


Melaksanakan permintaan HTTP menggunakan Perpustakaan Permintaan Python
Jul 05, 2025 am 02:32 AMArtikel ini menerangkan cara menggunakan Perpustakaan Permintaan Python untuk permintaan HTTP. 1) Dapatkan permintaan mengambil data menggunakan permintaan.get () dengan parameter pilihan melalui argumen param, dan respons boleh diperiksa dengan response.status_code dan dihuraikan sebagai JSON menggunakan response.json (). 2) Permintaan pos menghantar data dengan requests.post (), menggunakan data untuk kandungan yang dikodkan borang atau JSON untuk menghantar muatan JSON, yang secara automatik menetapkan tajuk yang sesuai. 3) Tajuk tersuai ditambah menggunakan parameter tajuk, kuki diakses melalui respons.cookies, dan sesi mengekalkan keadaan merentasi pelbagai permintaan menggunakan permintaan.Session (). 4) Amalan terbaik keselamatan termasuk mengelakkan data sensitif keras dan sebaliknya menggunakan pembolehubah persekitaran atau peti besi selamat. Panduan ini menekankan pengendalian ralat dan pemahaman dokumentasi API untuk penggunaan yang berkesan.
Membuat permintaan HTTP di Python adalah terima kasih kepada Perpustakaan requests
. Ia bersih, mudah digunakan, dan mengendalikan kebanyakan pengangkat berat untuk anda. Sama ada anda mengambil data dari API atau mengemukakan data borang, requests
telah mendapat anda dilindungi.

Dapatkan permintaan: mengambil data
Jenis permintaan yang paling biasa yang akan anda buat ialah permintaan GET, yang mengambil data dari pelayan. Inilah yang berlaku apabila anda menaip URL ke dalam penyemak imbas anda.

Untuk menghantar permintaan GET, anda hanya perlu menghubungi requests.get()
dengan URL:
permintaan import respons = requests.get ('https://api.example.com/data')
Anda juga boleh lulus parameter menggunakan hujah params
. Contohnya:

Params = {'Page': 2, 'Limit': 10} respons = requests.get ('https://api.example.com/data', params = params)
Ini akan mengodkan parameter secara automatik dan melampirkannya ke URL sebagai rentetan pertanyaan.
- Semak kod status dengan
response.status_code
untuk memastikan permintaan itu berjaya. - Gunakan
response.json()
jika respons adalah format json. - Jangan lupa untuk mengendalikan pengecualian seperti ralat sambungan atau tamat masa.
Permintaan siaran: Menghantar data
Apabila anda ingin menghantar data seperti mengisi borang atau menghantar JSON ke API -anda akan menggunakan permintaan pos. Fungsi requests.post()
membolehkan anda melakukannya dengan mudah.
Untuk data yang dikodkan borang, gunakan parameter data
:
data = {'nama pengguna': 'testuser', 'kata laluan': 'rahsia'} respons = requests.post ('https://example.com/login', data = data)
Jika anda menghantar JSON, ia lebih bersih untuk menggunakan parameter json
sebaliknya:
json_data = {'name': 'John', 'e -mel': 'john@example.com'} respons = requests.post ('https://api.example.com/submit', json = json_data)
Kata kunci json
secara automatik menetapkan pengepala Content-Type
kepada application/json
dan bersiri kamus anda.
- Sentiasa periksa sama ada titik akhir mengharapkan JSON atau membentuk data.
- Sesetengah API memerlukan tajuk tersuai -gunakan argumen
headers
jika diperlukan. - Jika pengesahan diperlukan, lihat ke parameter
auth
atau masukkan token secara manual.
Pengendalian tajuk, kuki, dan sesi
Kadang -kadang anda memerlukan lebih banyak kawalan ke atas permintaan anda -seperti menetapkan tajuk tersuai atau menguruskan kuki. Anda boleh melakukannya dengan lulus kamus headers
:
headers = {'kebenaran': 'pembawa your_token_here'} respons = requests.get ('https://api.example.com/secure-data', headers = headers)
Kuki sering ditangani secara automatik, tetapi anda juga boleh memeriksa mereka:
cetak (respons.cookies)
Jika anda membuat pelbagai permintaan ke domain yang sama (misalnya, log masuk dan kemudian mengakses sumber yang dilindungi), pertimbangkan untuk menggunakan objek Session
:
dengan permintaan.Session () sebagai sesi: session.post ('https://example.com/login', data = login_data) respons = session.get ('https://example.com/dashboard')
Menggunakan sesi menyimpan cookies berterusan merentasi permintaan dan dapat meningkatkan prestasi.
- Berhati -hati dengan data sensitif seperti kekunci API atau kata laluan -janganlah kod hardcode mereka dalam kod pengeluaran.
- Gunakan pembolehubah persekitaran atau peti besi selamat untuk rahsia.
- Menggunakan semula sesi membantu mengekalkan keadaan dan dapat mengurangkan overhead.
Itulah asas menggunakan requests
. Ia cukup mudah untuk tugas cepat tetapi cukup kuat untuk kebanyakan aplikasi dunia nyata. Ingatlah untuk mengendalikan kesilapan dengan anggun dan baca dokumentasi untuk mana -mana API yang anda bekerjasama.
Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan permintaan HTTP menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.
