在上一篇文章中，我们学习了如何使用 Requests 库发起 POST 请求。在获得响应后，处理这一响应的内容是我们进行网页访问自动化的关键步骤。本节将着重于如何有效地处理响应内容，包括获取响应文本、JSON 数据和其他重要的信息。

1. 获取响应文本

当我们发起请求并得到了响应后，最基本的操作是获取响应的文本内容。Requests 库提供了简便的方法来实现这一点。

import requests

# 发起 POST 请求
url = 'https://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
response = requests.post(url, data=data)

# 获取响应文本
response_text = response.text
print(response_text)
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在这个例子中，我们向 https://httpbin.org/post 发起了一个 POST 请求，并打印了服务器返回的响应文本。response.text 将返回一个字符串，表示响应的内容。

2. 获取 JSON 数据

如果服务器返回的数据是 JSON 格式，我们可以直接使用 response.json() 方法来解析它。

import requests

# 发起 GET 请求
url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1'
response = requests.get(url)

# 获取 JSON 数据
json_data = response.json()
print(json_data)

# 访问具体字段
print(f"Title: {json_data['title']}")
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在上面的代码中，我们从一个示例 API 获取了一篇文章的详细信息，并访问了其中的“标题”字段。使用 response.json() 可以方便地解析 JSON 格式的数据，使得后续数据处理更为简单。

3. 检查响应状态

在处理响应时，检查请求的状态码是非常重要的。Requests 库为我们提供了简单的方法来检查请求是否成功。

import requests

response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')

# 检查状态码
if response.status_code == 200:
    print("请求成功！")
    print(response.json())
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
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在这个例子中，我们检查了响应的状态码。如果状态码是 200，表示请求成功；否则，我们输出失败的状态码。

4. 处理响应头

有时，响应头也包含着重要的信息，例如内容类型、服务器信息等。可以通过 response.headers 来访问这些头部信息。

import requests

response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')

# 获取响应头
headers = response.headers
print("内容类型:", headers['Content-Type'])
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在这段代码中，我们获取并打印出响应的内容类型，了解返回的数据格式。

5. 处理异常

在处理网络请求时，可能会发生各种异常，比如请求超时、连接错误等。使用 try...except 可以帮助我们捕捉这些异常。

import requests

url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1'

try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"HTTP 错误: {http_err}")
except requests.exceptions.RequestException as req_err:
    print(f"请求错误: {req_err}")
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在上述例子中，我们设置了请求超时，并且用 raise_for_status() 方法来检查响应状态。如果发生错误，我们能够捕捉并输出相应的错误信息。

结论

我们学习了如何处理来自服务器的响应，包括获取文本、解析 JSON 和处理异常等。掌握这些技能将使我们在网页访问自动化中更加得心应手。下一篇文章中，我们将介绍如何使用 BeautifulSoup 库抓取网页数据，敬请期待！