我要评论使用 python 的requests库调用 api 接口是开发中最常用的方式之一，它简化了 http 请求的处理流程。以下是详细步骤和实战示例，涵盖各种常见场景：
一、准备工作：安装 requests 库
如果尚未安装，先通过 pip 安装：
pip install requests
二、基本调用流程（以 restful api 为例）
1. 导入 requests 库
import requests
2. 发送请求并获取响应
以调用一个获取商品信息的 get 接口为例：
# api地址url
url = "https://api.example.com/products/123"
# 发送get请求
response = requests.get(url)
# 查看响应状态码（200表示成功）
print("状态码：", response.status_code)
# 查看响应内容（默认是字符串格式）
print("响应内容：", response.text)
# 解析json格式的响应（最常用）
if response.status_code == 200:
data = response.json() # 自动解析json，返回字典/列表
print("商品名称：", data["name"])
print("商品价格：", data["price"])
三、不同请求类型的调用方式
1. get 请求（查询数据）
常用于获取数据，参数通过 url 的查询字符串传递：
url = "https://api.example.com/products"
# 请求参数（会自动拼接到url后面：?category=electronics&page=1）
params = {
"category": "electronics", # 商品分类
"page": 1 # 页码
}
# 发送带参数的get请求
response = requests.get(url, params=params)
# 查看最终请求的url
print("请求url：", response.url) # 输出：https://api.example.com/products?category=electronics&page=1
# 解析响应
if response.ok: # response.ok 等价于 status_code == 200
products = response.json()["data"]
for product in products:
print(product["id"], product["name"])
2. post 请求（提交数据）
常用于创建资源（如提交表单、创建订单），数据放在请求体中：
url = "https://api.example.com/orders"
# 请求头（告诉服务器数据格式为json）
headers = {
"content-type": "application/json",
"authorization": "bearer your_token_here" # 认证令牌（如有）
}
# 请求体数据（json格式）
payload = {
"product_id": 123,
"quantity": 2,
"address": "北京市朝阳区..."
}
# 发送post请求（json参数会自动序列化并设置content-type为application/json）
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
# 处理响应
if response.status_code == 201: # 201表示资源创建成功
order = response.json()
print("创建订单成功，订单号：", order["order_id"])
else:
print("创建失败：", response.text)
3. put/patch 请求（更新数据）
- put：全量更新资源（需提供完整数据）
- patch：部分更新资源（仅提供需修改的字段）
# 更新商品价格（patch示例）
url = "https://api.example.com/products/123"
headers = {"authorization": "bearer your_token_here"}
payload = {"price": 3999} # 仅更新价格字段
response = requests.patch(url, json=payload, headers=headers)
if response.ok:
print("更新成功")
4. delete 请求（删除数据）
url = "https://api.example.com/products/123"
headers = {"authorization": "bearer your_token_here"}
response = requests.delete(url, headers=headers)
if response.status_code == 204: # 204表示删除成功（无返回内容）
print("删除成功")
四、处理认证与权限
多数 api 需要身份验证，常见方式：
1. api key 认证
url = "https://api.example.com/data"
params = {
"api_key": "your_api_key_here" # 在查询参数中携带api key
}
response = requests.get(url, params=params)
2. token 认证（bearer token）
url = "https://api.example.com/data"
headers = {
"authorization": "bearer your_token_here" # 在请求头中携带token
}
response = requests.get(url, headers=headers)
3. 基础认证（basic auth）
url = "https://api.example.com/data"
# 传入用户名和密码，requests会自动处理编码
response = requests.get(url, auth=("username", "password"))
五、处理异常与错误
网络请求可能遇到各种问题，需添加异常处理：
url = "https://api.example.com/products"
try:
# 设置超时时间（防止无限等待）
response = requests.get(url, timeout=10) # 10秒超时
# 主动抛出http错误（如404、500）
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.httperror as e:
print(f"http错误：{e}") # 如401权限不足、404未找到
except requests.exceptions.connectionerror:
print("连接错误（可能是url错误或网络问题）")
except requests.exceptions.timeout:
print("请求超时")
except requests.exceptions.requestexception as e:
print(f"其他错误：{e}")
else:
# 无异常时处理响应
print("请求成功，数据：", response.json())
六、高级用法
1. 会话保持（复用连接）
多次调用同一 api 时，用session保持连接，提升效率：
# 创建会话对象
with requests.session() as session:
# 会话中设置全局headers（所有请求都会携带）
session.headers.update({"authorization": "bearer your_token"})
# 第一次请求（建立连接）
response1 = session.get("https://api.example.com/products/1")
# 第二次请求（复用连接，速度更快）
response2 = session.get("https://api.example.com/products/2")
2. 上传文件
url = "https://api.example.com/upload"
files = {
"file": open("image.jpg", "rb") # 打开文件（二进制模式）
}
response = requests.post(url, files=files)
print("上传结果：", response.json())
七、总结
requests库调用 api 的核心流程是：
- 确定请求类型（get/post 等）和 url；
- 准备参数（params）、请求体（json/payload）、请求头（headers）；
- 发送请求并处理响应（解析 json、判断状态码）；
- 添加异常处理确保代码健壮性。
通过上述方法，可应对绝大多数 api 调用场景，包括电商平台接口、支付接口、第三方服务接口等。实际开发中需结合具体 api 文档调整参数和格式。
以上就是使用python的requests库调用api接口的详细步骤的详细内容，更多关于python requests调用api接口的资料请关注代码网其它相关文章！
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