Python requests库网络请求入门指南：实战获取免费天气API数据

掌握如何使用requests库进行网络请求，是迈向Python自动化、数据采集和系统集成的关键一步。今天，我们就来系统学习requests库的核心用法，并通过一个调用免费天气API的实战项目，让你彻底上手。

我们将使用Python生态中最为流行的HTTP库——requests。它设计优雅，接口简洁，极大简化了网络交互的复杂度。

学习目标

通过本文，你将能够：

• 掌握发送GET与POST请求的基本方法。
• 学会获取并解析JSON格式的响应数据。
• 理解如何处理HTTP响应状态码、头部和内容。
• 完成一个实战项目：获取并展示实时天气信息。

在开始之前，请确保已安装requests库。如果未安装，可以通过以下命令安装：

pip install requests

一、安装与导入

安装完成后，在Python脚本中导入它：

import requests

二、发起GET请求：获取数据

GET请求通常用于从服务器获取信息。

基本语法

response = requests.get(url, params=query_params, headers=headers)

示例1：获取网页内容

# 1. 一个最简单的GET请求
res = requests.get("https://httpbin.org/get")
print(res.status_code)  # 200 → 请求成功！
print(res.text)         # 打印响应的文本内容

示例2：发送带查询参数的GET请求
查询参数会自动拼接到URL之后。

# 此请求将访问：https://httpbin.org/get?name=Alice&age=25
params = {"name": "Alice", "age": 25}
res = requests.get("https://httpbin.org/get", params=params)
print(res.url)  # 查看实际请求的完整URL

三、发起POST请求：提交数据

POST请求用于向服务器提交数据，例如登录、上传文件等。

基本语法

response = requests.post(url, data=form_data, json=json_data, headers=headers)

示例：提交表单数据或JSON数据
data参数和json参数是两种常用的提交方式，它们的主要区别在于请求头的Content-Type和数据的编码方式。

# 1. 提交表单数据 (application/x-www-form-urlencoded)
form_data = {"username": "alice", "password": "123456"}
res = requests.post("https://httpbin.org/post", data=form_data)

# 2. 提交 JSON 数据 (application/json)
# 使用json参数，requests会自动设置请求头并序列化字典
json_data = {"user": "alice", "action": "login"}
res = requests.post("https://httpbin.org/post", json=json_data)
print(res.json())  # 直接解析返回的JSON数据为Python对象

四、解析响应内容

发送请求后，我们会得到一个Response对象，它包含了服务器返回的所有信息。

属性/方法	说明
.status_code	HTTP 状态码（200=成功，404=未找到，500=服务器内部错误等）
.headers	响应头信息，以字典形式提供
.text	响应的文本内容（requests会自动进行编码推断和解码）
.content	响应的原始字节内容（常用于下载图片、文件等二进制数据）
.json()	将JSON格式的响应体解析为Python字典或列表

在解析JSON时，强烈建议添加异常处理，因为服务器可能返回非JSON格式的内容。

try:
    data = res.json()  # 尝试解析JSON
except requests.exceptions.JSONDecodeError:
    print("❌ 响应不是有效的JSON格式！")
    print("原始内容:", res.text)

五、实战项目：获取实时天气（使用免费API）

理论学习之后，我们通过一个实用的例子来巩固。我们将使用 Open-Meteo 提供的免费天气API，它无需注册或API密钥。

• API 文档：https://open-meteo.com/
• 接口地址：https://api.open-meteo.com/v1/forecast

实现步骤

1. 构造请求URL及查询参数（需要目标城市的经纬度）。
2. 发送GET请求。
3. 解析返回的JSON数据，提取温度、风速等信息。
4. 将信息友好地输出到控制台。

代码实现
下面的代码定义了一个get_weather函数，可以获取指定城市的当前天气。

import requests

def get_weather(lat=39.9042, lon=116.4074, city="北京"):
    """
    获取指定城市的当前天气
    默认：北京 (纬度 39.9042, 经度 116.4074)
    """
    url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
    params = {
        "latitude": lat,
        "longitude": lon,
        "current_weather": "true",
        "timezone": "Asia/Shanghai"
    }
    try:
        response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 如果状态码不是 2xx，抛出异常

        data = response.json()
        current = data["current_weather"]

        print(f"🌤️  {city} 当前天气:")
        print(f"   温度: {current['temperature']}°C")
        print(f"   风速: {current['windspeed']} km/h")
        print(f"   天气代码: {current['weathercode']} (参考: https://open-meteo.com/en/docs)")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ 网络请求失败: {e}")
    except KeyError as e:
        print(f"❌ 响应数据格式异常: 缺少字段 {e}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    get_weather()  # 查询北京天气
    get_weather(31.2304, 121.4737, "上海") # 查询上海天气
    get_weather(23.1291, 113.2644, "广州") # 查询广州天气

运行上述代码，你将在终端看到类似下面的输出。这表示你已成功通过Python程序从互联网API获取了实时数据！

六、其他实用技巧

除了核心的请求方法，requests库还提供了一些高级功能，可以应对更复杂的网络场景。

1. 设置请求头（模拟浏览器访问）
某些网站会检查User-Agent等请求头，未设置可能被拒绝访问。

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}
res = requests.get("https://example.com", headers=headers)

2. 下载文件
利用.content属性可以轻松下载图片、文档等二进制文件。

res = requests.get("https://example.com/image.jpg")
with open("image.jpg", "wb") as f:
    f.write(res.content)  # .content 是字节数据

3. 使用会话（Session）保持状态
Session对象可以跨请求自动保持Cookie，常用于模拟登录后的操作。

session = requests.Session()
session.get("https://example.com/login")  # 首次请求，服务器可能设置Cookie
session.post("https://example.com/data")  # 后续请求会自动携带上一步的Cookie

七、巩固练习

为了加深理解，请尝试完成以下两个小任务。它们会帮助你熟悉标准的HTTP交互流程。

任务1：发送一个GET请求到 https://httpbin.org/json，解析返回的JSON数据，并打印出其中"slideshow"对象的"title"字段值。
任务2：发送一个POST请求到 https://httpbin.org/post，请求体为JSON数据 {"task": "learn Python"}，然后打印服务器响应中"json"字段的内容。

参考答案如下：

import requests

# === 任务1：GET ===
print("【任务1】")
res1 = requests.get("https://httpbin.org/json")
print("标题:", res1.json()["slideshow"]["title"])

# === 任务2：POST ===
print("\n【任务2】")
payload = {"task": "learn Python"}
res2 = requests.post("https://httpbin.org/post", json=payload)
print("服务器收到:", res2.json()["json"])

八、核心要点总结

下表总结了requests库在不同场景下的核心用法模板：

场景	代码模板
GET 带参数	requests.get(url, params={...})
POST 表单	requests.post(url, data={...})
POST JSON	requests.post(url, json={...})
解析 JSON	response.json()
错误处理	try-except + response.raise_for_status()

在实战中，请务必牢记以下最佳实践：

• 始终检查响应状态：使用response.status_code或response.raise_for_status()来确保请求成功，而不是假设一切正常。
• 设置超时：为请求添加timeout参数（如timeout=5），防止因网络问题导致程序长时间无响应。
• 保护敏感信息：切勿将API密钥、密码等硬编码在代码中。应使用环境变量或配置文件来管理。

恭喜你！现在你已经掌握了使用Python的requests库与Web服务进行交互的核心技能。无论是调用公开的REST API，还是构建自己的网络自动化脚本，这些知识都是坚实的基础。想要探索更多关于Python的实践技巧和深度教程，可以持续关注我们云栈社区的技术文档板块，那里汇聚了许多开发者的实战经验和学习资源。继续探索，你的代码将拥有连接整个互联网的能力！