内容时，要确保结构清晰，分点解释每个部分，代码示例要正确，并符合用户给出的格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不到数学公式，所以需要注意是否有需要调整的地方。另外，用户要求生成相关问题，需要根据解释的内容提出相关问题，比如params参数的作用，异常处理的方法，编码问题的解决等。 最后，检查是否有遗漏的部分，比如是否需要提到会话对象（Session）或者其他高级用法，但根据用户的问题，可能只需要基础的使用和异常处理。确保引用的正确添加，比如在提到raise_for_status时引用提供的引用[1]和[2]，在提到Response对象时引用[4]，在代码示例时参考引用[3]和[5]。 现在，整理思路，分步骤详细解释每个部分，并附上代码示例和异常处理的示例，确保覆盖用户提到的所有要点。</think>以下是对Python requests库中`get()`方法的详细说明，包含参数解析、`raise_for_status()`和`apparent_encoding`的作用，以及异常处理实践。 --- ### 一、requests.get() 方法详解 #### 1. 基本语法 ```python import requests response = requests.get(url, params=None, **kwargs) ``` - **`url`**：目标网址（必填），如`'https://www.baidu.com'` - **`params`**：字典类型参数，用于构建URL查询字符串。例如： ```python params = {'wd': 'Python', 'pn': 10} # 生成URL: url?wd=Python&pn=10 ``` - **`**kwargs`**：可选参数，如`headers`、`timeout`、`proxies`等[^3][^4]。 #### 2. 返回对象 方法返回`requests.models.Response`对象[^4]，常用属性： - `status_code`：HTTP状态码（如200表示成功，404表示未找到） - `text`：响应内容（自动解码后的字符串） - `content`：原始字节流形式的响应内容 - `headers`：响应头信息（字典格式） --- ### 二、核心方法解析 #### 1. `raise_for_status()` - **作用**：若HTTP状态码非200~299范围（如404、500），抛出`requests.exceptions.HTTPError`异常[^1][^2]。 - **典型用法**： ```python try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 触发异常检查 except requests.exceptions.HTTPError as e: print(f"请求失败: {e}") ``` #### 2. `apparent_encoding` - **作用**：通过内容分析推测网页编码（比`response.encoding`更准确）[^5]。 - **编码修正示例**： ```python response.encoding = response.apparent_encoding # 手动设置编码 print(response.text) # 正确显示中文内容 ``` --- ### 三、异常处理实践 #### 常见异常类型 | 异常类型 | 触发场景 | |---------------------------|-----------------------------------| | `ConnectionError` | 网络连接失败（如DNS解析错误） | | `Timeout` | 请求超时 | | `HTTPError` | 状态码异常（通过`raise_for_status()`触发）| #### 完整示例代码 ```python import requests url = 'https://www.baidu.com/s' params = {'wd': 'requests库教程'} headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} try: response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=5) response.raise_for_status() # 状态码检查 response.encoding = response.apparent_encoding # 编码修正 print(response.text[:200]) # 打印前200字符 except requests.exceptions.HTTPError as e: print(f"HTTP错误: {e}") except requests.exceptions.Timeout: print("请求超时") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求异常: {e}") ``` --- ### 四、关键点总结 1. **参数传递**：`params`字典会自动编码为URL查询参数。 2. **编码处理**：优先使用`apparent_encoding`解决中文乱码问题[^5]。 3. **异常捕获**：通过`try-except`结合`raise_for_status()`确保健壮性[^1]。 ---