


Cet article démontre l'utilisation de la bibliothèque des demandes de Python pour faire des demandes HTTP. Il couvre obtenir, publier, mettre, supprimer et d'autres méthodes, expliquant comment gérer les codes d'état et envoyer des données (y compris JSON et les fichiers). Gestion des erreurs à l'aide de réponse.rai
Comment utiliser les demandes pour faire des demandes HTTP dans Python?
La bibliothèque requests
de Python simplifie la fabrication de demandes HTTP. Il fournit une API propre et intuitive qui résume une grande partie de la complexité impliquée dans la gestion des connexions, des en-têtes et des réponses HTTP. Pour l'utiliser, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez le faire en utilisant PIP:
<code class="bash">pip install requests</code>
Une fois installé, vous pouvez commencer à faire des demandes. La fonction la plus courante est requests.get()
, utilisée pour récupérer les données d'une URL. Voici un exemple de base:
<code class="python">import requests response = requests.get("https://www.example.com") # Check the status code print(response.status_code) # Access the content print(response.text)</code>
Ce code récupère le contenu HTML d' example.com
. L'objet response
contient divers attributs, y compris status_code
(code d'état HTTP comme 200 OK) et text
(le corps de réponse). D'autres attributs utiles incluent headers
(en-têtes de réponse), json()
(pour l'analyse des réponses JSON) et content
(octets de réponse bruts). La gestion des erreurs est cruciale; Nous couvrirons cela dans une section ultérieure. Pour d'autres méthodes HTTP (comme Post, put, Supprimer), vous utilisez des fonctions correspondantes comme requests.post()
, requests.put()
et requests.delete()
.
Quelles sont les méthodes HTTP courantes prises en charge par la bibliothèque de demandes de Python?
La bibliothèque requests
prend en charge toutes les méthodes HTTP courantes, notamment:
- Get: récupère les données d'une ressource spécifiée. Il s'agit de la méthode la plus fréquemment utilisée.
- POST: soumet les données à traiter à la ressource spécifiée. Souvent utilisé pour créer de nouvelles ressources.
- PUT: remplace toutes les représentations actuelles de la ressource cible par le contenu téléchargé.
- Patch: applique des modifications partielles à une ressource.
- Supprimer: supprime la ressource spécifiée.
- Tête: similaire à obtenir, mais récupère uniquement les en-têtes, pas le corps.
- Options: décrit les options de communication pour la ressource cible.
Chaque méthode est représentée par une fonction correspondante dans la bibliothèque requests
(par exemple, requests.get()
, requests.post()
, etc.). L'utilisation spécifique peut varier en fonction de la méthode et de l'API avec laquelle vous interagissez, mais la structure de base reste similaire. Par exemple, requests.post()
nécessitent la spécification des données à envoyer dans le corps de la demande.
Comment puis-je gérer différents codes d'état HTTP à l'aide de la bibliothèque de requêtes?
Les codes d'état HTTP indiquent le résultat d'une demande HTTP. La bibliothèque requests
facilite la vérification et la gestion de ces codes. L'attribut response.status_code
fournit le code d'état (par exemple, 200 pour le succès, 404 pour non trouvé, 500 pour l'erreur du serveur interne). Vous devez toujours vérifier le code d'état pour vous assurer que la demande a réussi. Voici un exemple:
<code class="python">import requests try: response = requests.get("https://www.example.com") response.raise_for_status() # Raises an exception for bad status codes (4xx or 5xx) print("Request successful!") print(response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"An error occurred: {e}")</code>
response.raise_for_status()
est une méthode pratique qui soulève automatiquement une exception si le code d'état indique une erreur (erreurs 4xx ou 5xx client / serveur). Cela simplifie la gestion des erreurs. Vous pouvez également vérifier manuellement le code d'état et gérer différents cas en utilisant les instructions if
:
<code class="python">if response.status_code == 200: print("Success!") elif response.status_code == 404: print("Not Found") elif response.status_code == 500: print("Server Error") else: print(f"Unknown status code: {response.status_code}")</code>
Comment envoyer des demandes de publication avec des données à l'aide de la bibliothèque de demandes dans Python?
L'envoi de requêtes de publication avec des données implique l'utilisation de la fonction requests.post()
et spécifier les données à envoyer dans le corps de la demande. Les données peuvent être dans divers formats, tels que des dictionnaires, des listes ou des fichiers.
Voici comment envoyer une demande de poste avec des données en tant que dictionnaire:
<code class="python">import requests data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data) # httpbin.org is a useful testing site print(response.status_code) print(response.json()) # httpbin.org returns the POST data as JSON</code>
Cet exemple envoie une demande de poste à httpbin.org/post
avec le dictionnaire fourni comme corps de demande. httpbin.org
est un service utile pour tester les demandes HTTP. Pour envoyer des données JSON, utilisez le paramètre json
:
<code class="python">import requests import json data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=data) print(response.status_code) print(response.json())</code>
N'oubliez pas de gérer les erreurs potentielles en utilisant try...except
les blocs et response.raise_for_status()
comme indiqué dans la section précédente. Pour l'envoi de fichiers, utilisez le paramètre files
avec un dictionnaire de fichiers de fichiers de fichiers pour fichier d'objets. La bibliothèque requests
offre une grande flexibilité pour gérer différents types de données pour les demandes de poste.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.

La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.
