Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AMLa clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. La clé API est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. Basic Auth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, adaptée aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter un jeton de support dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
La gestion de l'authentification de l'API n'est pas vraiment mystérieuse. La clé est de comprendre la méthode d'authentification que vous utilisez et comment l'utiliser correctement dans Python. Les mécanismes d'authentification utilisés par différentes API peuvent être différents, mais les méthodes les plus courantes sont: la clé API, l'authentification de base, OAuth1 et OAuth2. Voyons comment ces méthodes courantes sont gérées dans Python.

Utilisez la clé API pour authentifier
De nombreux services vérifient la source de demande via une clé API simple, qui est généralement envoyée dans le cadre des en-têtes de demande.
La méthode est très simple:

- Ajouter un champ
Authorization
à l'en-tête de demande, la valeur estAPI_KEY
- Ou ajoutez
key=your_api_key
vers le paramètre URL
Demandes d'importation en-têtes = { ?Autorisation?: ?Votre_API_KEY_HERE? } Response = requers.get ('https://api.example.com/data', en-têtes = en-têtes)
Certaines API vous obligent à utiliser des noms de champ spécifiques dans l'en-tête, tels que
X-API-Key
. Pour le moment, vous ne pouvez pas forcerAuthorization
, vous devez voir les instructions de documentation.
Utilisation de l'autant de base
Basic Auth est une méthode d'authentification HTTP relativement basique. Habituellement, le nom d'utilisateur et le mot de passe sont combinés dans une cha?ne, puis le codage de base64 est transmis au serveur.

La bibliothèque des demandes de Python fournit une prise en charge intégrée:
Demandes d'importation Response = requers.get ( 'https://api.example.com/data', auth = (?nom d'utilisateur?, ?mot de passe?) )
Cette méthode convient aux tests ou à l'utilisation du système interne et n'est pas recommandé pour les services publics car les informations d'identification sont facilement interceptées.
Utilisez OAuth2 pour obtenir le jeton et appelez l'API
Maintenant, de nombreux services utilisent le processus OAuth2 pour obtenir le jeton d'accès (jeton), puis utilisent ce jeton pour lancer des demandes ultérieures.
Le processus général est le suivant:
- Postuler pour le jeton à partir du serveur d'authentification (client_id et client_secret sont requis)
- Re?u l'accès retourné_token
- Prenez
Authorization: Bearer your_token
Demandes d'importation # Get Token data = { 'GRANT_TYPE': 'Client_Credentials' } auth = ('client_id', 'client_secret') Response = reques.post ('https://api.example.com/oauth/token', data = data, auth = auth) token = réponse.json () ['access_token'] # Utilisez un jeton pour demander des en-têtes de données = {'Autorisation': f'bereer {token} '} data_response = requers.get ('https://api.example.com/data', en-têtes = en-têtes)
Les détails d'implémentation d'OAuth2 sur différentes plates-formes peuvent varier légèrement, comme certains doivent ajouter une portée, et certains doivent spécifier le type de contenu. N'oubliez pas de se référer à la documentation officielle.
Manipuler l'expiration des jetons et actualiser automatiquement
Les jetons ont généralement des périodes de validité, et ils doivent être réapprovisiés après l'expiration. Si vous écrivez un service à long terme (tel que les taches de fond), il est recommandé d'encapsuler une classe de gestion de jetons.
Vous pouvez concevoir la logique comme ceci:
- Obtenez le jeton avant la première demande
- Enregistrer le jeton et le temps d'expiration
- Déterminez si le jeton expire avant chaque demande
- S'il expire, réinstallez
heure d'importation Class TokenManager: def __init __ (self, client_id, client_secret): self.client_id = client_id self.client_secret = client_secret self.token = aucun self.expires_at = 0 def get_token (self): si time.time ()> = self.expires_at: # Simuler les demandes de nouveaux jetons self.token = 'new_token' self.expires_at = time.time () 3600 # Supposons qu'une heure expire revient self.token
Après encapsulation, get_token()
peut être appelée uniformément lorsque vous appelez réellement l'API pour éviter une rafra?chissement manuel fréquent.
Fondamentalement, c'est tout. Bien qu'il existe de nombreuses méthodes d'authentification, chacune a une routine fixe. La clé est de choisir la bonne méthode en fonction du document et de faire attention au stockage en toute sécurité les informations clés.
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.

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