Python HTTPS下载详解：高效处理网络请求与响应
一、引言
在 Python 中，通过 HTTPS 进行网络下载是非常常见的操作。
HTTPS 提供了安全的通信方式，能够保护数据的传输安全。
本文将详细介绍在 Python 中如何使用 HTTPS 进行下载操作，并高效处理网络请求与响应。
二、使用 Python 进行 HTTPS 下载
Python 标准库中提供了 `urllib` 和 `requests` 两个常用的库来进行 HTTPS 下载。
其中，`requests` 库更加简单易用，因此本文将以 `requests`库为例进行介绍。
1. 安装 requests 库
需要安装 requests 库。可以使用 pip 命令进行安装：
“`shell
pip install requests
“`
2. 发起HTTPS 下载请求
使用 requests 库发起 HTTPS 下载请求的示例代码如下：
“`python
importrequests
url =替换为实际的 URL
response = requests.get(url)
检查响应状态码
if response.status_code == 200:
下载成功，处理响应内容
with open(file.zip, wb) as f:
f.write(response.content)
else:
下载失败，处理错误
print(Failed to download file)
“`
上述代码通过 `requests.get()` 方法发起 HTTPS GET 请求，并将响应内容保存到本地文件。
三、高效处理网络请求与响应
为了高效处理网络请求与响应，我们可以使用以下技巧：
1. 设置超时时间
为了避免长时间等待无响应的网络请求，可以设置超时时间。
`requests` 库提供了 `timeout` 参数来设置超时时间。
示例代码如下：
“`python
response = requests.get(url, timeout=5) 设置超时时间为 5 秒
“`
2. 使用流式传输
对于大文件下载，为了避免内存溢出，可以使用流式传输。
`requests` 库提供了 `stream` 参数来启用流式传输。
示例代码如下：
“`python
url =大文件下载示例 URL
response = requests.get(url, stream=True) 启用流式传输模式
if response.status_code == 200:
with open(large_file.zip, wb) as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192): 按块读取响应内容并写入文件
f.write(chunk)
“`
通过流式传输，可以逐块读取响应内容并写入文件，避免一次性加载整个文件到内存中。可以根据实际情况调整块大小（chunk_size）。
3. 错误处理与重试机制
在网络请求过程中，可能会遇到各种错误，如网络中断、服务器故障等。
为了实现更好的用户体验，可以添加错误处理和重试机制。
示例代码如下：
“`pythonhttps下载详解：高效处理网络请求与响应一、引言在 Python 中，通过 HTTPS 进行网络下载是一种常见操作。HTTPS 提供了安全的通信方式，保护数据的传输安全。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 HTTPS 进行下载操作，以及如何高效处理网络请求与响应。二、使用 Python 进行 HTTPS 下载Python 标准库中提供了 `urllib` 和 `requests` 两个常用的库来进行 HTTPS 下载。其中 `requests` 库更加简单易用，因此本文将以 `requests` 库为例进行介绍。1. 安装 requests 库需要安装 requests 库。可以使用 pip 命令进行安装：pip install requests2. 发起 HTTPS 下载请求使用 requests 库发起 HTTPS 下载请求的示例代码如下：import requestsurl =替换为实际的 URLresponse = requests.get(url) 发起 HTTPS GET 请求检查响应状态码if response.status_code == 200: 下载成功，处理响应内容 with open(file.zip,wb) as f: f.write(response.content)else: 下载失败，处理错误 print(Failed to download file)上述代码通过 `requests.get()` 方法发起 HTTPS GET 请求，并将响应内容保存到本地文件。三、高效处理网络请求与响应为了高效处理网络请求与响应，可以使用以下技巧：设置超时时间为了避免长时间等待无响应的网络请求，可以设置超时时间。requests 库提供了 timeout 参数来设置超时时间。示例代码如下：response = requests.get(url, timeout=5) 设置超时时间为 5 秒使用流式传输对于大文件下载时为了内存溢出的原因我们需要采用流式传输的方式来节省内存的使用在 `requests`库中提供了 stream 参数来启用流式传输示例代码如下：url =大文件下载示例 URLresponse
如何实现python接口，的https
今天写代码时碰到一个问题，花了几个小时的时间google，基本上把google搜索的前几页内容都一一看了下，问题最终是解决了，不过过程挺曲折的，所以把这个过程记下来以便以后参考之。
原因是以下一段代码引起的：?12import (本来这段代码很简单的，就是请求一个https的连接，可是报以下错误：?:第一反应是https证书问题产生的，如是以python ssl 为关键字google后，看到大家都在用requests这个python组件做http请求客户端，就像java里面的httpclient组件一样，如果安装完request包后，改成如下代码：?12import (还是报以下错误：?: [Errno 1] _ssl.c:504: errorE8:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:reason(1000)可以看出来，用requests和urllib2报的错误信息是一样，可见它们都是基于相同的底层api操作的，比如基于TLS的socket连接。
到这里的时候我怀疑这个问题不是python代码写的有问题，可能是操作系统级别的设置错了。
如下直接在shell客户端运行如下测试脚本：?1wget果然报如下错误：?12OpenSSL: errorE8:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:reason(1000)无法建立 SSL 连接。
到这里我怀疑是openssl安装有问题，更新到最新版本后还是一样，然后在浏览器里访问是可以的，所以应该不是openssl有问题。
继续google…….，就发现有人也遇到过这种问题，说是连接SSL服务器时SSL的版本不对，如是用如下代码测试不同的SSL版本，看是不是这个问题:?curl -1curl -2curl -3分别用上面的三句脚本去测试连接情况，发现第三种可以连接正常（-1,2,3，数字分别代码tlsv1,sslv2,sslv3三个不同的SSL版本）。
说明这个https连接所在的服务器是基于SSLV3版本的。
找到的问题，就很容易知道怎么改写python代码了。
?class MyAdapter(HTTPAdapter):def init_poolmanager(self, connections, maxsize)= PoolManager(num_pools=connections,maxsize=maxsize,ssl_version=_SSLv3) s= ()(MyAdapter())#所有的https连接都用_SSLV3去连接(实现：?# custom HTTPS opener, banners oracle 10g server supports SSLv3 onlyimport httplib, ssl, urllib2, socketclass HTTPSConnectionV3():def __init__(self,*args,**kwargs).__init__(self,*args,**kwargs) def connect(self):sock= _connection((,),)if self._tunnel_= sockself._tunnel()= _socket(sock,_file,_file, ssl_version=_SSLv3)except , e:print(Trying SSLv3.)= _socket(sock,_file,_file, ssl_version=_SSLv23) class HTTPSHandlerV3():def https_open(self, req):return _open(HTTPSConnectionV3, req)# install _opener(_opener(HTTPSHandlerV3())) if __name__== __main__:r= (htANPROD1/bwskfcls.P_GetCrse)print(())可以看到这两种方案的原理都是一样，就是自定义连接处理器，改变连接时ssl的版本号。
python为什么叫爬虫？
爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。
在进入文章之前，我们首先需要知道什么是爬虫。
爬虫，即网络爬虫，大家可以理解为在网络上爬行的一只蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛，如果它遇到自己的猎物（所需要的资源），那么它就会将其抓取下来。
比如它在抓取一个网页，在这个网中他发现了一条道路，其实就是指向网页的超链接，那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。
不容易理解的话其实可以通过下面的图片进行理解：
因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。
Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。
如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
作为一门编程语言而言，Python是纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点从而深受程序员的喜爱。
举一个例子：完成一个任务的话，c语言一共要写1000行代码，java要写100行，而python则只需要写20行的代码。
使用python来完成编程任务的话编写的代码量更少，代码简洁简短可读性更强，一个团队进行开发的时候读别人的代码会更快，开发效率会更高，使工作变得更加高效。
这是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，而且相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。
python爬虫的构架组成如下图：
1、URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;
2、网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;
3、网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
而python的工作流程则如下图：
（Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。）
Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，提供了如urllib、re、json、pyquery等模块，同时又有很多成型框架，如Scrapy框架、PySpider爬虫系统等，本身又是十分的简洁方便所以是网络爬虫首选编程语言！
python 怎么实现http服务器
简而言之，它是在物理服务器上搭建的一个网络连接服务器（networking server），永久地等待客户端发送请求。
当服务器收到请求之后，它会生成响应并将 其返回至客户端。
客户端与服务器之间的通信，是以HTTP协议进行的。
客户端可以是浏览器，也可以是任何支持HTTP协议的软件。
那么，网络服务器的简单实现形式会是怎样的呢？下面是我对此的理解。
示例代码使用Python语言实现，不过即使你不懂Python语言，你应该也可以从代码和下面的 解释中理解相关的概念：?22import socketHOST, PORT = , 8888listen_socket = (_INET, _STREAM)listen_(_SOCKET, _REUSEADDR, 1)listen_((HOST, PORT))listen_(1)print Serving HTTP on port %s … % POR
