Если вы работаете над приложением, которое имеет дело с API, знание того, как обрабатывать HTTP-запросы и содержимое JSON, имеет решающее значение. Эти две библиотеки Python пригодятся в таких случаях.
Запросы
requests
предоставляет простой интерфейс для HTTP-вызовов API. Это один из самых популярных в этой области и очень простой в использовании.
Он выполняет все HTTP-действия, которые может выполнять ваш браузер, например, делает запрос GET для получения некоторых данных или запросы POST для создания новых записей среди многих других вещей.
Вы можете легко установить это с помощью pip.
pip install requests
И начните использовать его прямо сейчас:
- Пример запроса GET
import requests r = requests.get('https://example.com/api') print(r.json())
- Пример POST-запроса
api_url = 'https://www.example.com/api' data_to_send = {'somekey': 'somevalue'} response = requests.post(api_url, data = data_to_send) #json can also be used instead of data above print(response.text)
Это некоторые из самых основных функций библиотеки запросов, и здесь можно выполнить множество настроек с точки зрения заголовков, таких как content-type
, аутентификация, файлы cookie, прокси, тайм-ауты и так далее.
JSON
json
— одна из наиболее широко используемых библиотек при работе с данными и файлами JSON. Многие HTTP-запросы и циклы ответов работают с данными JSON, и это действительно помогает во всем этом.
json
предоставляет вам 4 основные функции, с помощью которых вы можете делать практически все. Это dump
, dumps
, load
, loads
Пройдемся по ним:
- Дампы и дамп
dumps
преобразует объект Python, такой как dict
, list
и т. д., в объект JSON. Простым вариантом использования может быть отправка этого JSON в качестве ответа API.
import
json
data = { "id": "123", "name": "John Doe", "occupation": "Farmer" }
json_object =
json.dumps(data, indent =
4)
print(json_object)
Но вы будете использовать дамп, когда захотите преобразовать объект Python и сохранить его в файле JSON в локальной системе. Вот как это делается:
import
json
data = { "id": "123", "name": "John Doe", "occupation": "Farmer" }
with open("output_file.json", "w") as file: json.dump(data, file)
- Загрузка и загрузка
Точно так же for load
и loads
используются при чтении JSON либо из файла JSON, либо из объекта JSON.
import json
json_object_string = """{
"id": "123",
"name": "John Doe",
"occupation": "Farmer"
}
"""
data_dict = json.loads(json_object_string)
print(data_dict)
Чтение из файла:
import json with open("sample_data.json", "r") as file: data = json.load(read_file) print(data)
Вы, вероятно, в конечном итоге будете использовать эти две библиотеки вместе. Но сами по себе они очень полезны. Я хотел бы осветить больше подобного контента, если получу хороший ответ.
А пока следите за новыми и захватывающими вещами. А если хотите, присоединяйтесь к дискорд-серверу CodeByte здесь.