Python调用API教程

一、用Requests库发送HTTP请求

使用Python调用API的第一步是发送HTTP请求，一般使用Requests库实现。该库可以轻松地发送HTTP请求并接收响应结果。以下是一个使用Requests库调用API的示例代码：

import requests

url = "https://api.example.com"

params = {'key': 'value'}

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

print(response.json())

AI写代码

在上面的代码中，我们定义了一个API的URL，使用Params参数传递参数，Headers参数设置HTTP请求头信息。最后使用GET方法发起HTTP请求，获取响应并以JSON格式输出响应结果。

值得注意的是，如果API需要使用POST方法，请求数据应该放在Request体中，并且在请求头中设置Content-Type为application/json。示例代码如下：

import requests

url = "https://api.example.com"

data = {'key': 'value'}

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

print(response.json())

AI写代码

二、使用OAuth 2.0认证

OAuth 2.0是一种流行的认证方式，它可以用于保护API免受未授权的访问。OAuth 2.0使用Access Token来验证API调用是否被授权。要使用OAuth 2.0认证，我们需要在API网站注册应用程序，获得Client ID和Client Secret。然后，我们可以使用Requests模块发送HTTP请求，并使用OAuth 2.0 Access Token进行认证。

以下是一个使用OAuth 2.0认证调用API的示例代码：

import requests

base_url = "https://api.example.com"

client_id = 'your_client_id'

client_secret = 'your_client_secret'

access_token_url = 'https://oauth.example.com/token'

# 获取Access Token

response = requests.post(access_token_url, auth=(client_id, client_secret), data={'grant_type': 'client_credentials'})

access_token = response.json()['access_token']

# 使用Access Token调用API接口

headers = {'Authorization': 'Bearer ' + access_token}

response = requests.get(base_url + '/api/v1/users', headers=headers)

print(response.json())

AI写代码

三、使用Jsonpath解析JSON格式数据

在调用API获取响应后，JSON格式的数据需要进行解析才能得到所需的信息。Jsonpath是一种超级流行的解析JSON格式数据的Python库。

以下是一个使用Jsonpath解析JSON格式数据的示例代码：

import requests

from jsonpath import jsonpath

url = "https://api.example.com"

params = {'key': 'value'}

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

data = response.json()

# 获取JSON数据中特定字段信息

field_info = jsonpath(data, '$.result[0].field')

print(field_info)

AI写代码

上面的代码第一调用API接口获取响应，然后使用Jsonpath解析JSON数据，获取其中特定的字段信息。

四、使用Pandas处理API数据

Pandas是一种流行的Python库，可用于处理和分析结构化数据。如果API返回的数据没有按照所需格式组织，Pandas可以很容易地进行转换。

以下是一个使用Pandas处理API数据的示例代码：

import requests

import pandas as pd

url = "https://api.example.com"

params = {'key': 'value'}

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

data = response.json()

# 将JSON数据转换为DataFrame

df = pd.DataFrame(data['result'])

# 进行数据分析

agg1 = df.groupby('category').sum()

print(agg1)

AI写代码

上面的代码使用API获取JSON格式的数据，然后将数据转换为Pandas DataFrame对象。对于Pandas DataFrame，可以使用丰富的方法和函数进行分析和操作。