pythonはhttp APIに効率的にアクセスします：ライブラリを要求し、キャッシュを要求します
この記事は「Practical Python」から抜粋されており、著者のStuartは、Pythonといくつかのサードパーティモジュールを使用してHTTP APIに簡単にアクセスする方法を示しています。
ほとんどの場合、サードパーティのデータを処理するには、HTTP APIへのアクセスが必要です。つまり、手動(dòng)ではなくマシンで読み取るように設(shè)計(jì)されたWebページにHTTPリクエストを送信します。 APIデータは通常、通常はJSONまたはXMLでマシン読み取り可能な形式です。 Pythonを使用してHTTP APIにアクセスする方法を見てみましょう。HTTP APIを使用する基本原則は簡単です：
- APIのURLにHTTPリクエストを送信します。これには、認(rèn)証情報(bào)（APIキーなど）が含まれる場合があります。
- データを取得します。
- データを使用して、有用な操作を完了します。
モジュールです。これは、Pythonの組み込みrequestsurllib.requestよりもHTTPデータをより便利にするPython用のHTTPライブラリであり、python -m pip install requestsを使用してインストールできます。
その使いやすさを示すために、PixabayのAPIを使用します（ここに文書化されています）。 Pixabayは、すべての畫像を再利用できる寫真Webサイトであり、非常に便利なリソースになります。フルーツの寫真に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。後でファイルを操作するとき、収集されたフルーツの寫真を使用しますが、今ではフルーツの寫真を見つけたいだけです。
最初に、Pixabayでどの寫真が利用できるかをすぐに確認(rèn)します。私たちは100枚の寫真をつかみ、それらをすばやく閲覧し、私たちが望むものを選択します。これを行うには、Pixabay APIキーが必要なため、アカウントを作成してから、APIドキュメントの検索畫像セクションからキーを取得する必要があります。
モジュールを要求
requestsモジュールを使用してHTTP要求をAPIに行うことの基本バージョンには、HTTP URLの構(gòu)築、リクエストの作成、および読み取り応答が含まれます。ここで、応答はJSON形式です。 requestsモジュールは、各ステップを非常にシンプルにします。 APIパラメーターはPython Dictionaryであり、APIがJSONを返す場合、get()はrequestsを返信します。したがって、単純な呼び出しは次のようになります：.json
import requests
PIXABAY_API_KEY = "11111111-7777777777777777777777777"
base_url = "https://pixabay.com/api/"
base_params = {
"key": PIXABAY_API_KEY,
"q": "fruit",
"image_type": "photo",
"category": "food",
"safesearch": "true"
}
response = requests.get(base_url, params=base_params)
results = response.json()これはPythonオブジェクトを返し、APIドキュメントで示唆されているように、そのさまざまな部分を表示できます。100の結(jié)果を得るために、5つの呼び出しを行うことを決定することができます。それぞれが20の結(jié)果を得ることができますが、これは十分に堅(jiān)牢ではありません。より良いアプローチは、希望する100の結(jié)果が得られるまで、リクエストページをループして停止することです。これにより、Pixabayが結(jié)果のデフォルト數(shù)（たとえば15）を変更すると問題が防止されます。また、検索用語に100枚の寫真がない狀況を処理することもできます。したがって、毎回ページ番號(hào)を増やし、100枚の畫像に到達(dá)した場合、または取得する畫像がない場合は、ループを終了します。
キャッシュhttp要求while
を使用してインポートして
を作成してから、の代わりにrequestsを使用してURLを取得するには、余分な労力なしでキャッシュのメリットを取得します。
python -m pip install requests-cache出力を生成requests-cache
requests_cacheクエリの結(jié)果を表示するには、どこかに畫像を表示する必要があります。便利な方法は、シンプルなHTMLページを作成して各畫像を表示することです。 Pixabayは各畫像に小さなサムネイルを提供します。これはAPI応答でCachedSessionと呼ばれるため、HTMLページを作成してこれらすべてのサムネイルを表示し、メインのPixabayページにリンクできます。寫真家に欲しいと署名してください。したがって、ページの各畫像は次のようになるかもしれません：session.get
requests.getリストの理解を使用して
を使用してすべての結(jié)果を大きな文字列に連結(jié)します。
そのリストで非常にシンプルなHTMLページを書き出すと、Webブラウザで簡単に開き、APIから取得したすべての検索結(jié)果をすばやく表示し、それらのいずれかをクリックしてダウンロードをジャンプしてフルまでジャンプします。 Pixabayページ：
previewURL
imagesこの記事は実用的なPythonから抜粋されており、SitePoint Premiumおよび電子書籍の小売業(yè)者で購入できます。 "n".join()
（以下はFAQであり、元のテキストに従って書き直され、合理化されています）
PythonのHTTP API（FAQS）
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HTTPとHTTPSの違いは何ですか？ HTTPはハイパーテキスト転送プロトコルであり、HTTPSは安全なハイパーテキスト転送プロトコルです。主な違いは、HTTPSがSSL証明書を使用して、サーバーとクライアントの間に安全な暗號(hào)化された接続を確立することですが、HTTPはそうではありません。これにより、クレジットカード情報(bào)やログイン資格情報(bào)などの機(jī)密データを転送するときに、HTTPSがより安全になります。
-
pythonでHTTPはどのように機(jī)能しますか？ Pythonで複數(shù)のライブラリを使用してHTTPリクエストを発行できます。最も一般的に使用されるのは
requestsです。このライブラリを使用すると、Cookieの処理、フォームデータ、マルチパートファイルなど、HTTPリクエストとプロセス応答を送信できます。これは、Webサービスと対話するための強(qiáng)力なツールであり、さまざまなアプリケーションで使用できます。 -
一般的なHTTPメソッドは何ですか？ Pythonでそれらを使用する方法は？ 最も一般的なHTTPメソッドは、取得、投稿、配置、削除、ヘッド、オプション、およびパッチです。 Pythonでは、これらの方法を使用するために
requestsライブラリを使用できます。たとえば、get requestを送信するには、requests.get(url)を使用して、POSTリクエストを送信するには、requests.post(url, data)を使用できます。 -
PythonでHTTP応答を処理する方法は？
requestsライブラリを使用してPythonでHTTPリクエストを送信すると、応答オブジェクトが表示されます。このオブジェクトには、リクエストに対するサーバーの応答が含まれています。応答がJSON形式である場合、response.textまたはresponse.json()を使用して、応答のコンテンツにアクセスできます。また、response.status_codeを使用して、応答のステータスコードを確認(rèn)することもできます。 -
PythonでHTTPヘッダーを使用する方法は？
requests関數(shù)の headersパラメーターに辭書として渡すことにより、Pythonでそれらを使用できます。たとえば、requests.get(url, headers={'User-Agent': 'my-app'})。ヘッダーを使用して、ユーザーエージェント、コンテンツタイプ、承認(rèn)など、リクエストまたはクライアントに関する追加情報(bào)を提供できます。 -
PythonでCookieを処理する方法は？ cookieは、応答オブジェクトの
cookies屬性を使用してpythonで処理できます。response.cookiesを使用してサーバーから送信されたCookieにアクセスし、requests関數(shù)のcookiesパラメーターに辭書として渡すことにより、サーバーにCookieを送信できます。 -
pythonのpost requestを使用してフォームデータを送信する方法は？
フォームデータを 関數(shù)のパラメーターに辭書として渡すことにより、PythonのPOSTリクエストを使用して送信できます。たとえば、requests.post。dataライブラリは、データを正しい形式で自動(dòng)的にエンコードします。requests.post(url, data={'key': 'value'})requests - PythonでPOSTリクエストを使用してファイルを送信する方法は？
ファイルは、PythonのPost Requestsを使用して辭書として 関數(shù)のパラメーターに渡すことにより、送信できます。辭書には、ファイルフィールドの名前をキーとして、ファイル名とファイルオブジェクトを値として含むタプルを含める必要があります。
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pythonの
requestsライブラリのエラーと例外を扱う方法は？ Pythonのライブラリは、ネットワークエラーやタイムアウトなどの特定のタイプのエラーの例外をスローします。 Try/を除くブロックを使用して、これらの例外をキャッチし、適切に処理できます。応答のステータスコードを確認(rèn)して、HTTPエラーを処理することもできます。requests -
Pythonで非同期HTTPリクエストを作成する方法は？ ライブラリを使用して、Pythonで非同期HTTPリクエストを発行できます。このライブラリを使用すると、HTTPリクエストを非同期的に送信して応答を処理できます。これにより、多數(shù)のリクエストを処理する際にアプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。
aiohttp
以上がPythonを使用してHTTP APIからデータを取得しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動(dòng)テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動(dòng)的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)的プログラミング（DP）は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語とそのエコシステムの新たな傾向または將來の方向性は何ですか？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です。基本的なTCPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket（）を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen（）を呼び出して接続をリッスンし、.accept（）を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect（）を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall（）を使用してデータと.recv（）を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド：接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O：たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと
Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonでリストをスライスするにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Pythonリストスライスに対するコアの答えは、[start：end：step]構(gòu)文をマスターし、その動(dòng)作を理解することです。 1.リストスライスの基本形式はリスト[start：end：step]です。ここで、開始は開始インデックス（含まれています）、endはend index（含まれていません）、ステップはステップサイズです。 2。デフォルトで開始を省略して、0から開始を開始し、デフォルトで終了して終了し、デフォルトでステップを1に省略します。 3。my_list[：n]を使用して最初のnアイテムを取得し、my_list [-n：]を使用して最後のnアイテムを取得します。 4.ステップを使用して、my_list [:: 2]などの要素をスキップして、均一な數(shù)字と負(fù)のステップ値を取得できます。 5.一般的な誤解には、終了インデックスが含まれません
