Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via des demandes d'installation PIP; Ensuite, envoyer des demandes Get ou Post en utilisant les demandes.get () ou les demandes.Post (); Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.
Tester les API est un élément important du développement et du débogage des applications Web. Python est un langage puissant et syntaxique qui est parfait pour ce faire. Vous pouvez l'utiliser pour vérifier rapidement que l'interface fonctionne correctement et que la réponse est conforme aux attentes.

Installez la bibliothèque des demandes
Pour tester l'API, la bibliothèque la plus couramment utilisée et la plus pratique est requests
. Il résume la majeure partie de la logique de demande HTTP et est très intuitif à utiliser.
Si vous ne l'avez pas installé, vous pouvez l'installer via PIP:

Demandes d'installation PIP
Une fois l'installation terminée, vous pouvez importer et commencer à l'utiliser. Par exemple, envoyez une demande GET pour obtenir des données:
Demandes d'importation Response = requers.get ('https://api.example.com/data') print (réponse.status_code) imprimer (réponse.json ())
Envoyer différents types de demandes
Les opérations communes de l'API RESTful comprennent Get, Post, Put et Supprimer. Chaque type a des utilisations différentes, telles que GET pour la lecture des données et la publication pour la création de ressources.

- Obtenez : obtenir des informations
- Message : Soumettre de nouvelles données
- PUT : Mettre à jour les données existantes
- Supprimer : supprimer des données
En prenant la demande de poste comme exemple, vous devrez peut-être transmettre certains paramètres, généralement au format JSON:
data = {'username': 'test', 'mot de passe': '123456'} Response = requers.post ('https://api.example.com/login', json = data)
Notez que json=data
est utilisé ici, qui définira automatiquement le type de contenu sur Application / JSON et convertira le dictionnaire en une cha?ne JSON.
Vérifiez le résultat de la réponse
Après avoir appelé l'interface, la chose la plus importante est de vérifier si le résultat retourné répond aux attentes. Les points de jugement communs incluent le code d'état, le contenu de la réponse et l'en-tête de réponse.
- Le code d'état 200 indique que les données sont obtenues avec succès
- 404 signifie que la ressource n'existe pas
- 401 indique qu'il n'est pas autorisé
- 500 indique l'erreur du serveur
Vous pouvez ajouter une déclaration de jugement simple pour aider au test:
Si réponse.status_code == 200: imprimer ("demander réussi") autre: print (f "Demande échouée, code d'état: {réponse.status_code}")
De plus, si les données JSON renvoyées, il est recommandé de l'imprimer pour voir si la structure est correcte:
imprimer (réponse.json ())
Définir le délai d'expiration et le mécanisme de réessayer (facultatif)
Dans les tests réels, l'instabilité du réseau peut entra?ner une défaillance de la demande. Pour vous rapprocher de la scène réelle, vous pouvez ajouter un paramètre de délai d'expiration dans le code:
Response = reques.get ('https://api.example.com/data', timeout = 5)
Dans cet exemple, un temps de délai de 5 secondes est défini. Si la réponse n'est pas re?ue après cette heure, une exception sera lancée.
Si vous souhaitez rendre votre programme plus "intelligent" lorsque le réseau fluctue, vous pouvez également combiner des bibliothèques retrying
ou tenacity
pour réaliser une nouvelle tentative automatique.
Fondamentalement, c'est tout. Tester les API avec Python n'est pas compliqué, mais il est facile d'ignorer les détails, tels que le format des paramètres, la méthode d'encodage ou la gestion des erreurs. Il suffit de ma?triser quelques points clés et vous pouvez commencer rapidement.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Pour intégrer la technologie informatique des sentiments de l'IA dans les applications PHP, le noyau est d'utiliser les services cloud AIAPI (tels que Google, AWS et Azure) pour l'analyse des sentiments, envoyer du texte via les demandes HTTP et analyser les résultats JSON renvoyés et stocker les données émotionnelles dans la base de données, réalisant ainsi le traitement automatisé et les informations sur les données de la rétroaction des utilisateurs. Les étapes spécifiques incluent: 1. Sélectionnez une API d'analyse des sentiments d'IA appropriée, en considérant la précision, le co?t, le support linguistique et la complexité d'intégration; 2. Utilisez Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes, stocker les scores de sentiment, les étiquettes et les informations d'intensité; 3. Construisez un tableau de bord visuel pour prendre en charge le tri prioritaire, l'analyse des tendances, la direction d'itération du produit et la segmentation de l'utilisateur; 4. Répondez aux défis techniques, tels que les restrictions d'appel API et les chiffres

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.
