Python greift effizient auf die HTTP -API zu: fordert Bibliothek an und fordert Cache
an.Dieser Artikel wird aus "praktischem Python" ausgew?hlt, und der Autor Stuart zeigt, wie man mit Python und mehreren Modulen von Drittanbietern leicht auf die HTTP-API zugreift.
In den meisten F?llen ist die Verarbeitung von Daten von Drittanbietern zu Zugriff auf die HTTP-API erforderlich, d. H. Das Senden von HTTP-Anfragen an Webseiten, die eher von Maschinen als manuell gelesen werden sollen. Die API-Daten befinden sich normalerweise in einem maschinenlesbaren Format, normalerweise in JSON oder XML. Lassen Sie uns mithilfe von Python sehen, wie Sie auf die HTTP -API zugreifen.Die Grundprinzipien der Verwendung von HTTP -API sind einfach:
- Senden Sie eine HTTP -Anfrage an die URL der API, die einige Authentifizierungsinformationen (wie API -Schlüssel) enthalten kann, um zu beweisen, dass wir autorisiert sind.
- Daten abrufen.
- Verwenden Sie Daten, um nützliche Vorg?nge abzuschlie?en.
-Modul. Dies ist eine HTTP-Bibliothek für Python, mit der HTTP-Daten bequemer werden als Pythons integriertes requests
und k?nnen mit urllib.request
installiert werden. python -m pip install requests
Erstens werden wir schnell sehen, welche Bilder auf Pixabay verfügbar sind. Wir werden hundert Bilder schnappen, sie schnell st?bern und den gewünschten ausw?hlen. Dazu ben?tigen wir einen Pixabay -API -Schlüssel, daher müssen wir ein Konto erstellen und dann den Schlüssel aus dem Suchbildabschnitt des API -Dokuments abrufen.
fordert Modul
an
Die grundlegenden Versionen der Verwendung des -Moduls, um HTTP -Anforderungen an die API zu stellen, umfassen das Erstellen von HTTP -URLs, das Erstellen von Anforderungen und das Lesen von Antworten. Hier ist die Antwort im JSON -Format. Das requests
-Modul macht jeden Schritt sehr einfach. Der API -Parameter ist ein Python -W?rterbuch, und die requests
-Funktion macht einen Aufruf. Daher sieht ein einfacher Anruf so aus: get()
requests
.json
Dies gibt ein Python -Objekt zurück, und wie in der API -Dokumentation vorgeschlagen, k?nnen wir seine verschiedenen Teile anzeigen:
Um hundert Ergebnisse zu erzielen, k?nnen wir einfach entscheiden, fünf Anrufe zu t?tigen, von denen jedes 20 Ergebnisse erzielt, aber dies ist nicht robust genug. Ein besserer Ansatz besteht darin, die Anforderungsseite zu durchlaufen, bis Sie die gewünschten hundert Ergebnisse erzielen und dann anhalten. Dies verhindert Probleme, wenn Pixabay die Standardzahl der Ergebnisse ?ndert (z. B. bis 15). Es erm?glicht uns auch, die Situation zu bew?ltigen, in der die Suchbegriffe keine hundert Bilder haben. Wir verwenden also eine while
-Schleife, die jedes Mal die Seitenzahl erh?hen. Wenn wir 100 Bilder erreicht haben oder es kein Bild zum Abrufen gibt, beenden wir die Schleife:
cache http requests
Es ist eine gute Idee, nicht mehrmals bei der HTTP -API dieselben Anfragen zu stellen. Viele APIs haben Verwendungsbeschr?nkungen, um überbeanspruchung durch Anfragen zu vermeiden, und Anfragen nehmen Zeit und Mühe. Wir sollten versuchen, frühere Anfragen zu vermeiden. Glücklicherweise gibt es eine nützliche M?glichkeit, dies zu tun, wenn das Python requests
-Modul verwendet wird: Installieren Sie python -m pip install requests-cache
mit requests-cache
. Dadurch werden die von uns get?tigten HTTP -Anrufe nahtlos aufgezeichnet und die Ergebnisse speichern. Dann, sp?ter, wenn wir denselben Anruf erneut t?tigen, erhalten wir das lokal gespeicherte Ergebnis, ohne wieder auf die API zugreifen zu müssen. Dies spart Zeit und Bandbreite. Um requests_cache
zu verwenden, es zu importieren und ein CachedSession
zu erstellen und dann session.get
anstelle von requests.get
zu verwenden, um die URL zu erhalten, erhalten wir die Vorteile des Caching ohne zus?tzliche Anstrengung:
Ausgabe
erzeugen Um die Abfrageergebnisse anzuzeigen, müssen wir das Bild irgendwo anzeigen. Eine bequeme M?glichkeit besteht darin, eine einfache HTML -Seite zu erstellen, um jedes Bild anzuzeigen. Pixabay bietet kleine Miniaturansichten für jedes Bild, das in der API -Antwort previewURL
bezeichnet wird, sodass wir eine HTML -Seite erstellen k?nnen wollen und unterschreiben Sie den Fotografen. Daher k?nnte jedes Bild auf der Seite so aussehen:
Wir k?nnen es aus der Liste images
mit Listenverst?ndnis erstellen und dann "n".join()
verwenden, um alle Ergebnisse in eine gro?e Zeichenfolge zu verkettet:
Wenn wir dann eine sehr einfache HTML -Seite mit dieser Liste schreiben, k?nnen Sie sie einfach in einem Webbrowser ?ffnen. Zeigen Sie schnell alle Suchergebnisse an, die wir von der API erhalten Pixabay -Seite:
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(Folgende FAQs sind nach dem Originaltext umgeschrieben und optimiert)
H?ufig gestellte Fragen zum Erhalten von Daten mit Pythons HTTP -API (FAQs)
-
Was ist der Unterschied zwischen http und https? http ist ein Hypertext -Transferprotokoll, und HTTPS ist ein sicheres Hypertext -Transferprotokoll. Der Hauptunterschied besteht darin, dass HTTPS SSL -Zertifikate verwendet, um eine sichere verschlüsselte Verbindung zwischen dem Server und dem Client herzustellen, w?hrend HTTP dies nicht tut. Dies macht HTTPS sicherer, wenn sensible Daten wie Kreditkarteninformationen oder Anmeldeinformationen übertragen werden.
-
Wie funktioniert HTTP in Python? Mehrere Bibliotheken k?nnen in Python verwendet werden, um HTTP -Anforderungen auszustellen. Die am h?ufigsten verwendeten ist
requests
. Mit dieser Bibliothek k?nnen Sie HTTP-Anforderungen und Prozessantworten senden, einschlie?lich Verarbeitung von Cookies, Formulardaten, mehrteiligen Dateien und mehr. Es ist ein leistungsstarkes Tool für die Interaktion mit Webdiensten und kann in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden. -
Was sind die üblichen HTTP -Methoden? Wie benutze ich sie in Python? Die h?ufigsten HTTP -Methoden sind Get, Post, Put, L?schen, Kopf, Optionen und Patch. In Python k?nnen Sie die
requests
Bibliothek verwenden, um diese Methoden zu verwenden. Um beispielsweise eine Get -Anfrage zu senden, k?nnen Sierequests.get(url)
und um eine Postanforderung zu senden, k?nnen Sierequests.post(url, data)
verwenden. -
Wie gehe ich mit HTTP -Antworten in Python um? Wenn Sie mit der Bibliothek
requests
HTTP -Anforderungen in Python senden, erhalten Sie ein Antwortobjekt. Dieses Objekt enth?lt die Antwort des Servers auf Ihre Anfrage. Wenn sich die Antwort im JSON -Format befindet, k?nnen Sieresponse.text
oderresponse.json()
auf den Inhalt der Antwort zugreifen. Sie k?nnen auchresponse.status_code
verwenden, um den Statuscode der Antwort zu überprüfen. -
Wie verwendet ich HTTP -Header in Python? Sie k?nnen sie in Python verwenden, indem Sie HTTP -Header als W?rterbuch zum
requests
-Parameter derheaders
-Funktion übergeben. Zum Beispielrequests.get(url, headers={'User-Agent': 'my-app'})
. Der Header kann verwendet werden, um zus?tzliche Informationen über die Anfrage oder den Kunden bereitzustellen, z. B. Benutzeragenten, Inhaltstyp, Autorisierung usw. -
Wie gehe ich mit Cookies in Python um? Cookies k?nnen in Python unter Verwendung des
cookies
-attributs des Antwortobjekts verarbeitet werden. Sie k?nnen auf die vom Server gesendeten Cookies mitresponse.cookies
zugreifen und die Cookies an den Server senden, indem Sie sie als W?rterbuch an den Parameterrequests
dercookies
-Funktion übergeben. -
Wie sende ich Formulardaten mit der Postanforderung in Python? kann es mit einer Postanforderung in Python gesendet werden, indem die Formdaten als W?rterbuch an den Parameter
requests.post
derdata
-Funktion übergeben werden. Zum Beispielrequests.post(url, data={'key': 'value'})
. Dierequests
Bibliothek codiert die Daten automatisch im richtigen Format. -
Wie sende ich eine Datei mit der Postanforderung in Python? Dateien k?nnen mit post -Anfragen in Python gesendet werden, indem sie als W?rterbuch an den Parameter
requests.post
derfiles
-Funktion übergeben werden. Das W?rterbuch sollte den Namen des Dateifelds als Schlüssel und das Tupel enthalten, das den Dateinamen und das Dateiobjekt als Werte enth?lt. -
Wie kann man mit Fehlern und Ausnahmen der Bibliothek in Python umgehen?
requests
Die Bibliothek in Python wirft Ausnahmen für bestimmte Arten von Fehlern wie Netzwerkfehler oder Zeitüberschreitungen aus. Sie k?nnen den Versuch/au?er Block verwenden, um diese Ausnahmen zu fangen und sie angemessen zu behandeln. Sie k?nnen auch den Statuscode der Antwort überprüfen, um HTTP -Fehler zu behandeln.requests
-
Wie kann man in Python eine asynchrone HTTP -Anfrage stellen? Sie k?nnen mit der Bibliothek asynchrone HTTP -Anforderungen in Python ausstellen. Mit dieser Bibliothek k?nnen Sie HTTP -Anfragen asynchron und Prozessantworten senden, wodurch die Leistung Ihrer Anwendung bei der Bearbeitung einer gro?en Anzahl von Anforderungen erheblich verbessern kann.
aiohttp
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDaten aus einer HTTP -API mit Python abrufen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
