Python调用API入门教程详解

**Python调用API实战教程：requests库轻松搞定网络请求** 想轻松玩转Python API调用？本文将带你深入了解如何使用强大的requests库，简化复杂的网络交互。requests库是Python开发者处理API请求的首选，它不仅能自动编码GET请求参数，还能便捷地处理POST请求中的JSON数据。通过设置超时参数和结合try...except语句，有效提升程序的稳定性和错误处理能力。此外，文章还介绍了指数退避重试机制，确保请求的可靠性，以及应对API速率限制的策略，助你打造稳定高效的API调用程序。掌握这些技巧，让你的Python应用轻松获取数据、提交信息，畅游网络世界。

Python调用API的核心在于使用requests库发送HTTP请求，它简化了网络交互过程。1. 使用GET请求获取数据时，requests会自动编码参数；2. 发送POST请求提交数据时，json参数可自动处理数据编码；3. 通过设置timeout参数避免程序无限等待；4. 结合try...except捕获异常实现错误处理；5. 实现指数退避重试机制提升请求可靠性；6. 遇到429错误时需根据API速率限制策略调整请求频率。这些特性使requests成为Python开发者处理网络请求的首选库。

Python调用API的核心，在于使用requests库发送HTTP请求。它让复杂的网络交互变得异常简单，几乎是每个Python开发者处理网络请求的首选。通过它，无论是获取数据、提交信息，还是处理文件，都能以直观且高效的方式完成。

老实说，在Python里搞定API调用，简直是件幸福的事。这主要归功于一个名为requests的库。它不像Python内置的urllib那么“原始”，用起来更像是人类的语言，而不是机器的指令。

最常见的操作，莫过于获取数据（GET请求）。想象一下，你想要从某个天气API获取最新的天气预报：

import requests

# 简单GET请求
try:
    response = requests.get('https://api.example.com/weather', params={'city': 'Beijing'})
    response.raise_for_status()  # 如果状态码不是200，抛出HTTPError
    print("天气数据:", response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败了，问题出在这里：{e}")

这里params字典会自动帮你把参数编码到URL里。如果API需要你提交数据（POST请求），比如注册一个新用户：

import requests
import json

# POST请求，发送JSON数据
url = 'https://api.example.com/register'
headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 告诉服务器我发的是JSON
data = {
    'username': 'python_user',
    'password': 'secure_password123',
    'email': 'user@example.com'
}

try:
    # 推荐这种方式，requests会自动处理json编码
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    response.raise_for_status()
    print("注册结果:", response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"注册请求出错了：{e}")

你会发现，requests在处理JSON数据时非常智能，直接用json=data参数比手动json.dumps更省心。至于其他类型的请求，比如PUT、DELETE，用法也大同小异，只要把requests.get换成requests.put或requests.delete就行。

Python调用API时，如何确保请求的稳定性和可靠性？

事情总不会一帆风顺。你会发现，网络世界远比想象中复杂，API调用失败是家常便饭。所以，确保请求的稳定性和可靠性，是实战中不得不面对的问题。

错误处理非常关键。上面代码里我用了response.raise_for_status()，这行代码非常有用，它会在HTTP状态码表示错误（比如4xx或5xx）时抛出HTTPError。再结合try...except requests.exceptions.RequestException，就能捕获所有requests相关的网络问题，包括连接失败、超时等。

import requests

try:
    response = requests.get('https://api.example.com/sometimes_fail', timeout=5) # 设置超时
    response.raise_for_status()
    print("数据获取成功:", response.json())
except requests.exceptions.Timeout:
    print("请求超时了，服务器响应太慢。")
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f"HTTP错误发生了：{err}，状态码：{response.status_code}")
except requests.exceptions.ConnectionError as err:
    print(f"网络连接有问题：{err}，检查你的网络。")
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f"其他请求错误：{err}")

超时设置也是个关键点。不设置超时，你的程序可能会无限期地等待一个没有响应的服务器。timeout参数就是为此而生，它定义了客户端等待服务器响应的最长时间（秒）。

再就是重试机制。有些瞬时网络波动或者服务器偶尔抽风，会导致请求失败。简单粗暴的办法是手动加个循环重试几次，但更优雅的方式是自己封装一个带指数退避（exponential backoff）的重试逻辑。指数退避意味着每次重试的间隔时间会越来越长，避免对服务器造成过大压力。

# 伪代码，展示重试逻辑
import time

max_retries = 3
for i in range(max_retries):
    try:
        response = requests.get('https://api.example.com/unstable', timeout=5)
        response.raise_for_status()
        print("重试成功:", response.json())
        break # 成功就跳出循环
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"第 {i+1} 次请求失败: {e}")
        if i < max_retries - 1:
            sleep_time = 2 ** i # 指数退避
            print(f"等待 {sleep_time} 秒后重试...")
            time.sleep(sleep_time)
        else:
            print("所有重试都失败了。")

速率限制（Rate Limiting）也是个大问题。很多API为了保护自身，会限制你在一定时间内能发起的请求数量。当遇到429 Too Many Requests时，你就知道被限流了。应对策略是等待一段时间再重试，或者在设计时就考虑

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