用Python从HTTP API获取数据

Python高效访问HTTP API：requests库与请求缓存

本文节选自《实用Python》，作者Stuart演示了如何利用Python和几个第三方模块轻松访问HTTP API。

大多数情况下，处理第三方数据需要访问HTTP API，即向设计为机器读取而非人工读取的网页发出HTTP请求。API数据通常采用机器可读格式，通常为JSON或XML。 让我们看看如何使用Python访问HTTP API。

使用HTTP API的基本原则很简单：

1. 向API的URL发出HTTP请求，可能包括一些身份验证信息（例如API密钥）以证明我们已获得授权。
2. 获取数据。
3. 利用数据完成有用的操作。

Python标准库提供了足够的函数来完成所有这些操作，无需任何附加模块，但如果我们使用几个第三方模块来简化流程，将会使我们的工作更轻松。第一个是requests模块。这是一个用于Python的HTTP库，它使获取HTTP数据比Python内置的urllib.request更便捷，可以使用python -m pip install requests安装。

为了展示其易用性，我们将使用Pixabay的API（此处有文档）。Pixabay是一个图片网站，所有图片都可以重复使用，这使其成为一个非常方便的资源。我们将关注水果图片。稍后在操作文件时，我们将使用收集到的水果图片，但现在我们只想找到水果图片。

首先，我们将快速查看Pixabay上有哪些图片可用。我们将抓取一百张图片，快速浏览它们，然后选择我们想要的图片。为此，我们需要一个Pixabay API密钥，因此我们需要创建一个帐户，然后从API文档的“搜索图片”部分获取密钥。

requests模块

使用requests模块向API发出HTTP请求的基本版本包括构建HTTP URL、发出请求以及读取响应。此处，响应采用JSON格式。requests模块使每个步骤都非常简单。API参数是一个Python字典，get()函数发出调用，如果API返回JSON，requests会将其作为响应中的.json提供。因此，简单的调用如下所示：

<code class="language-python">import requests

PIXABAY_API_KEY = "11111111-7777777777777777777777777"

base_url = "https://pixabay.com/api/"
base_params = {
    "key": PIXABAY_API_KEY,
    "q": "fruit",
    "image_type": "photo",
    "category": "food",
    "safesearch": "true"
}

response = requests.get(base_url, params=base_params)
results = response.json()</code>

这将返回一个Python对象，正如API文档所建议的那样，我们可以查看其各个部分：

为了获取一百个结果，我们可以简单地决定进行五次调用，每次调用获取20个结果，但这不够稳健。更好的方法是循环请求页面，直到获得所需的一百个结果，然后停止。这可以防止在Pixabay更改默认结果数量（例如更改为15）时出现问题。它还可以让我们处理搜索词没有一百张图片的情况。因此，我们使用一个while循环，每次递增页码，如果我们已经达到100张图片，或者没有图片可检索，我们就退出循环：

缓存HTTP请求

避免多次向HTTP API发出相同的请求是个好主意。许多API都有使用限制，以避免被请求者过度使用，请求需要花费时间和精力。我们应该尽量避免重复之前的请求。幸运的是，在使用Python的requests模块时，有一种有用的方法可以做到这一点：使用python -m pip install requests-cache安装requests-cache。这将无缝记录我们进行的任何HTTP调用并保存结果。然后，稍后如果我们再次进行相同的调用，我们将获得本地保存的结果，而无需再次访问API。这节省了时间和带宽。要使用requests_cache，请导入它并创建一个CachedSession，然后使用session.get而不是requests.get来获取URL，我们将无需额外努力即可获得缓存的好处：

生成输出

为了查看查询结果，我们需要在某个地方显示图片。一种便捷的方法是创建一个简单的HTML页面来显示每个图片。Pixabay提供了每个图片的小缩略图，它在API响应中称为previewURL，因此我们可以创建一个HTML页面来显示所有这些缩略图，并将它们链接到主要Pixabay页面——我们可以从中选择下载我们想要的图片并为摄影师署名。因此，页面中的每个图片可能如下所示：

我们可以使用列表推导式从images列表构建它，然后使用"n".join()将所有结果连接成一个大的字符串：

然后，如果我们写出一个包含该列表的非常简单的HTML页面，则很容易在Web浏览器中打开它，快速查看我们从API获得的所有搜索结果，并单击其中任何一个跳转到完整的Pixabay页面进行下载：

本文节选自《实用Python》，可在SitePoint Premium和电子书零售商处购买。

(以下为FAQs，已根据原文进行改写和精简)

关于使用Python的HTTP API获取数据的常见问题 (FAQs)

• HTTP和HTTPS的区别是什么？ HTTP是超文本传输协议，HTTPS是安全超文本传输协议。主要区别在于HTTPS使用SSL证书建立服务器和客户端之间安全的加密连接，而HTTP则没有。这使得HTTPS在传输敏感数据（如信用卡信息或登录凭据）时更安全。

• Python中HTTP是如何工作的？ Python中可以使用多个库发出HTTP请求，最常用的是requests。该库允许您发送HTTP请求并处理响应，包括处理Cookie、表单数据、多部分文件等等。它是与Web服务交互的强大工具，可用于各种应用程序。

• 常见的HTTP方法有哪些？如何在Python中使用它们？ 最常见的HTTP方法是GET、POST、PUT、DELETE、HEAD、OPTIONS和PATCH。在Python中，可以使用requests库使用这些方法。例如，要发送GET请求，可以使用requests.get(url)，要发送POST请求，可以使用requests.post(url, data)。

• 如何在Python中处理HTTP响应？ 当您使用requests库在Python中发送HTTP请求时，会得到一个Response对象。此对象包含服务器对您请求的响应。如果响应采用JSON格式，您可以使用response.text或response.json()访问响应的内容。您还可以使用response.status_code检查响应的状态代码。

• 如何在Python中使用HTTP标头？ 通过将HTTP标头作为字典传递给requests函数的headers参数，可以在Python中使用它们。例如，requests.get(url, headers={'User-Agent': 'my-app'})。标头可用于提供有关请求或客户端的其他信息，例如用户代理、内容类型、授权等等。

• 如何在Python中处理Cookie？ 可以使用Response对象的cookies属性在Python中处理Cookie。您可以使用response.cookies访问服务器发送的Cookie，并通过将Cookie作为字典传递给requests函数的cookies参数来将Cookie发送到服务器。

• 如何在Python中使用POST请求发送表单数据？ 通过将表单数据作为字典传递给requests.post函数的data参数，可以在Python中使用POST请求发送它。例如，requests.post(url, data={'key': 'value'})。requests库将自动以正确的格式编码数据。

• 如何在Python中使用POST请求发送文件？ 通过将文件作为字典传递给requests.post函数的files参数，可以在Python中使用POST请求发送文件。字典应包含文件字段的名称作为键，以及包含文件名和文件对象的元组作为值。

• 如何处理requests库在Python中的错误和异常？ Python中的requests库会针对某些类型的错误（例如网络错误或超时）引发异常。您可以使用try/except块捕获这些异常并适当地处理它们。您还可以检查响应的状态代码来处理HTTP错误。

• 如何在Python中发出异步HTTP请求？ 可以使用aiohttp库在Python中发出异步HTTP请求。该库允许您异步发送HTTP请求和处理响应，这在处理大量请求时可以显着提高应用程序的性能。

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