答案：Python调用REST API最核心的工具是requests库，它简化了HTTP请求的发送与响应处理。首先通过pip install requests安装库，然后使用requests.get()或requests.post()等方法发送请求，并可通过response.json()解析JSON数据。为确保程序健壮，需添加异常处理，捕获ConnectionError、Timeout、HTTPError等异常，并使用response.raise_for_status()检查状态码。认证方式包括基本认证（HTTPBasicAuth）、API Key（作为参数或请求头）、Bearer Token（Authorization头）以及OAuth 2.0（常借助requests-oauthlib）。错误处理应覆盖网络层、HTTP响应层和业务逻辑层，如解析JSON时捕获ValueError，检查API返回的错误字段。对于临时故障，可结合Retry机制实现自动重试。参数管理方面，查询字符串用params传递，JSON请求体用json参数，表单数据用data，文件上传用files，请求头通过headers设置。始终依据API文档确定数据格式和认证方式，确保请求正确。
在Python中调用REST API，最核心、最便捷的工具无疑是
requests
库。它极大地简化了HTTP请求的发送和响应的处理，让开发者能以非常直观的方式与各种Web服务进行交互。
解决方案
要用Python调用REST API，你需要做的主要就是安装并使用
requests
库。这个库几乎是Python生态系统中的事实标准，其设计理念就是让HTTP请求变得“人性化”。
首先，确保你已经安装了
requests
：
pip install requests
然后，你可以这样来发送不同类型的请求：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
1. 发送GET请求这是最常见的请求类型，用于从服务器获取数据。
import requeststry: response = requests.get('https://api.example.com/data') response.raise_for_status() # 如果状态码不是200，则抛出HTTPError异常 data = response.json() # 尝试将响应解析为JSON print("获取到的数据：", data)except requests.exceptions.HTTPError as errh: print(f"HTTP错误: {errh}")except requests.exceptions.ConnectionError as errc: print(f"连接错误: {errc}")except requests.exceptions.Timeout as errt: print(f"超时错误: {errt}")except requests.exceptions.RequestException as err: print(f"其他错误: {err}")except ValueError: # 如果response.json()失败，说明响应不是有效的JSON print("响应不是有效的JSON格式。") print("原始响应文本：", response.text)
这里我直接加入了错误处理，因为实际开发中，没有错误处理的API调用几乎是不可想象的。
response.raise_for_status()
是个好东西，能帮你快速检查HTTP状态码。
2. 发送POST请求POST请求通常用于向服务器提交数据，比如创建新资源。
import requestsimport jsonurl = 'https://api.example.com/items'headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 告诉服务器我们发送的是JSON数据payload = { 'name': '新商品', 'price': 99.99, 'description': '这是一个通过API创建的新商品。'}try: response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) # 使用json参数，requests会自动序列化字典并设置Content-Type response.raise_for_status() created_item = response.json() print("创建成功，响应：", created_item)except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"POST请求失败: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: print(f"服务器响应内容: {e.response.text}")except ValueError: print("响应不是有效的JSON格式。") print("原始响应文本：", response.text)
注意这里我用了
json=payload
，
requests
会很智能地帮你处理序列化和
Content-Type
头。如果发送的是表单数据，可以用
data=payload
。
3. 添加请求头（Headers）请求头用于传递额外的信息，比如认证令牌、内容类型等。
import requestsurl = 'https://api.example.com/protected_resource'# 假设你需要一个API Key或者Bearer Token进行认证headers = { 'Authorization': 'Bearer your_access_token_here', 'User-Agent': 'MyPythonApp/1.0', # 自定义User-Agent是个好习惯 'Accept': 'application/json' # 告诉服务器我们期望JSON格式的响应}try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() print("成功获取受保护资源：", response.json())except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: print(f"服务器响应内容: {e.response.text}")
这些就是Python调用REST API的基本骨架。实际操作中，你还会遇到认证、错误处理、参数管理等更具体的问题。
如何处理REST API调用中的认证和授权问题？
在调用REST API时，认证和授权是绕不开的话题，毕竟大多数有价值的服务都不会让你“裸奔”访问。我个人觉得，这部分往往比发送请求本身更让人头疼，因为不同的API提供方有不同的实现方式。
1. 基本认证（Basic Authentication）这是最简单的一种，用户名和密码以Base64编码的形式放在HTTP请求头中。
requests
库直接支持：
import requestsfrom requests.auth import HTTPBasicAuthurl = 'https://api.example.com/basic_auth_resource'response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth('your_username', 'your_password'))# 或者更简洁地# response = requests.get(url, auth=('your_username', 'your_password'))response.raise_for_status()print("基本认证成功：", response.json())
虽然方便，但安全性相对较低，不推荐在敏感场景下使用，尤其是在不安全的网络环境下。
2. API Key认证很多API会给你一个API Key，它可能是：
作为查询参数：
https://api.example.com/data?api_key=YOUR_API_KEY
params = {'api_key': 'YOUR_API_KEY'}response = requests.get('https://api.example.com/data', params=params)
作为请求头：
X-API-Key: YOUR_API_KEY
或
Authorization: Api-Key YOUR_API_KEY
headers = {'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
具体是哪种，得看API文档，这是金科玉律。
3. 令牌认证（Token Authentication，如Bearer Token）这是目前最流行的方式之一，尤其是在OAuth 2.0流程中。你通过某种方式（比如登录）获取一个令牌（token），然后每次请求都将这个令牌放在
Authorization
请求头中，格式通常是
Bearer YOUR_TOKEN
。
token = 'your_very_long_and_secret_access_token'headers = { 'Authorization': f'Bearer {token}'}response = requests.get('https://api.example.com/protected_data', headers=headers)response.raise_for_status()print("令牌认证成功：", response.json())
我个人觉得这种方式既灵活又相对安全，因为令牌通常有过期时间，而且可以被撤销。管理好令牌的生命周期（刷新、存储）是这里的关键。
4. OAuth 2.0OAuth 2.0本身是一个授权框架，而不是简单的认证机制。它涉及多个步骤（如获取授权码、交换访问令牌、刷新令牌等）。
requests
库本身不直接实现OAuth 2.0的整个流程，但它是底层发送HTTP请求的工具。通常，你会使用像
requests-oauthlib
这样的第三方库来简化OAuth 2.0的实现，或者自己手动实现流程中的每个HTTP请求。这通常是当你需要让第三方应用访问用户数据时才需要考虑的。
总结来说，处理认证授权的核心在于：仔细阅读API文档。它会告诉你期望哪种认证方式、令牌如何获取、如何刷新。我见过太多因为认证头格式不对或者令牌过期而导致API调用失败的案例了。
在Python中调用REST API时，如何有效地处理错误和异常？
错误处理是构建健壮应用程序的基石。如果你的API调用没有适当的错误处理，一旦网络波动、API服务宕机或数据格式不符，程序就可能崩溃。我通常会把错误处理分为几个层面：网络层、HTTP响应层和业务逻辑层。
1. 网络层错误这些错误发生在HTTP请求甚至还没到达服务器的时候，比如DNS解析失败、网络连接中断、请求超时等。
requests
库会抛出
requests.exceptions
模块下的不同异常：
requests.exceptions.ConnectionError
: 网络连接问题（如DNS错误、拒绝连接）。
requests.exceptions.Timeout
: 请求超时。
requests.exceptions.RequestException
: 这是所有
requests
异常的基类，可以用来捕获所有
requests
相关的错误。
import requeststry: response = requests.get('http://nonexistent-domain-12345.com', timeout=5) # 故意制造连接错误和超时 response.raise_for_status() print(response.json())except requests.exceptions.ConnectionError as e: print(f"网络连接失败或DNS解析错误: {e}")except requests.exceptions.Timeout as e: print(f"请求超时: {e}")except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"发生其他requests错误: {e}")except Exception as e: # 捕获其他非requests库的异常 print(f"发生未知错误: {e}")
我喜欢把
requests.exceptions.RequestException
放在最后，因为它能捕获所有
requests
相关的错误，但更具体的异常（如
ConnectionError
、
Timeout
）应该先捕获，这样可以给出更精确的错误信息。
2. HTTP响应层错误即使请求成功发送并到达服务器，服务器也可能返回非2xx（成功）的状态码，表示请求处理失败。
response.status_code
: 这是最直接的检查方式。2xx通常表示成功，4xx表示客户端错误（如400 Bad Request, 401 Unauthorized, 404 Not Found），5xx表示服务器错误（如500 Internal Server Error, 503 Service Unavailable）。
response.raise_for_status()
: 这是
requests
提供的一个非常方便的方法。如果响应状态码是4xx或5xx，它会自动抛出一个
requests.exceptions.HTTPError
异常。
import requests
try:
模拟一个404错误
response = requests.get('https://httpbin.org/status/404') response.raise_for_status() # 这会在这里抛出HTTPErrorprint(response.json())
except requests.exceptions.HTTPError as e:print(f”HTTP错误: {e}”)print(f”状态码: {e.response.status_code}”)print(f”响应内容: {e.response.text}”) # 打印服务器返回的错误信息except requests.exceptions.RequestException as e:print(f”发生其他requests错误: {e}”)
我发现`raise_for_status()`真的能省很多事，它把检查状态码的重复劳动自动化了。在`HTTPError`中，`e.response`属性可以让你访问原始的响应对象，从而获取状态码和具体的错误信息。**3. 业务逻辑层错误和数据解析错误**即使HTTP状态码是200 OK，API返回的数据也可能不符合预期，或者不是有效的JSON。* **`response.json()`解析失败**: 如果API返回的不是JSON，或者JSON格式有误，调用`response.json()`会抛出`json.JSONDecodeError`（Python 3.5+）或`ValueError`（旧版本Python）。 ```python import requests import json try: # 模拟一个返回非JSON内容的成功响应 response = requests.get('https://httpbin.org/html') response.raise_for_status() data = response.json() # 这里会抛出ValueError或json.JSONDecodeError print(data) except (json.JSONDecodeError, ValueError) as e: print(f"JSON解析错误: {e}") print(f"原始响应文本: {response.text[:200]}...") # 打印部分原始响应，帮助调试 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}")
API返回的业务错误: 有些API即使成功处理了请求，也会在JSON响应中包含一个
"error"
字段或特定的错误码。你需要根据API文档来解析这些业务错误。
# 假设API返回 { "status": "error", "message": "无效的参数" }response_data = {"status": "error", "message": "无效的参数"} if response_data.get("status") == "error": print(f"API业务错误: {response_data.get('message')}")
这部分就需要根据具体的API文档来定制了。我通常会封装一个函数来处理这些，比如检查
data.get('code')
或者
data.get('errorMessage')
。
4. 重试机制对于一些临时的网络问题或服务器负载高导致的5xx错误，简单的重试可能会解决问题。你可以手动实现简单的重试逻辑，或者使用像
requests-retry
这样的库。
import requestsfrom requests.adapters import HTTPAdapterfrom urllib3.util.retry import Retry# 简单的重试策略def requests_retry_session( retries=3, backoff_factor=0.3, status_forcelist=(500, 502, 503, 504), session=None,): session = session or requests.Session() retry = Retry( total=retries, read=retries, connect=retries, backoff_factor=backoff_factor, status_forcelist=status_forcelist, ) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry) session.mount('http://', adapter) session.mount('https://', adapter) return session# 使用重试会话try: session = requests_retry_session() # 模拟一个偶尔失败的API response = session.get('https://httpbin.org/status/500') # 第一次可能失败，重试 response.raise_for_status() print("重试后成功获取：", response.text)except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求最终失败（含重试）: {e}")
我个人觉得，对于生产环境的API调用，引入重试机制是很有必要的，它能显著提高程序的健壮性和容错性。
调用REST API时，如何管理请求参数、查询字符串和请求体？
管理好请求参数是确保API调用正确响应的关键，这就像给一个黑盒子输入正确的指令。不同的HTTP方法和API设计会要求你以不同的方式传递数据。
1. 查询字符串参数（Query Parameters）主要用于GET请求，通常出现在URL的
?
后面，以
key=value
的形式连接，多个参数用
&
分隔。
requests
库通过
params
参数来处理，它会自动帮你编码和拼接：
import requestsurl = 'https://api.example.com/search'params = { 'query': 'Python REST API', 'page': 1, 'per_page': 10}response = requests.get(url, params=params)# 实际发送的URL可能是：https://api.example.com/search?query=Python+REST+API&page=1&per_page=10print(f"请求URL: {response.url}")print(f"响应内容: {response.json()}")
我发现
requests
处理
params
非常省心，特别是当参数值包含特殊字符时，它会自动进行URL编码，避免了手动编码的麻烦和潜在错误。
2. 请求体（Request Body）主要用于POST、PUT、PATCH等请求，用于向服务器提交大量数据或复杂结构的数据。
JSON数据 (
json
参数)当API期望接收JSON格式的数据时，这是最常用的方式。
requests
的
json
参数会自动将Python字典序列化为JSON字符串，并设置
Content-Type: application/json
请求头。
import requestsurl = 'https://api.example.com/products'payload = { 'name': '智能手表', 'category': '穿戴设备', 'price': 199.99, 'features': ['心率监测', 'GPS']}response = requests.post(url, json=payload)print(f"状态码: {response.status_code}")print(f"响应: {response.json()}")
我个人觉得这是
requests
最方便的特性之一，省去了
json.dumps()
和手动设置头的步骤。
表单数据 (
data
参数)当API期望接收HTML表单提交的数据时（
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
），可以使用
data
参数。它也可以是一个字典。
import requestsurl = 'https://api.example.com/login'form_data = { 'username': 'myuser', 'password': 'mypassword'}response = requests.post(url, data=form_data)print(f"状态码: {response.status_code}")print(f"响应: {response.text}")
data
参数也可以接受字节串，这在发送原始二进制数据时很有用。
文件上传 (
files
参数)如果你需要上传文件，
requests
提供了
files
参数。
import requestsurl = 'https://api.example.com/upload'with open('my_document.pdf', 'rb') as f: # 以二进制模式打开文件 files = {'document': f} # 键是表单字段名，值是文件对象 response = requests.post(url, files=files) print(f"状态码: {response.status_code}") print(f"响应: {response.text}")
这里需要注意，
files
参数通常会设置
Content-Type: multipart/form-data
。我经常会忘记以
'rb'
模式打开文件，导致上传失败。
3. 请求头（Headers）请求头用于传递元数据，比如认证信息、内容类型、用户代理等。通过
headers
参数传递一个字典即可。
import requestsurl = 'https://api.example.com/profile'headers = { 'User-Agent': 'MyCustomPythonClient/1.0', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'X-Request-ID': 'unique-id-12345' # 有些API会要求自定义头}response = requests.get(url, headers=headers)print(f"状态码: {response.status_code}")print(f"响应: {response.json()}")
我个人在调试API时，会频繁地修改
headers
，特别是
Content-Type
和
Authorization
，因为它们常常是导致400或401错误的原因。
理解
params
、
data
、
json
和
files
这几个参数的区别和用途，是高效使用
requests
库的关键。始终记住，API文档是你的最佳指南，它会明确指出每个端点期望的数据格式和传递方式。
以上就是python中如何调用REST API？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1371422.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
