Python基础02-掌握HTTP API的秘诀

在下面文案基础上扩展,写一篇技术博客,标题要有吸引力?

标题:

在Python中,使用HTTP API已成为一种常见的操作。本文将深入探讨如何使用Python的requests库与HTTP API进行交互。我们将学习如何发送GET和POST请求、处理查询参数、处理HTTP错误、设置请求超时、使用请求头、处理JSON有效负载、处理响应编码、使用会话、处理重定向以及流式处理大型响应。

1. 基本GET请求

要使用GET请求从API端点获取数据,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
data = response.json()  # 假设响应为JSON
print(data)

2. 带查询参数的GET请求

要发送带查询参数的GET请求,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('https://api.intumu.com/search', params=params)
data = response.json()
print(data)

3. 处理HTTP错误

要优雅地处理可能的HTTP错误,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
try:
    response.raise_for_status()  # 如果状态为4xx或5xx,则引发HTTPError
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f'HTTP错误:{err}')

4. 为请求设置超时

要为API请求设置超时以避免无限期挂起,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
try:
    response = requests.get('https://api.intumu.com/data', timeout=5)  # 超时时间(秒)
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.Timeout:
    print('请求超时')

5. 在请求中使用头部

要在请求中包含头部(例如,进行身份验证),可以使用以下代码:

复制代码
import requests
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'}
response = requests.get('https://api.intumu.com/protected', headers=headers)
data = response.json()
print(data)

6. 使用JSON有效负载的POST请求

要使用POST请求将数据发送到API端点并使用JSON有效负载,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post('https://api.intumu.com/submit', json=payload, headers=headers)
print(response.json())

7. 处理响应编码

要正确处理响应编码,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
response.encoding = 'utf-8'  # 将编码设置为与预期响应格式匹配
data = response.text
print(data)

8. 使用会话与请求

要使用会话对象进行多个请求到同一主机,从而提高性能,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
with requests.Session() as session:
    session.headers.update({'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'})
    response = session.get('https://api.intumu.com/data')
    print(response.json())

9. 处理重定向

要处理或禁用重定向,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data', allow_redirects=False)
print(response.status_code)

10. 流式处理大型响应

要将大型响应流式处理并分块处理,而不是将其全部加载到内存中,可以使用以下代码:

复制代码
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/large-data', stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
    process(chunk)  # 将'process'替换为您的实际处理函数

通过掌握这些技巧,您可以更有效地使用Python与HTTP API进行交互。学习这些操作将使您能够处理各种API请求和响应,从而使您的应用程序更具灵活性和功能性。

civilpy:Python数据分析及可视化实例目录944 赞同 · 36 评论文章​编辑

相关推荐
shut up1 小时前
LangChain - 如何使用阿里云百炼平台的Qwen-plus模型构建一个桌面文件查询AI助手 - 超详细
人工智能·python·langchain·智能体
宝贝儿好1 小时前
【python】第五章:python-GUI编程
python·pyqt
闲人编程2 小时前
从多个数据源(CSV, Excel, SQL)自动整合数据
python·mysql·数据分析·csv·存储·数据源·codecapsule
B站_计算机毕业设计之家2 小时前
推荐系统实战:python新能源汽车智能推荐(两种协同过滤+Django 全栈项目 源码)计算机专业✅
大数据·python·django·汽车·推荐系统·新能源·新能源汽车
茯苓gao2 小时前
Django网站开发记录(一)配置Mniconda,Python虚拟环境,配置Django
后端·python·django
Full Stack Developme3 小时前
Python Redis 教程
开发语言·redis·python
码界筑梦坊3 小时前
267-基于Django的携程酒店数据分析推荐系统
python·数据分析·django·毕业设计·echarts
Cherry Zack3 小时前
Django视图进阶:快捷函数、装饰器与请求响应
后端·python·django
qq_4924484463 小时前
Jmeter设置负载阶梯式压测场景(详解教程)
开发语言·python·jmeter
lianyinghhh4 小时前
瓦力机器人-舵机控制(基于树莓派5)
人工智能·python·自然语言处理·硬件工程