使用Python进行API调用：面向开发人员的分步指南

了解如何使用 Python 向 API 发出 GET 请求是开发人员的必备技能。本文将指导您完成整个过程，演示如何使用 Python 的“requests”库来获取数据、处理响应中的完整 JSON 对象以及有效管理 API 错误。轻松进入 Python GET API 调用的现实世界。

关键要点

Python 是 API 使用和开发的理想语言，因为它具有简单的语法和广泛的库生态系统，使 API 交互更简单、更高效。
Python 的“请求”库是 API 交互的基本工具，可轻松安装、无缝 HTTP 请求和处理响应，包括解析 JSON 数据。
理解和使用 HTTP 状态代码对于有效处理 API 请求和响应至关重要；掌握 API 文档对于有效使用 API 至关重要，而获取天气数据和访问社交媒体 API 等实际示例展示了 Python 的多功能性。

了解 API 及其重要性

API（应用程序编程接口）是一种弥合不同软件应用程序之间差距的系统，可实现数据交换和交互的标准化方法。想象一个应用程序可以无缝通信、数据可以轻松交换、软件生态系统可以高效交互的世界。这就是 API 帮助创造的世界！

作为一种语言，Python 凭借其简单的语法和广泛的库生态系统，在 API 的使用和开发中占据了一席之地。它充当 API 领域的通用翻译器，可轻松简化复杂的程序和交互。

API 类型和协议

在各种类型的 API 中，使用 HTTP 进行数据交换的 REST API 是最受欢迎且最灵活的。REST 架构简化了客户端/服务器通信访问数据的过程，使数据访问更加直接和合乎逻辑，就像组织良好的图书馆简化了对特定书籍的搜索一样。通过利用 REST API，开发人员可以轻松集成各种系统和应用程序，从而增强其功能和用户体验。

API 可以根据架构（例如 SOAP 或 REST）进行分类，也可以根据其预期使用范围（例如私有 API、公共 API、合作伙伴 API 和复合 API）进行分类。这就像到达目的地有多种不同的路线，每种路线都有其独特的优势和挑战。

Python 在 API 开发中的作用

Python 语法简单，库生态系统全面，对开发者来说极具吸引力。它相当于一个强大的工具，可以轻松完成任务。

Django 和 Flask 等框架增强了 Python 的功能，这些框架有助于开发 API，使开发人员能够使用 Python 代码快速高效地构建强大的 API 套件。这可以比作拥有一台电钻，它不仅可以快速钻孔，还可以提供各种其他功能，就像一个多功能的 Python 对象一样。

为 API 请求设置 Python 环境

无论您是 Windows、Mac OS X 还是 Linux 用户，为 API 请求设置 Python 环境都是一个简单的过程。只需下载并运行 Python 安装程序、将 Python 添加到 PATH，然后通过命令行安装请求包即可。

请求库是 Python 中 API 交互的常见选择。要开始使用它，只需导入请求。将其视为您在 API 世界中顺利高效旅行的护照。

安装请求库

Python Requests 库是开发人员必备的工具，它简化了向 API 和 Web 服务发出 HTTP 请求的过程。安装它就像使用包管理器 pip 一样简单，它适用于各种操作系统，包括 Windows、Mac OS X 和 Linux。

通过使用简单的控制台命令“pip install request”，您可以安装 Requests 库并开始探索 API 交互。您可以将其视为在掌握 API 的旅程中按下“开始”按钮。

导入所需库

在开始你的旅程之前，一定要准备好必要的工具。在 Python 和 API 领域，这些工具是你需要导入 Python 脚本的库。

建议使用“requests”库来使用 Python 的 API。安装后，必须将其导入到您的代码中才能使用，就像在出发旅行前启动汽车引擎一样。

使用 Python 发出第一个 API 请求

要在 Python 中发出 GET 请求，通常需要结合请求库或 API 的 URL 端点使用“requests.get()”方法。这相当于拨打电话号码拨打电话。Python Requests 库可简化 HTTP 请求，经常用于与 REST API 交互。

在 API 上下文中，端点是一个特定的 URL，它指定了开发人员希望通过 API 调用检索的确切请求资源或数据。通过使用 API 端点，API 响应包括标头和请求的数据或有效负载，通常格式为 JSON，因此开发人员必须了解如何处理这种格式。

分析 API 响应

在向 api 服务器发出 GET 请求以检索数据时，服务器会在请求后提供一个响应对象，其中包含状态代码和响应数据，以指示请求是否成功。这类似于在订购披萨后收到送货确认文本，因为它有助于管理响应请求。

为了从 API 响应中提取有价值的内容，开发人员可以使用各种方法，例如“response.content()”、“response.text()”或“response.json()”，后者专门针对 JSON 格式的数据而设计。请求数据响应中的 HTTP 标头可以提供控制交换数据请求和响应的额外参数，为开发人员提供有价值的信息。

解析 JSON 数据

JSON 是 API 语言，是一种轻量级数据交换格式，机器可读，因其简单、灵活和易用而受到青睐。它就像 API 世界中的英语，被广泛理解且易于使用。JSON 格式（JavaScript 对象表示法的缩写）已成为开发人员使用 API 时的首选。

借助 Python 内置的 json 模块，编码和解码 JSON 和数据格式变得更加简单，从而简化了 Python 程序与 JSON 格式的 API 数据之间的交互。为了轻松访问和操作来自 API 响应的 JSON 数据，使用了“response.json()”方法，该方法将整个 JSON 数据字符串转换为 Python 字典。这类似于将文本从外语翻译成母语以便于更好地理解。

在 Python 中使用查询参数

查询参数是 API 请求中的秘密武器。它们是可以随 API 请求一起发送的过滤器，用于根据所需参数或特定要求缩小响应范围并优化数据请求，类似于根据特定说明订购定制汉堡。

查询参数使开发人员能够根据特定条件过滤结果。这可以定制 AI 模型的行为，并在发出 API 请求时提供对相关数据子集的选择性访问。这可以与使用特定关键字在搜索引擎上查找相关结果进行比较。

使用查询参数构建 API 请求

可以使用“requests.get()”中的“params”参数向 API 请求添加查询参数，该参数接受参数字典。

在构建包含多个查询参数的 API 请求时，在 Python 中，可以使用字典来保存代表所有数据查询参数的不同键值对。这就像为旅行打包一个装有不同物品的行李箱，每个物品代表一个查询参数。

使用查询参数的最佳实践

就像有为异步请求编写高效代码的最佳实践一样，也有在 API 请求中使用查询参数的最佳实践。了解这些实践可以帮助您充分利用 API 交互。

无论是理解 API 文档、使用“params”属性，还是使用项目列表构建高级请求，这些做法都将指导您编写有效且简单的 API 请求。这就像学习游戏规则以便玩好游戏一样。

处理 API 错误和状态代码

与任何旅程一样，API 之旅也会出现一些小问题。状态代码是 HTTP 协议的一部分，用于指示请求的结果，传达 API 请求的结果，例如成功、失败或错误类型。

理解状态代码至关重要，因为它们指导应用程序如何管理响应，指示成功、失败或需要采取进一步行动（例如提供缺失数据）。理解每个状态代码的含义就像帮助您旅行的路标，可以有效地指引您。

常见 API 状态代码

2xx 类 HTTP 状态代码表示请求成功，4xx 代码表示客户端错误，5xx 代码表示服务器错误。这就像交通信号灯，每种颜色和状态代码表示要采取的不同操作。

响应 [200] 表示一切顺利，表明 API 请求成功。

在 Python 中实现错误处理

要在 Python 中实现错误处理，可以按照以下步骤操作：

使用“response.raise_for_status()”方法检查任何 HTTP 错误。
捕获 HTTPError、ConnectionError 和 Timeout 等异常来处理不同类型的错误。
适当地处理错误，例如显示错误消息或重试请求。

在代码中实现错误处理就像在旅途中携带急救箱，为任何意外情况做好准备。

要处理 API 错误，请使用 try-except 块来捕获如下异常：

HTTP错误
连接错误
暂停
请求异常

这些例外情况适用于处理不同类型的请求问题，包括超出速率限制。这就像拥有不同的工具来修复汽车中的不同问题，让您为任何可能发生的情况做好准备。

浏览并理解 API 文档

了解 API 文档可以提供有关如何有效使用 API 服务的指南，包括有关可用端点 http 方法和资源的重要信息，以及如何导航它们来构建请求和处理响应。

彻底理解文档涉及获取 API 密钥并根据文档将 API 密钥与 python 本身集成，就像在开始玩游戏之前学习游戏规则和策略一样。

查找 API 文档

API 参考文档通常位于托管 API 的平台上的“文档”选项卡下。

虽然 API 文档的访问令牌可见性可能受到限制并且需要邀请，但许多 API 的文档都是公开的，可以在开发人员门户上搜索。它就像开源软件一样，任何想要使用它的人都可以访问。

阅读和解释 API 文档

阅读和解读 API 文档乍一看似乎很困难，但只要稍加练习，就会变得轻而易举。API 文档可能包含不同的部分，例如概述、开发人员指南和针对受众量身定制的用户指南。

生成的 API 文档提供了操作的顶级视图，以及用于每个操作的详细视图过滤数据，并允许开发人员通过发送和接收消息来测试 API。

Python API 请求的实际示例

Python 通过各种用例展示了其在 API 交互方面的多功能性，遵循 Python API 教程可以帮助您探索这些可能性。其中包括获取天气数据和访问社交媒体数据，为开发人员展示了无限的可能性。这类似于瑞士军刀应用程序编程接口，为每项任务提供工具。

从与世界银行的发展指标交互到从 GIPHY 网站获取流行的 GIF，Python 的 Requests 库使这些任务变得毫不费力。

获取天气数据

获取天气数据是 API 的常见用例，OpenWeatherMap 提供可通过 API 密钥访问的天气数据服务。

要从 OpenWeatherMap 的 API 访问当前天气信息，请使用“requests”模块进行 API 调用，而“json”模块则管理 json 响应本身。这相当于使用遥控器打开电视并调到您喜欢的频道。

访问社交媒体数据

在社交媒体时代，Python 可用于使用其各自的 API 自动在 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平台上发布社交媒体帖子。

无论您使用 Graph API 在 Facebook 上发布文本消息和图像，还是使用 Python 的“schedule”库安排帖子在特定时间自动发布，机会都是无限的。

总结

当我们结束这段 API 和 Python 之旅时，很明显，API 对于软件应用程序之间的通信至关重要，而 Python 是一种流行的 API 开发和使用语言。从获取天气数据到自动发布社交媒体帖子，Python 在 API 交互中的多功能性为开发人员揭示了广泛的可能性。有了正确的工具和理解，您也可以掌握 Python Get API 并利用其潜力来创建强大的数据驱动应用程序。

原文链接：Using Python for GET API Calls: A Step-by-Step Guide for Developers