本文目录一览：
- 1、请教python requests.post()请求一个第三方接口的问题返回中文乱码的问题
- 2、基于cURL命令行工具进行测试
- 3、pythoncurl命令报curl
- 4、怎么把这个 curl 命令用 python requests 搞定
- 5、如何利用cURL和python对服务端和web端进行接口测试
- 6、R语言中，RCurl优势在哪儿，做爬虫的话用Python还是RCurl效率高
请教python requests.post()请求一个第三方接口的问题返回中文乱码的问题
需要一个转码和解码，因为文件内部编码不同，所以输出来是乱码。代码如下：
txt=requests.post(url)
mytxt=txt.text.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')
基于cURL命令行工具进行测试
cURL是常用的命令行操作工具，我们会用这个命令必须要进行Account API的调用。cURL只能发起API调用，本身并不具备结果验证能力。
比如curl -i -H "Accept:application/json" -X GET " "
其中命令行参数：
-i：说明显示response的header信息
-H：用于设定request的header
-X：用于指定执行的方法，使用了GET方法，其他常见的方法还有POST、PUT、DELETE等，如果不知道-X，默认方法是GET。
-d：用于设定http参数，http参数可以直接加在URL的query string,也可以用-d带入参数，参数之间可用串接，或使用多个-d
-b:传递cookie时，用于指定cookie文件的路径
session记录使用者登入信息，后端会传一个session ID给前端，前端在发给后端的requests的header中就需要设置此session ID,后端便会以此session ID识别出前端是属于具体哪个session.
curl -i -H "sessionid:XXXX" -X GET ""
使用cookie,认证成功后，后端会返回cookie给前端，前端可以把该cookie保存成为文件，当需要再次使用该cookie时，再用 -b cookie_file 的方式在request中植入cookie既可正常使用
将cookie保存为文件：
curl -i -X POST -d username=robin -d password=password123 -c ~/cookie.txt ""
载入cookie到request中：
curl -i -H "Accept:application/json" -X GET -b ~/cookie.txt ""
pythoncurl命令报curl
语法错误或者插件不存在。
Python curl命令报curl是指在Python程序中使用curl命令时出现了错误. curl是一种命令行工具, 可以用来发送网络请求, 获取网络数据. 在Python程序中, 可以使用os模块的os.system()函数来执行curl命令. 例如:
Copy code
import os
# 执行curl命令
os.system("curl ")
如果Python curl命令报curl错误, 可能是因为程序中存在语法错误, curl命令语法不正确, 或者系统中没有安装curl命令. 您可以检查程序的语法, 确认curl命令的语法是否正确, 并检查
怎么把这个 curl 命令用 python requests 搞定
import httplib
import json
p = { "method" : "test", "params" : [ { "detail" : "Hello_world"} ] }
headers = {"Content-type":"application/x-www-form-urlencoded","Accept":"text/plain"}
conn = httplib.HTTPConnection("127.0.0.1", 8081)
conn.request("POST","", json.dumps(p), headers)
如何利用cURL和python对服务端和web端进行接口测试
template int Graph::GetVertexPosTable(const NameType vertexname) { for (int i=0; i this-m_numVertexs; i++) { if (vertexname == m_pVertexTable[i].m_vertexName) { return i; } } return -1; }
R语言中，RCurl优势在哪儿，做爬虫的话用Python还是RCurl效率高
Python 用requests + BeautifulSoup 很方便。
【Step1】获取html：
import requests
r = requests.get(‘’)
html = r.text #这样3行代码就把网页的html取出来了
【Step2】解析：
html用你喜欢的方式解析就可以了，牛逼的话可以直接正则。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html) #这样2行就可以很方便的操作soup解析了
或者专业点的用scrapy爬虫框架，默认用xpath解析。
