Python爬虫实战：利用requests库高效抓取数据

青禾

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的requests库进行数据抓取。通过对比Java等语言，突出Python在集成工具库方面的便捷性。详细讲解了设置请求参数、Headers、代理以及处理不同响应格式（文本、JSON、二进制）的具体代码示例，帮助开发者快速上手网络爬虫开发。

利用Python编写爬虫程序的一大优势在于其丰富的工具生态，这极大地简化了开发流程。虽然Java等其他语言也能实现爬虫功能，例如通过HttpClient工具或WebMagic框架，但通常需要编写更多的代码行。相比之下，Python凭借高度集成的库，仅需寥寥数行即可实现相同的数据抓取目标，两者最终达成的效果一致，但Python在开发效率上更具优势。

接下来将具体演示requests库的基础用法：

#!/usr/local/env python
# coding:utf-8

import requests

#下面开始介绍requests的使用，环境语言是python3，使用下面的网址作为参考
#http://www.sse.com.cn/market/bonddata/data/tb/

request_param = {'jsonCallBack': 'jsonpCallback6588',
   'isPagination': 'true',
   'sqlId': 'COMMON_BOND_XXPL_ZQXX_L',
   'BONDTYPE': '地×××府债券',
   'pageHelp.pageSize': '25',
   'pageHelp.pageNo': '2',
   'pageHelp.beginPage': '2',
   'pageHelp.cacheSize': '1',
   'pageHelp.endPage': '21'}

user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.146 Safari/537.36'
referer = 'http://www.sse.com.cn/market/bonddata/data/ltb/'
#设置headers
headers = {'User-Agent': user_agent, 'Referer': referer}
#设置代理
proxy = {
 "http":"http://113.214.13.1:8000"
}

# 需要请求的URL地址
request_url = 'http://query.sse.com.cn/commonQuery.do?'

#设置请求地址
response = requests.get(request_url, headers=headers, proxies=proxy, params=request_param);
print(response.status_code)
#文本响应内容
print(response.text)
#json格式响应内容
print(response.json())
#二进制响应内容
print(response.content)
#原始格式
print(response.raw)