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Python访问REST API接口的方法总结

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简介:
本文档总结了使用Python语言访问REST API接口的各种方法和技巧,旨在帮助开发者更高效地进行数据交互与处理。 在Python中调用REST API接口是进行自动化运维和数据交互的重要手段。REST(Representational State Transfer)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于HTTP协议,使得API接口更易于理解和使用。以下是一些常见的Python库及其示例,用于调用REST API接口: 1. **urllib2** `urllib2` 是Python标准库的一部分,适用于处理HTTP请求。例如,Sample1展示了如何使用`urllib2`库进行认证和发送POST请求: ```python import urllib2, urllib github_url = https://api.github.com/user/repos password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() # 添加认证信息 password_manager.add_password(None, github_url, user, password) auth = urllib2.HTTPBasicAuthHandler(password_manager) opener = urllib2.build_opener(auth) urllib2.install_opener(opener) request = urllib2.Request(github_url, urllib.urlencode({name: Test repo, description: Some test repository})) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() ``` 2. **httplib2** `httplib2` 是一个更加完善的HTTP客户端库,提供了缓存、重试等功能。Sample2展示如何使用`httplib2`进行基本的GET请求并添加HTTP头: ```python import urllib, httplib2 github_url = http://example.com h = httplib2.Http(.cache) h.add_credentials(user, password) response, content = h.request(github_url) print content ``` 3. **pycurl** `pycurl` 库允许Python直接使用libcurl库,提供更底层的HTTP控制。虽然不常用在简单的REST API调用中,但在复杂场景下有优势。 4. **requests** `requests` 库是Python中调用REST API最常用的工具,其简洁易用的API使得编写HTTP请求变得简单。Sample3展示了如何使用`requests`库进行POST请求,并包含基础认证: ```python import requests import json url = https://reparo.stratus.ebay.com/reparo/bootstrap/registerasset data = {reservedResource: RR-Hadoop, resourceCapability: Production, movetoironic: False, output: json} headers = {Authorization: fBasic {base64.b64encode(f{user}:{password}).replace(b\n, b)}} response = requests.post(url, data=data, headers=headers) response_json = response.json() response_status = response_json[status] status_code = response_status[statusCode] status = response_status[status] message = response_status[message] print(status_code, status, message) ``` 这些库各有优缺点,对于简单的HTTP请求,`requests` 库通常是最方便的选择,而 `urllib2` 和 `httplib2` 则更适合对 HTTP 有特定需求的场景。`pycurl`则在需要更多自定义控制的情况下使用。在实际工作中,根据项目需求和个人偏好选择合适的库进行 REST API 调用即可。

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客服
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  • Python访REST API
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    本文档总结了使用Python语言访问REST API接口的各种方法和技巧,旨在帮助开发者更高效地进行数据交互与处理。 在Python中调用REST API接口是进行自动化运维和数据交互的重要手段。REST(Representational State Transfer)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于HTTP协议,使得API接口更易于理解和使用。以下是一些常见的Python库及其示例,用于调用REST API接口: 1. **urllib2** `urllib2` 是Python标准库的一部分,适用于处理HTTP请求。例如,Sample1展示了如何使用`urllib2`库进行认证和发送POST请求: ```python import urllib2, urllib github_url = https://api.github.com/user/repos password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() # 添加认证信息 password_manager.add_password(None, github_url, user, password) auth = urllib2.HTTPBasicAuthHandler(password_manager) opener = urllib2.build_opener(auth) urllib2.install_opener(opener) request = urllib2.Request(github_url, urllib.urlencode({name: Test repo, description: Some test repository})) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() ``` 2. **httplib2** `httplib2` 是一个更加完善的HTTP客户端库,提供了缓存、重试等功能。Sample2展示如何使用`httplib2`进行基本的GET请求并添加HTTP头: ```python import urllib, httplib2 github_url = http://example.com h = httplib2.Http(.cache) h.add_credentials(user, password) response, content = h.request(github_url) print content ``` 3. **pycurl** `pycurl` 库允许Python直接使用libcurl库,提供更底层的HTTP控制。虽然不常用在简单的REST API调用中,但在复杂场景下有优势。 4. **requests** `requests` 库是Python中调用REST API最常用的工具,其简洁易用的API使得编写HTTP请求变得简单。Sample3展示了如何使用`requests`库进行POST请求,并包含基础认证: ```python import requests import json url = https://reparo.stratus.ebay.com/reparo/bootstrap/registerasset data = {reservedResource: RR-Hadoop, resourceCapability: Production, movetoironic: False, output: json} headers = {Authorization: fBasic {base64.b64encode(f{user}:{password}).replace(b\n, b)}} response = requests.post(url, data=data, headers=headers) response_json = response.json() response_status = response_json[status] status_code = response_status[statusCode] status = response_status[status] message = response_status[message] print(status_code, status, message) ``` 这些库各有优缺点,对于简单的HTTP请求,`requests` 库通常是最方便的选择,而 `urllib2` 和 `httplib2` 则更适合对 HTTP 有特定需求的场景。`pycurl`则在需要更多自定义控制的情况下使用。在实际工作中,根据项目需求和个人偏好选择合适的库进行 REST API 调用即可。
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