Requests 响应内容

我们能读取服务器响应的内容。再次以 GitHub 时间线为例：

>>> import requests
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.text
u'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...

Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。

请求发出后，Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。当你访问 ​r.text​ 之时，Requests 会使用其推测的文本编码。你可以找出 Requests 使用了什么编码，并且能够使用 ​r.encoding​ 属性来改变它：

>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.encoding = 'ISO-8859-1'

如果你改变了编码，每当你访问 ​r.text​ ，Request 都将会使用 ​r.encoding​ 的新值。你可能希望在使用特殊逻辑计算出文本的编码的情况下来修改编码。比如 HTTP 和 XML 自身可以指定编码。这样的话，你应该使用 r.content 来找到编码，然后设置 ​r.encoding​ 为相应的编码。这样就能使用正确的编码解析 ​r.text​ 了。

在你需要的情况下，Requests 也可以使用定制的编码。如果你创建了自己的编码，并使用 codecs 模块进行注册，你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 ​r.encoding​ 的值， 然后由 Requests 来为你处理编码。

二进制响应内容

你也能以字节的方式访问请求响应体，对于非文本请求：

>>> r.content
b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...

Requests 会自动为你解码 gzip 和 deflate 传输编码的响应数据。

例如，以请求返回的二进制数据创建一张图片，你可以使用如下代码：

>>> from PIL import Image
>>> from io import BytesIO

>>> i = Image.open(BytesIO(r.content))

JSON 响应内容

Requests 中也有一个内置的 JSON 解码器，助你处理 JSON 数据：

>>> import requests

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.json()
[{u'repository': {u'open_issues': 0, u'url': 'https://github.com/...

如果 JSON 解码失败， ​r.json()​ 就会抛出一个异常。例如，响应内容是 401 (Unauthorized)，尝试访问 ​r.json()​ 将会抛出 ​ValueError: No JSON object could be decoded​ 异常。

需要注意的是，成功调用 ​r.json()​ 并**不**意味着响应的成功。有的服务器会在失败的响应中包含一个 JSON 对象（比如 HTTP 500 的错误细节）。这种 JSON 会被解码返回。要检查请求是否成功，请使用 ​r.raise_for_status()​ 或者检查 ​r.status_code​ 是否和你的期望相同。

原始响应内容

在罕见的情况下，你可能想获取来自服务器的原始套接字响应，那么你可以访问 ​r.raw​。 如果你确实想这么干，那请你确保在初始请求中设置了 stream=True。具体你可以这么做：

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events', stream=True)
>>> r.raw
<requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
>>> r.raw.read(10)
'\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'

但一般情况下，你应该以下面的模式将文本流保存到文件：

with open(filename, 'wb') as fd:
    for chunk in r.iter_content(chunk_size):
        fd.write(chunk)

使用 Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 ​Response.raw​ 不得不处理的。 当流下载时，上面是优先推荐的获取内容方式。‎请注意，chunk_size可以自由调整为可能更适合您的用例的数字。‎