이 글은 python에 대한 관련 지식을 제공하며, API 호출 및 데이터 인터페이스 호출, 요청 방법, 몇 가지 일반적인 API 호출 예제 등을 포함하여 API 호출과 관련된 문제를 주로 소개합니다. 아래 내용을 살펴보겠습니다. 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
추천 학습: python 비디오 튜토리얼
일상 업무에서는 해당 데이터를 얻거나 해당 기능을 구현하기 위해 인터넷의 일부 최신 API 또는 회사에서 제공하는 데이터 인터페이스를 결합해야 할 수도 있습니다.
따라서 API 호출 및 데이터 인터페이스 액세스는 데이터 분석을 위한 일반적인 작업입니다. API 및 데이터 인터페이스에 대한 호출을 빠르게 구현하는 방법은 일반적으로 온라인에서 사용할 수 있지만 소스를 추적하는 데 사용되는 방법은 모두 HTTP 요청입니다. 구현하다.
API: 간단히 말해서 서로 다른 애플리케이션 간의 통신 방법을 정의하고 특정 구현 프로세스를 숨기고 개발자가 호출해야 하는 부분만 노출하는 프로토콜 집합, 도구 또는 규칙 집합입니다. 사용 .
위의 정의는 비교적 공식적인 것입니다. 예를 들어 외부 맥도날드와 같은 패스트푸드 레스토랑에서는 이제 휴대폰을 사용하여 온라인으로 주문하고 프런트 데스크에서 식사를 픽업합니다. 이 과정에서 소비자는 일반적으로 휴대폰에서 해당 식사를 선택하고 클릭하여 주문하고 결제한 후 프런트 데스크에서 식사를 픽업할 번호로 전화할 때까지 기다립니다. 우리는 이 프로세스가 어떻게 구현되는지 정확히 알지 못합니다. 전체 프로세스에는 주방 데이터와 통신하는 해당 앱이나 작은 프로그램이 있고 요리사가 식사를 준비합니다. 이 APP와 애플릿은 해당 API 기능으로 사용됩니다.
간단히 예를 들자면, 소셜 플랫폼은 매일 다양한 언어로 댓글을 받습니다. 분석가로서 복잡한 언어 데이터 처리에 직면하는 것은 번역을 달성하기 위한 모델을 개발해야 한다고 말할 수도 있습니다. 기능을 통합하는 방법은 실현 가능해 보이지만 비용이 많이 듭니다. 둘째, 문제를 해결하려면 더 어려운 문제를 개발해야 합니다. 이는 원래 목표에서 점점 더 멀어지고 있으며, 이때 상대적으로 성숙한 국내 번역 플랫폼 API를 사용하여 기존 데이터를 직접 처리할 수 있습니다. 이는 상대적으로 저렴하고 편리하며 기존 목표를 빠르게 달성할 수 있습니다. 여기서 API의 역할에 대해서는 의심의 여지가 없습니다.
데이터 인터페이스: 간단히 말해서 캡슐화된 데이터 세트 비밀번호 세트입니다. 이는 해당 규칙에 따라 해당 매개변수를 전송한 다음 해당 관련 데이터 정보를 반환하는 것을 의미합니다. API 호출과 데이터 인터페이스는 일상적인 호출에서 매우 유사합니다. 상대적으로 말하면 API는 더 넓은 범위를 가지며 더 많은 기능을 구현하는 반면 데이터 인터페이스는 데이터 수집 도구로 더 많은 역할을 합니다.
예를 들어 대형 전자상거래 회사는 일반적으로 통합 SKU를 사용하여 제품을 관리합니다. 예를 들어 이 회사는 브랜드 소유자이고 다른 플랫폼에서 판매하며 이러한 플랫폼에 매핑된 제품 로고의 ID는 회사의 SKU와 다릅니다. 회사의 SKU는 제품을 기반으로 할 뿐만 아니라 다양한 현지 창고와 다양한 제품 모델을 고려하기 때문에 이 매핑은 상대적으로 복잡합니다.
다양한 플랫폼에서 데이터를 다루는 사람들은 일반적으로 회사의 데이터베이스를 직접 사용하여 제품을 분석할 수 없습니다. 왜냐하면 세분화가 너무 미세하여 분석이 더 복잡하고 어려워지기 때문입니다. 이때 개발은 기존 시스템에 따라 수행될 수 있습니다. 복잡한 데이터베이스 프로세스 등 해당 정보를 직접 요청하지 않도록 해당 기업에 별도의 데이터 인터페이스를 제공하는 것입니다. 그러나 실시간 데이터베이스에 비해 데이터 인터페이스에는 일정한 지연이 있습니다.
API 및 데이터 인터페이스는 이전 예제를 통해 논의되었으며, 대략적으로 이해하면 비교적 간단합니다. API 호출 및 데이터 인터페이스 호출을 구현하는 방법에 대해 간략하게 소개합니다.
간단히 말해서 API 호출과 인터페이스 호출은 HTTP 요청과 유사합니다. 호출하는 가장 중요한 것은 해당 규칙에 따라 요청 메서드, 요청 헤더, URL 및 요청 본문을 캡슐화한 다음 요청을 보내는 것입니다. 해당 통화.
그러나 데이터 인터페이스 및 API 호출에 비해 일반 데이터 인터페이스는 상대적으로 간단한 경우가 많으며 데이터 인터페이스는 회사 인트라넷에서 데이터 액세스에 사용되므로 정보 요청이 상대적으로 간단하며 API는 대부분 개발됩니다. 이 서비스는 상대적으로 요청의 보안을 보장하기 위해 AK, SK, 서명 및 기타 정보를 추가하는 것이 더 복잡합니다. 타임스탬프.
소스를 역추적하기 위한 두 호출은 HTTP 요청과 유사합니다. 주로 API 호출에 요청 매개변수에 대한 더 많은 정보가 포함되어 있기 때문입니다. 구체적인 구현 방법은 아래에서 간략히 소개하겠습니다.
일반적으로 일반적인 HTTP 요청 호출 방법이 많이 있습니다. 이 영역에는 두 가지 일반적인 요청 방법이 있습니다.
GET 요청은 단순히 서버에서 리소스를 얻고 브라우저의 캐시에 로드될 수 있습니다.
POST 요청은 일반적으로 양식 형태로 서버에 요청을 보냅니다. 요청 본문에 포함된 요청 매개변수는 리소스 생성 및 변경으로 이어질 수 있습니다. POST 요청의 정보는 브라우저에 캐시될 수 없습니다.
이 두 가지 요청 방법은 매우 간단하지만 가장 중요한 점은 이 두 요청의 차이점을 이해하여 인터페이스 디자인과 API 사용에 더 익숙해지는 것입니다.
1. GET 요청의 요청 길이는 최대 1024kb이며 POST는 요청 데이터에 제한이 없습니다. 그 이유는 GET 요청이 해당 정보를 URL에 넣는 경우가 많으며, URL의 길이가 제한되어 GET 요청 길이에 일정한 제한이 있기 때문입니다. POST 요청의 해당 매개변수 정보는 요청 본문에 배치되므로 일반적으로 길이 제한이 적용되지 않습니다.
2. POST 요청은 GET보다 안전합니다. GET 요청의 URL에 해당 정보가 포함되어 있고 페이지가 브라우저에 캐시되어 다른 사람들이 해당 정보를 볼 수 있기 때문입니다.
3.GET은 하나의 TCP 데이터 패킷을 생성하고, POST는 두 개의 TCP 데이터 패킷을 생성합니다.
GET 요청을 하면 헤더와 데이터가 함께 전송되고 서버는 200으로 응답합니다. POST는 먼저 헤더를 보내고 서버가 100으로 응답할 때까지 기다린 다음 데이터를 보내고 마지막으로 서버가 200으로 응답합니다. 하지만 여기서 POST 요청은 두 번으로 나뉘지만 요청 본문은 헤더 바로 다음에 전송됩니다. , 따라서 이 사이의 시간은 무시할 수 있습니다.
4. GET 요청은 URL 인코딩만 지원하는 반면 POST에는 다양한 인코딩 방법이 있습니다.
5. GET 요청 매개변수는 URL을 통해 전달되고, 여러 매개변수는 &로 연결되며, POST 요청은 요청 본문에 배치됩니다.
6.GET 요청은 ASCII 문자만 지원하지만 POST에는 제한이 없습니다.
일반적으로 브라우저에서 직접 접근할 수 있는 URL은 GET 요청인 경우가 많습니다.
위에서는 몇 가지 데이터 인터페이스, API 관련 지식 및 요청 방법을 많은 시간에 소개했습니다. 아래에서는 사용하기가 비교적 간단합니다. 해당 요청 방법. 일반적으로 Python의 요청 라이브러리를 직접 사용할 수 있습니다.
import request
# GET请求发送的参数一定要是字典的形式，可以发送多个参数。
# 发送格式：{'key1':value1', 'key2':'value2', 'key3', 'value3'}
# 样例不能运行
url ='http://www.xxxxx.com'
params = {'user':'lixue','password':111112333}
requests.get(url,data = parms)POST 요청에는 일반적으로 세 가지 제출 양식이 있습니다: application/x-www-form-urlencoded, multipart/form-data, application/json.
볼 수 있는 세 가지 유형이 있습니다. 구체적으로 어떤 요청 방법인지 확인하세요: Google Chrome → 네트워크 → 파일 로드 선택 → 헤더 → Reuqest 헤더 → Content-Type
구체적인 인코딩 방법은 다음 세 가지입니다. 일반적으로 회사 내부에서 구현됩니다. 데이터 인터페이스는 LAN으로 설정되므로 일부는 헤더를 추가할 필요가 없습니다.
1. 가장 일반적인 사후 제출 데이터는 주로 양식 형식입니다: application/x-www-form-urlencoded
import request
data={'k1':'v1','k2':'v2'}
headers= {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
requests.post(url,headers = headers,data=data)2. json 형식으로 데이터를 제출합니다: application/json
data = {'user':'lixue','password':12233}
data_json = json.dumps(params)
requests.post(url,headers = headers,data = data_json)3. 일반적으로 파일 전송에 사용됩니다(크롤러에서는 거의 사용되지 않음): multipart/form-data
files = {'files':open('c://xxx.txt','rb')}
requests.post(url = url,headers = headers,files = files)위의 간단한 소개를 통해 특정 요청에 대한 일반적인 이해를 가질 수 있습니다. , 여기에 수집됨 많은 유용한 기능을 제공하는 간단한 API 집계 센터가 생성되었습니다. 다음은 이 간단한 API를 간단한 데모 API 주소로 사용합니다.
이 작은 예는 날씨 API 인터페이스를 사용하여 지난 15일 동안의 날씨를 가져옵니다. 이 API를 사용하기 전에 해당 apiKey를 얻고 특정 사용 문서를 확인하는 것을 잊지 마세요. 이 API 웹사이트는 일반적으로 학습에 사용할 수 있는 해당 API에 대해 일정 횟수의 무료 시간을 제공하고 GET 및 POST 요청을 지원합니다. 연습하기에 딱 맞습니다.
params = {
"apiKey":'换成你的apikey',
"area":'武汉市',
}
url = 'https://api.apishop.net/common/weather/get15DaysWeatherByArea'
response = requests.get(url,params)
print(response.text)여기의 POST 요청은 위의 가장 일반적인 게시물 제출 데이터에 해당하며 주로 양식 형식: application/x-www-form-urlencoded
url = 'https://api.apishop.net/common/weather/get15DaysWeatherByArea'
params = {
"apiKey":'换成你的apikey',
"area":'武汉市武昌区',
}
response = requests.post(url,params)
print(response.text)이 API 인터페이스를 호출합니다. 일반적으로 다음과 같습니다. 요청이 정상인지 확인하기 위해 상태 코드 및 기타 반환 정보 테스트를 수행하는 데 필요한 다음을 참조할 수 있습니다.
params = {
"apiKey":'换成你的apikey,
"area":'武汉市',
}
url = 'https://api.apishop.net/common/weather/get15DaysWeatherByArea'
response = requests.post(url,params)
print(response.text)
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(f'{url} status code is {response.status_code}.')
response = json.loads(response.content)
if 'desc' not in response.keys():
raise ValueError(f'{url} miss key msg.')
if response['desc'] != '请求成功':
print(11)사실 API 호출은 매우 간단하지만 그 핵심은 반환된 정보에서 데이터를 추출하는 것입니다. 일반적으로 반환되는 정보는 json 형식이므로 데이터를 추출해야 합니다. 사전 키-값 쌍을 사용하여 다음 블록은 요청된 데이터를 기반으로 해당 정보를 반환하고 이를 추출합니다. 얻은 정보는 나중에 표시됩니다.
import requestsimport pandas as pd
import numpy as npimport jsondef get_url(area):
url = 'https://api.apishop.net/common/weather/get15DaysWeatherByArea'
params = {
"apiKey":'换成你的apikey',
"area":area,
}
response = requests.get(url,params)
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(f'{url} status code is {response.status_code}.')
response = json.loads(response.content)
if 'desc' not in response.keys():
raise ValueError(f'{url} miss key msg.')
if response['desc'] != '请求成功':
print(11)
return responsedef extract_data(web_data):
data= web_data['result']['dayList']
weather_data = pd.DataFrame(columns = ['city','daytime','day_weather','day_air_temperature','day_wind_direction','day_wind_power', 'night_weather','night_air_temperature','night_wind_direction','night_wind_power'])
for i in range(len(data)):
city = data[i]["area"]
daytime = data[i]["daytime"]
daytime = daytime[:4]+'-'+daytime[4:6]+'-'+daytime[-2:]
day_weather = data[i]["day_weather"]
day_air_temperature = data[i]['day_air_temperature']
day_wind_direction = data[i]["day_wind_direction"]
day_wind_power = data[i]['day_wind_power']
night_weather = data[i]['night_weather']
night_air_temperature = data[i]["night_air_temperature"]
night_wind_direction = data[i]['night_wind_direction']
night_wind_power = data[i]["night_wind_power"]
c = {"city": city,"daytime": daytime,"day_weather":day_weather,"day_air_temperature":day_air_temperature,
"day_wind_direction":day_wind_direction,"day_wind_power":day_wind_power,"night_weather":night_weather,
"night_air_temperature":night_air_temperature,"night_wind_direction":night_wind_direction,
"night_wind_power":night_wind_power}
weather_data = weather_data.append(c,ignore_index = True)
weather_data.to_excel(r"C:\Users\zhangfeng\Desktop\最近十五天天气.xlsx",index = None)
return weather_dataif __name__ == '__main__':
print("请输入对应的城市")
web_data = get_url(input())
weather_data = extract_data(web_data)결과의 일부는 다음과 같습니다. 
일상 학습에서는 데이터 인터페이스의 사용이 상대적으로 드물 수 있습니다. 대부분의 경우 데이터 인터페이스의 적용 시나리오는 학습 내에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 회사가 많기 때문에 여기서는 작업 시 발생하는 두 가지 데이터 인터페이스의 사용을 보여줍니다. 표시된 코드는 샘플이므로 호출할 수 없습니다. 호출 구현 및 사양을 참조할 수 있습니다.
# 销售状态查询def id_status(id_dir):
id_data = pd.read_excel(id_dir,sheet_name="Sheet1")
id_data.columns = ['shop', 'Campaign Name','Ad Group Name','Item Id'] # 方便后期处理更改列名
id_data["Item Id"] = id_data["Item Id"].astype(str)
id_list = list(id_data['Item Id'])
print(len(id_list))
id_list = ','.join(id_list)
if isinstance(id_list, int):
id_list = str(id_list)
id1 = id_list.strip().replace('，', ',').replace(' ', '')
request_url = "http://xxx.com"
# 通过item_id查询id状态
params = {
"item_id":id1,
}
data_json = json.dumps(params) # 属于POST第二种请求方式
response = requests.post(request_url, data = data_json)
print(response.text)
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(f'{request_url} status code is {response.status_code}.')
response = json.loads(response.content)
if 'message' not in response.keys():
raise ValueError(f'{request_url} miss key msg.')
if response['message'] != 'ok':
print(11)
data= response['result']
ad_data = pd.DataFrame(columns = ['Item Id','saleStatusName'])
for j in range(len(data)):
item_id =data[j]["item_id"]
saleStatusName = data[j]['saleStatusName']
c = {"Item Id": item_id,
"saleStatusName": saleStatusName,
}
ad_data = ad_data.append(c,ignore_index = True)
total_data = pd.merge(ad_data,id_data,on ='Item Id', how ='left')
df_column = ['shop', 'Campaign Name','Ad Group Name','Item Id','saleStatusName']
total_data = total_data.reindex(columns=df_column)
return total_data### 库存数据查询def Smart_investment_treasure(investment_dir):
product_data = pd.read_excel(investment_dir,sheet_name="product")
if len(product_data)>0:
product_data['商品ID']=product_data['商品ID'].astype(str)
product_list=list(product_data['商品ID'])
product_id = ','.join(product_list)
else:
product_id='没有数据'
return product_id
def stock_query(investment_dir):
product_data = pd.read_excel(investment_dir,sheet_name="product")
if len(product_data)>0:
product_data['商品ID']=product_data['商品ID'].astype(str)
product_list=list(product_data['商品ID'])
product_id = ','.join(product_list)
else:
product_id='没有数据'
if isinstance(product_id, int):
product_id = str(id)
product_id = product_id.strip().replace('，', ',').replace(' ', '')
request_url = "http://xxx.com"
# 通过ali_sku查询erpsku
params = {
"product_id":product_id,
}
response = requests.get(request_url, params) #属于GET请求
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(f'{request_url} status code is {response.status_code}.')
response = json.loads(response.content)
if 'msg' not in response.keys():
raise ValueError(f'{request_url} miss key msg.')
if response['msg'] != 'success':
print(11)
data= response['data']['data']
# requestProductId = id.split(',')
id_state=[]
overseas_stock=[]
china_stock=[]
id_list=[]
for j in range(len(data)):
inventory_data= data[j]['list']
overseas_inventory=0
ep_sku_list=[]
sea_test=0
china_inventory=0
test="paused"
id_test=""
id_test=data[j]['product_id']
for i in range(len(inventory_data)):
if inventory_data[i]["simple_code"] in ["FR","DE","PL","CZ","RU"] and inventory_data[i]["erp_sku"] not in ep_sku_list:
overseas_inventory+=inventory_data[i]["ipm_sku_stock"]
ep_sku_list.append(inventory_data[i]["erp_sku"])
sea_test=1
elif inventory_data[i]["simple_code"] == 'CN':
china_inventory+=int(inventory_data[i]["ipm_sku_stock"])
if overseas_inventory>30:
test="open"
elif overseas_inventory==0 and china_inventory>100:
test="open"
id_list.append(id_test)
overseas_stock.append(overseas_inventory)
china_stock.append(china_inventory)
id_state.append(test)
c={"id":id_list,
"id_state":id_state,
"海外仓库存":overseas_stock,
"国内大仓":china_stock }
ad_data=pd.DataFrame(c)
return ad_data百度API是市面上面比较成熟的API服务，在大二期间由于需要使用一些文本打标签和图像标注工作了解了百度API,避免了重复造轮子，当时百度API的使用比较复杂，参考文档很多不规范，之前也写过类似的百度API调用极其不稳定，但最近查阅了百度API参考文档，发现目前的调用非常简单。
通过安装百度开发的API第三方包，直接利用Python调包传参即可使用非常简单。这里展示一个具体使用，相应安装第三方库官方文档查阅。
''' 第三方包名称：baidu-aip 百度API """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' 参考文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/NLP/tk6z52b9z ''' from aip import AipNlp APP_ID = 'xxxxxx' API_KEY = '换成你的apikey' SECRET_KEY = '换成你的SECRET_KEY' client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) text = "我还没饭吃" # 调用文本纠错 client.ecnet(text)
这个API当时为了设计一个推荐体系引入经纬度换算地址，这样为数据计算带来极大的方便，而且对于一般人来说文本地址相比经纬度信息更加直观，然后结合Python一个第三方包实现两个地址之间经纬度计算得出相对的距离。
# https://lbsyun.baidu.com/
# 计算校验SN(百度API文档说明需要此步骤)
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
import requests
import urllib
import hashlib
import json
from geopy.distance import geodesic
location = input("输入所在的位置\n") # "广州市天河区"
ak = "ak1111" # 参照自己的应用
sk = "sk111111" # 参照自己的应用
url = "http://api.map.baidu.com"
query = "/geocoding/v3/?address={0}&output=json&ak={1}&callback=showLocation".format(location, ak)
encodedStr = urllib.parse.quote(query, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")
sn = hashlib.md5(urllib.parse.quote_plus(encodedStr + sk).encode()).hexdigest()
# 使用requests获取返回的json
response = requests.get("{0}{1}&sn={2}".format(url, query, sn))
data1=response.text.replace("showLocation&&showLocation(","").replace(")","")
data = json.loads(data1)
print(data)
lat = data["result"]["location"]["lat"]
lon = data["result"]["location"]["lng"]
print("纬度: ", lat, " 经度: ", lon)
distance=geodesic((lat,lon), (39.98028,116.30495))
print("距离{0}这个位置大概{1}".format(location, distance))
在网上查阅了很多API,前面介绍的几种API,他们携带的请求参数信息相对比较简单，调用实现和基础请求没啥区别，这里找了一个相对而言比较多的请求参数的API,相对而言这种API数据付费API,它的安全性以及具体的实现都相对复杂,但是更适合商用。下面可以简单看看。
import requests
import time
import hashlib
import uuid
youdao_url = 'https://openapi.youdao.com/api' # 有道api地址
translate_text = "how are you!"
input_text = ""
# 当文本长度小于等于20时，取文本
if(len(translate_text) 20):
input_text = translate_text[:10] + str(len(translate_text)) + translate_text[-10:]
uu_id = uuid.uuid1()
now_time = int(time.time())
app_id = '1111111'
app_key = '11111111111'
sign = hashlib.sha256((app_id + input_text + str(uu_id) + str(now_time) + app_key).encode('utf-8')).hexdigest() # sign生成
data = {
'q':translate_text, # 翻译文本
'from':"en", # 源语言
'to':"zh-CHS", # 翻译语言
'appKey':app_id, # 应用id
'salt':uu_id, # 随机生产的uuid码
'sign':sign, # 签名
'signType':"v3", # 签名类型，固定值
'curtime':now_time, # 秒级时间戳
}
r = requests.get(youdao_url, params = data).json() # 获取返回的json()内容
print("翻译后的结果：" + r["translation"][0]) # 获取翻译内容翻译后的结果：你好!
这个API调用中引用了几个真正商用中的一些为了安全性等设置的验证信息，比如uuid、sign、timestamp,这几个在API调用中也是老生常谈的几个概念，是比较全面的。下面简单介绍一下。
uuid码:UUID是一个128比特的数值，这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率，常用的UUID可缩短至16位。UUID用来识别属性类型，在所有空间和时间上被视为唯一的标识。一般来说，可以保证这个值是真正唯一的任何地方产生的任意一个UUID都不会有相同的值。使用UUID的一个好处是可以为新的服务创建新的标识符。是一种独特的唯一标识符，python 第三方库uuid 提供对应的uuid生成方式，有以下的几种 uuid1(),uuid3(),uuid4(),uuid5()上面采用的是uuid1()生成，还可以使用uuid4()生成。
sign：一般为了防止被恶意抓包，通过数字签名等保证API接口的安全性。为了防止发送的信息被串改，发送方通过将一些字段要素按一定的规则排序后，在转化成密钥，通过加密机制发送，当接收方接受到请求后需要验证该信息是否被篡改过，也需要将对应的字段按照同样的规则生成验签sign，然后在于后台接收到的进行比对，可以发现信息是否被串改过。在上面的例子利用hashlib.sha256()来进行随机产生一段密钥，最后使用.hexdigest()返回最终的密钥。
curtime：引入一个时间戳参数，保证接口仅在一分钟内有效，需要和客户端时间保持一致。避免重复访问。
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