你好呀！您是否希望提高您的 Python 技能并学习如何将强大的 API 集成到您的应用程序中？那么本指南适合您。
我将引导您使用出色的 Python Requests 库与各种 Web API 进行交互。凭借一些基本的 Python 知识和请求，您将能够：
- 从任何 API 端点查询数据
- 构建与 Twitter、Stripe、Twilio 等流行服务集成的应用程序。
- 通过将 API 连接在一起实现工作流程自动化
- 解锁大量有用的数据和功能来增强您的 Python 应用程序
听起来很令人兴奋吧？让我们深入了解吧！
为什么在 Python 中使用 API？
在进入代码之前，我们先来了解一下 为什么 连接到 API 对于开发人员来说非常有用。
API 允许不同的软件应用程序相互通信。公司和组织公开 API，让开发人员更轻松地使用其服务构建应用程序。
以下是在代码中使用 API 的一些主要原因：
- 节省时间 – 不要从头开始重建已经作为 API 存在的东西！
- 利用数据 – 访问天气、股票、社交媒体等有用的数据源。
- 扩展功能 – 集成地图、支付、通知等。
- 自动化工作流程 – 将不同的系统无缝连接在一起。
- 更快地构建应用程序 – 专注于您的应用程序逻辑而不是底层基础设施。
简而言之，精心设计的 API 可帮助您更快地开发更好的应用程序。
根据 Postman 的 2024 年 API 状况报告，公共 API 的采用正在迅速增长：
- 72% 的组织使用公共 API 作为其核心业务的一部分。
- 58% 本身拥有公共 API。
- 从 650 年到 2020 年，响应者的 API 请求增长了 2021% 以上。
随着 API 在各个行业中变得越来越普遍，现在是提高使用 Python 连接 API 的技能的好时机。
Python 请求入门
Python 拥有出色的库，可以让 API 的使用变得简单。最受欢迎的是 要求.
Requests 允许您只需几行代码即可调用 API：
import requests
response = requests.get(‘https://api.data.gov/education‘)与 Python 内置的低级替代方案相比 urllib 模块，请求可以为您节省大量时间和麻烦。
请求的一些主要功能：
- 简单、优雅的API
- 使 HTTP 请求变得极其简单
- 内置 JSON 支持
- 处理标头、参数、身份验证
- 网络错误自动重试
- 广泛的高级功能
要安装 Requests，只需运行：
pip install requests然后 import requests 在您的代码中，您就可以开始进行 API 调用了！
让我们来看一些简单的例子。
发出 GET 请求
最常见的 API 调用是从端点检索数据的 GET 请求。
以下是如何使用 Requests 发出 GET 请求：
import requests
response = requests.get(‘https://api.github.com/repos/requests/requests‘)这将向 GitHub API 端点发送 GET 请求，以检索请求存储库上的数据。
我们得到一个 Response 包含状态代码、响应标头和数据的对象。
打印响应状态代码：
print(response.status_code)
>>> 200状态代码 200 表示我们的请求成功。存在许多其他状态代码来指示错误或失败 - 我们稍后将介绍如何处理这些情况。
要访问响应数据，只需调用 .json():
data = response.json()
print(data[‘stargazers_count‘])
>>> 64245数据会自动解析为 JSON。这使得 JSON API 的使用变得非常简单。
传递参数
对于许多 API，您需要传递参数来过滤数据、对结果进行分页等。
将参数作为字典传递给 params 参数：
params = {‘type‘: ‘owner‘, ‘sort‘: ‘updated‘}
response = requests.get(‘https://api.github.com/repos/kennethreitz/requests‘,
params=params)Requests 对参数进行编码并将它们添加到 URL 中。
也可以直接在 URL 中传递参数：
response = requests.get(‘https://api.github.com/repos/kennethreitz/requests?type=owner&sort=updated‘)无论哪种方式都有效，但传递字典被认为更干净。
POST 请求
要在服务器上创建资源，您可以使用 POST 请求。
将要发布的数据作为字典传递给 json 参数：
data = {‘name‘: ‘John Smith‘, ‘email‘: ‘[email protected]‘}
response = requests.post(‘https://api.example.com/users‘, json=data)这会将数据编码为 JSON 并将 POST 发送到 API 以创建新的用户资源。
对于 POST，您还应该验证返回的状态代码：
if response.status_code == 201:
print(‘User created!‘)201状态表示资源已在服务器上成功创建。
放置、修补、删除
除了 GET 和 POST 之外，其他常见的 HTTP 方法还有：
- PUT – 更新现有资源
- 补丁 – 资源的部分更新
- 删除 – 删除资源
这些工作原理类似，只需调用相应的方法即可 requests:
# PUT - Update user
requests.put(‘https://api.example.com/users/123‘, json=updated_data)
# PATCH - Partial update
requests.patch(‘https://api.example.com/users/123‘, json=partial_data)
# DELETE - Delete user
requests.delete(‘https://api.example.com/users/123‘)现在您知道如何使用所有常见的 HTTP 方法进行 API 调用！
处理 API 响应
在使用API时，您需要根据服务器返回的状态代码来处理响应数据。
API 使用标准 HTTP 状态代码来指示成功、错误或失败。一些常见的包括：
- 200 – OK – 请求成功
- 201 – 已创建 – 资源已成功创建
- 400 – 错误请求 – 请求格式错误或丢失数据
- 401 – 未经授权 – 需要身份验证
- 403 – 禁止 – 您无权访问此资源
- 404 – 未找到 – 资源不存在
- 500 – 服务器错误 – 服务器遇到意外错误
您检查 Response 对象上的状态代码：
response = requests.get(‘https://api.example.com/items/123‘)
if response.status_code == 200:
# Success!
elif response.status_code == 404:
# Notify user item does not exist为了简洁起见，我建议将所有请求调用包装在一个辅助函数中，例如：
def make_api_request(endpoint):
response = requests.get(endpoint)
response.raise_for_status()
return response.json()这使得代码更加简洁，并将错误处理集中在一处。
raise_for_status() 如果有像 500 或 404 这样的 HTTP 错误代码，将会引发异常，这样您就不必每次都手动检查。
使用 API 进行身份验证
许多 API 需要身份验证来限制访问。 API 身份验证的一些常见形式包括：
- API密钥 – 通过请求标头或参数传递唯一的 API 密钥
- 基本认证 – 通过请求传递用户名和密码
- 不记名代币 – 从身份验证提供商发送 OAuth 2.0 不记名令牌
- 摘要验证 – 与基本身份验证类似，但凭证已加密
请求使处理身份验证变得简单。
要使用 API 密钥，请将其作为标头传递：
headers = {‘Authorization‘: ‘Bearer YOUR_API_KEY‘}
response = requests.get(‘https://api.example.com‘, headers=headers)对于基本身份验证，请以元组形式提供用户名和密码：
requests.get(‘https://api.example.com‘,
auth=(‘username‘, ‘password‘))请求将正确处理您的凭据编码。
对于来自 Facebook、Twitter、Google 等 OAuth 提供商的不记名令牌：
params = {‘access_token‘: ‘OAUTH_TOKEN‘}
requests.get(‘https://api.example.com‘, params=params) 将访问令牌作为参数传递，请求将处理其余部分。
正确的身份验证对于安全访问 Python 应用程序和工作流程中的 API 至关重要。
使用 API 的最佳实践
现在你知道了 形成一种 要使用 Python 调用 API，我们来讨论一些有效使用它们的最佳实践：
优雅地处理错误
API 可能会以意想不到的方式失败——服务器宕机、网络中断、提供商做出更改。
发出 API 请求时：
- 使用 try/ except 块 捕获错误
- 处理常见异常，例如
ConnectionErrors - 检查状态代码并处理非 200 响应
- 使用指数退避策略重试失败的请求
这可以确保您的应用程序在 API 失败时正常降级。
尊重率限制
为了防止滥用，API 对每小时/每天的请求实施速率限制。
超过这些限制将阻止您的访问，甚至可能永久阻止。
为了避免这种情况：
- 查看速率限制文档 并了解您的配额
- 限制请求 – 仅在必要时拨打电话
- 实施退避计时器 如果您在重试之前达到暂停的限制
- 切勿发送垃圾邮件或滥用 API！ 这将导致阻塞。
速率限制保护 API，以便它们适用于所有用户。在使用时尊重它们。
缓存响应
API 可能会很慢，具体取决于连接情况。为了提高性能，请考虑缓存响应，尤其是在数据不经常更改的情况下。
流行的 Python 缓存库包括 Redis、Memcached 和 SQLAlchemy。
缓存可以避免重复请求的不必要的网络调用。
Python API 示例和用途
现在让我们看一些流行 API 的实际示例以及如何在 Python 中访问它们。
推特API
Twitter API 允许查询推文、用户、主题标签和分析。您需要申请 Twitter 开发者帐户才能获取 API 凭证。
安装 特威皮 更友好的 Twitter API 接口的库：
pip install tweepy获取主题标签推文的示例：
import tweepy
client = tweepy.Client(bearer_token=TWITTER_TOKEN)
tweets = client.search_recent_tweets(query="#python")
for tweet in tweets.data:
print(tweet.text)查看 tweepy 文档 以获得更多细节。
GitHub API
GitHub API 允许以编程方式访问 GitHub 存储库、代码、用户等，无需身份验证。
获取用户存储库的示例：
import requests
response = requests.get(‘https://api.github.com/users/kennethreitz/repos‘)
for repo in response.json():
print(repo[‘name‘]) 查看 GitHub API 文档 了解更多用例。
条纹 API
Stripe API 允许将支付构建到应用程序和网站中。
安装 条纹 库和导入：
pip install stripe
import stripe创建费用示例：
stripe.api_key = ‘STRIPE_SECRET_KEY‘
charge = stripe.Charge.create(
amount=1000,
currency=‘usd‘,
source=‘tok_visa‘ # Token from Stripe.js
)Stripe 会为您处理繁重的付款工作。
我们 Stripe 的 API 文档 获取完整的 API 参考。
还有大量其他出色的 API，例如 Slack、Twilio、Google 地图、AWS 等等！关键是为您的应用程序找到正确的数据源并利用 API 的强大功能。
结论
我希望本指南提供了有关使用 Requests 库在 Python 中发出 API 请求的有用概述。以下是一些要点：
- 要求 使调用 API 变得简单 – 使用 pip 安装它
- 使用常见的 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE）进行 CRUD 操作
- 轻松传递参数、身份验证、标头和数据
- 正确处理状态代码和错误
- 实施速率限制和缓存等最佳实践
- 集成 Twitter、GitHub、Stripe 等很酷的 API！
API 让您可以利用现有数据和服务，帮助您更快地构建更好的应用程序。 Python 和 Requests 提供了一种在代码中释放 API 威力的好方法。
对于后续步骤，我建议浏览官方 请求文档，阅读您想要集成的任何服务的 API 文档，并使用 Python API 查看一些存储库，例如 点击例子.
我希望本指南对您有所帮助！如果您对使用 Python 和 API 有任何其他问题，请告诉我。快乐编码！
