如何通过认证令牌调用巴西电影分级查询 API 实现自动化搜索-Python教程-PHP中文网

如何通过认证令牌调用巴西电影分级查询 API 实现自动化搜索

本文详解如何正确调用巴西司法部电影分级门户（classindportal.mj.gov.br）的受保护搜索接口，解决因缺失 oauth2 认证令牌导致的 400 bad request 错误，并提供可运行的 python 示例代码及数据处理方案。

巴西司法部下属的电影分级查询系统（ClassInd Portal）采用严格的 API 访问控制机制：所有对 /api/solicitacao-classificacao-consultas/list 的 POST 请求均需携带有效的 Bearer Token，该 Token 必须通过其统一身份认证服务（SSO）获取。直接发送未授权的请求（如仅传 {'tituloBr': 'shrek'}）会因缺少认证头而被拒绝，返回 HTTP 400 错误——这并非参数或 URL 错误，而是身份验证失败的明确信号。

要成功调用该接口，需分两步执行：

获取访问令牌（Access Token）
向 Keycloak 认证服务器发起 client_credentials 类型的 OAuth2 请求：

token_url = "https://sso.mj.gov.br/auth/realms/PRD/protocol/openid-connect/token"
token_data = {
    "client_id": "classind-consultapublica-frontend",
    "client_secret": "4PmaBa8bBeVow40SKFNb7qNHzAxuLoqz",
    "grant_type": "client_credentials",
    "scope": "classind-backend"
}
token = requests.post(token_url, data=token_data).json()["access_token"]

携带令牌发起搜索请求
注意：接口期望 application/json 格式请求体（使用 json= 参数），而非 data=；同时必须设置完整且匹配前端行为的请求头，尤其是 Authorization: Bearer 、Origin 和 Referer：

headers = {
    "Accept": "application/json, text/plain, */*",
    "Authorization": f"Bearer {token}",
    "Origin": "https://classindportal.mj.gov.br",
    "Referer": "https://classindportal.mj.gov.br/consulta-filmes",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
    # 其他必要头字段（见完整示例）
}

json_payload = {
    "currentPage": 0,
    "pageSize": 10,
    "tituloBr": "shrek",
    "idModulo": 1,
    # 其他可选字段保持为空字符串或 None
}

response = requests.post(
    "https://classindportal.mj.gov.br/api/solicitacao-classificacao-consultas/list",
    json=json_payload,
    headers=headers
)

✅ 关键注意事项：

Expanso json-flatten

通过 CLI 或 MCP 服务器，使用 Expanso Edge 管道扁平化嵌套 JSON 对象。

下载

使用 requests.Session() 可复用连接并自动管理 Cookie（虽本例非必需，但符合最佳实践）；
json= 参数会自动设置 Content-Type: application/json 并序列化数据；若误用 data=，服务端无法解析 JSON 字段，必然报错；
pageSize 和 currentPage 支持分页（例如 currentPage=1 获取第 2 页），totalResults 字段在响应中返回总数，可用于实现全量抓取；
生产环境应添加异常处理（如 response.raise_for_status()）、Token 过期重试逻辑，并避免硬编码敏感凭证（建议使用环境变量）。

最后，响应数据位于 response.json()["itens"] 中，可直接转换为 Pandas DataFrame 进行结构化分析：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(response.json()["itens"])
print(df[["tituloBrasil", "classificacaoAtribuida", "requerente"]].head())

该方案已验证有效，可稳定获取巴西电影分级信息，适用于合规的数据采集与研究场景。

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