答案：Python调用REST API最核心的工具是requests库，它简化了HTTP请求的发送与响应处理。首先通过pip install requests安装库，然后使用requests.get()或requests.post()等方法发送请求，并可通过response.json()解析JSON数据。为确保程序健壮，需添加异常处理，捕获ConnectionError、Timeout、HTTPError等异常，并使用response.raise_for_status()检查状态码。认证方式包括基本认证（HTTPBasicAuth）、API Key（作为参数或请求头）、Bearer Token（Authorization头）以及OAuth 2.0（常借助requests-oauthlib）。错误处理应覆盖网络层、HTTP响应层和业务逻辑层，如解析JSON时捕获ValueError，检查API返回的错误字段。对于临时故障，可结合Retry机制实现自动重试。参数管理方面，查询字符串用params传递，JSON请求体用json参数，表单数据用data，文件上传用files，请求头通过headers设置。始终依据API文档确定数据格式和认证方式，确保请求正确。

python中如何调用rest api？

在Python中调用REST API，最核心、最便捷的工具无疑是

requests

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库。它极大地简化了HTTP请求的发送和响应的处理，让开发者能以非常直观的方式与各种Web服务进行交互。

解决方案

要用Python调用REST API，你需要做的主要就是安装并使用

requests

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库。这个库几乎是Python生态系统中的事实标准，其设计理念就是让HTTP请求变得“人性化”。

首先，确保你已经安装了

requests

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：

pip install requests

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然后，你可以这样来发送不同类型的请求：

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1. 发送GET请求 这是最常见的请求类型，用于从服务器获取数据。

import requests

try:
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    response.raise_for_status() # 如果状态码不是200，则抛出HTTPError异常

    data = response.json() # 尝试将响应解析为JSON
    print(&quot;获取到的数据：&quot;, data)

except requests.exceptions.HTTPError as errh:
    print(f&quot;HTTP错误: {errh}&quot;)
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
    print(f&quot;连接错误: {errc}&quot;)
except requests.exceptions.Timeout as errt:
    print(f&quot;超时错误: {errt}&quot;)
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f&quot;其他错误: {err}&quot;)
except ValueError: # 如果response.json()失败，说明响应不是有效的JSON
    print(&quot;响应不是有效的JSON格式。&quot;)
    print(&quot;原始响应文本：&quot;, response.text)

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这里我直接加入了错误处理，因为实际开发中，没有错误处理的API调用几乎是不可想象的。

response.raise_for_status()

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是个好东西，能帮你快速检查HTTP状态码。

2. 发送POST请求 POST请求通常用于向服务器提交数据，比如创建新资源。

import requests
import json

url = 'https://api.example.com/items'
headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 告诉服务器我们发送的是JSON数据
payload = {
    'name': '新商品',
    'price': 99.99,
    'description': '这是一个通过API创建的新商品。'
}

try:
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) # 使用json参数，requests会自动序列化字典并设置Content-Type
    response.raise_for_status()

    created_item = response.json()
    print(&quot;创建成功，响应：&quot;, created_item)

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f&quot;POST请求失败: {e}&quot;)
    if hasattr(e, 'response') and e.response is not None:
        print(f&quot;服务器响应内容: {e.response.text}&quot;)
except ValueError:
    print(&quot;响应不是有效的JSON格式。&quot;)
    print(&quot;原始响应文本：&quot;, response.text)

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注意这里我用了

json=payload

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，

requests

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会很智能地帮你处理序列化和

Content-Type

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头。如果发送的是表单数据，可以用

data=payload

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。

3. 添加请求头（Headers） 请求头用于传递额外的信息，比如认证令牌、内容类型等。

import requests

url = 'https://api.example.com/protected_resource'
# 假设你需要一个API Key或者Bearer Token进行认证
headers = {
    'Authorization': 'Bearer your_access_token_here',
    'User-Agent': 'MyPythonApp/1.0', # 自定义User-Agent是个好习惯
    'Accept': 'application/json' # 告诉服务器我们期望JSON格式的响应
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    print(&quot;成功获取受保护资源：&quot;, response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f&quot;请求失败: {e}&quot;)
    if hasattr(e, 'response') and e.response is not None:
        print(f&quot;服务器响应内容: {e.response.text}&quot;)

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这些就是Python调用REST API的基本骨架。实际操作中，你还会遇到认证、错误处理、参数管理等更具体的问题。

如何处理REST API调用中的认证和授权问题？

在调用REST API时，认证和授权是绕不开的话题，毕竟大多数有价值的服务都不会让你“裸奔”访问。我个人觉得，这部分往往比发送请求本身更让人头疼，因为不同的API提供方有不同的实现方式。

1. 基本认证（Basic Authentication） 这是最简单的一种，用户名和密码以Base64编码的形式放在HTTP请求头中。

requests

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库直接支持：

import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth

url = 'https://api.example.com/basic_auth_resource'
response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth('your_username', 'your_password'))
# 或者更简洁地
# response = requests.get(url, auth=('your_username', 'your_password'))
response.raise_for_status()
print(&quot;基本认证成功：&quot;, response.json())

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虽然方便，但安全性相对较低，不推荐在敏感场景下使用，尤其是在不安全的网络环境下。

2. API Key认证 很多API会给你一个API Key，它可能是：

作为查询参数：

https://api.example.com/data?api_key=YOUR_API_KEY

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params = {'api_key': 'YOUR_API_KEY'}
response = requests.get('https://api.example.com/data', params=params)

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作为请求头：

X-API-Key: YOUR_API_KEY

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或

Authorization: Api-Key YOUR_API_KEY

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headers = {'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}
response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)

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具体是哪种，得看API文档，这是金科玉律。

3. 令牌认证（Token Authentication，如Bearer Token） 这是目前最流行的方式之一，尤其是在OAuth 2.0流程中。你通过某种方式（比如登录）获取一个令牌（token），然后每次请求都将这个令牌放在

Authorization

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请求头中，格式通常是

Bearer YOUR_TOKEN

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。

token = 'your_very_long_and_secret_access_token'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {token}'
}
response = requests.get('https://api.example.com/protected_data', headers=headers)
response.raise_for_status()
print(&quot;令牌认证成功：&quot;, response.json())

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我个人觉得这种方式既灵活又相对安全，因为令牌通常有过期时间，而且可以被撤销。管理好令牌的生命周期（刷新、存储）是这里的关键。

4. OAuth 2.0 OAuth 2.0本身是一个授权框架，而不是简单的认证机制。它涉及多个步骤（如获取授权码、交换访问令牌、刷新令牌等）。

requests

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库本身不直接实现OAuth 2.0的整个流程，但它是底层发送HTTP请求的工具。通常，你会使用像

requests-oauthlib

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这样的第三方库来简化OAuth 2.0的实现，或者自己手动实现流程中的每个HTTP请求。这通常是当你需要让第三方应用访问用户数据时才需要考虑的。

总结来说，处理认证授权的核心在于：仔细阅读API文档。它会告诉你期望哪种认证方式、令牌如何获取、如何刷新。我见过太多因为认证头格式不对或者令牌过期而导致API调用失败的案例了。

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在Python中调用REST API时，如何有效地处理错误和异常？

错误处理是构建健壮应用程序的基石。如果你的API调用没有适当的错误处理，一旦网络波动、API服务宕机或数据格式不符，程序就可能崩溃。我通常会把错误处理分为几个层面：网络层、HTTP响应层和业务逻辑层。

1. 网络层错误 这些错误发生在HTTP请求甚至还没到达服务器的时候，比如DNS解析失败、网络连接中断、请求超时等。

requests

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库会抛出

requests.exceptions

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模块下的不同异常：

```
requests.exceptions.ConnectionError
```
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: 网络连接问题（如DNS错误、拒绝连接）。
```
requests.exceptions.Timeout
```
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: 请求超时。
```
requests.exceptions.RequestException
```
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: 这是所有
```
requests
```
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异常的基类，可以用来捕获所有
```
requests
```
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相关的错误。

import requests

try:
    response = requests.get('http://nonexistent-domain-12345.com', timeout=5) # 故意制造连接错误和超时
    response.raise_for_status()
    print(response.json())
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
    print(f&quot;网络连接失败或DNS解析错误: {e}&quot;)
except requests.exceptions.Timeout as e:
    print(f&quot;请求超时: {e}&quot;)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f&quot;发生其他requests错误: {e}&quot;)
except Exception as e: # 捕获其他非requests库的异常
    print(f&quot;发生未知错误: {e}&quot;)

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我喜欢把

requests.exceptions.RequestException

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放在最后，因为它能捕获所有

requests

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相关的错误，但更具体的异常（如

ConnectionError

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、

Timeout

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）应该先捕获，这样可以给出更精确的错误信息。

2. HTTP响应层错误 即使请求成功发送并到达服务器，服务器也可能返回非2xx（成功）的状态码，表示请求处理失败。

response.status_code
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: 这是最直接的检查方式。2xx通常表示成功，4xx表示客户端错误（如400 Bad Request, 401 Unauthorized, 404 Not Found），5xx表示服务器错误（如500 Internal Server Error, 503 Service Unavailable）。
response.raise_for_status()
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: 这是
```
requests
```
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提供的一个非常方便的方法。如果响应状态码是4xx或5xx，它会自动抛出一个
```
requests.exceptions.HTTPError
```
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异常。
```
import requests
```
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try:

模拟一个404错误

response = requests.get('https://httpbin.org/status/404') 
response.raise_for_status() # 这会在这里抛出HTTPError
print(response.json())

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except requests.exceptions.HTTPError as e: print(f"HTTP错误: {e}") print(f"状态码: {e.response.status_code}") print(f"响应内容: {e.response.text}") # 打印服务器返回的错误信息 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"发生其他requests错误: {e}")

我发现`raise_for_status()`真的能省很多事，它把检查状态码的重复劳动自动化了。在`HTTPError`中，`e.response`属性可以让你访问原始的响应对象，从而获取状态码和具体的错误信息。

**3. 业务逻辑层错误和数据解析错误**
即使HTTP状态码是200 OK，API返回的数据也可能不符合预期，或者不是有效的JSON。
*   **`response.json()`解析失败**: 如果API返回的不是JSON，或者JSON格式有误，调用`response.json()`会抛出`json.JSONDecodeError`（Python 3.5+）或`ValueError`（旧版本Python）。
    ```python
    import requests
    import json

    try:
        # 模拟一个返回非JSON内容的成功响应
        response = requests.get('https://httpbin.org/html') 
        response.raise_for_status()
        data = response.json() # 这里会抛出ValueError或json.JSONDecodeError
        print(data)
    except (json.JSONDecodeError, ValueError) as e:
        print(f&quot;JSON解析错误: {e}&quot;)
        print(f&quot;原始响应文本: {response.text[:200]}...&quot;) # 打印部分原始响应，帮助调试
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f&quot;请求失败: {e}&quot;)

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API返回的业务错误: 有些API即使成功处理了请求，也会在JSON响应中包含一个
```
&quot;error&quot;
```
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字段或特定的错误码。你需要根据API文档来解析这些业务错误。
```
# 假设API返回 { "status": &quot;error&quot;, "message": "无效的参数" }
response_data = {"status": &quot;error&quot;, "message": "无效的参数"} 
if response_data.get("status") == &quot;error&quot;:
    print(f"API业务错误: {response_data.get('message')}")
```
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这部分就需要根据具体的API文档来定制了。我通常会封装一个函数来处理这些，比如检查
```
data.get('code')
```
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或者
```
data.get('errorMessage')
```
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。

4. 重试机制 对于一些临时的网络问题或服务器负载高导致的5xx错误，简单的重试可能会解决问题。你可以手动实现简单的重试逻辑，或者使用像

requests-retry

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这样的库。

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

# 简单的重试策略
def requests_retry_session(
    retries=3,
    backoff_factor=0.3,
    status_forcelist=(500, 502, 503, 504),
    session=None,
):
    session = session or requests.Session()
    retry = Retry(
        total=retries,
        read=retries,
        connect=retries,
        backoff_factor=backoff_factor,
        status_forcelist=status_forcelist,
    )
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
    session.mount('http://', adapter)
    session.mount('https://', adapter)
    return session

# 使用重试会话
try:
    session = requests_retry_session()
    # 模拟一个偶尔失败的API
    response = session.get('https://httpbin.org/status/500') # 第一次可能失败，重试
    response.raise_for_status()
    print(&quot;重试后成功获取：&quot;, response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f&quot;请求最终失败（含重试）: {e}&quot;)

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我个人觉得，对于生产环境的API调用，引入重试机制是很有必要的，它能显著提高程序的健壮性和容错性。

调用REST API时，如何管理请求参数、查询字符串和请求体？

管理好请求参数是确保API调用正确响应的关键，这就像给一个黑盒子输入正确的指令。不同的HTTP方法和API设计会要求你以不同的方式传递数据。

1. 查询字符串参数（Query Parameters） 主要用于GET请求，通常出现在URL的

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后面，以

key=value

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的形式连接，多个参数用

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分隔。

requests

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库通过

params

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参数来处理，它会自动帮你编码和拼接：

import requests

url = 'https://api.example.com/search'
params = {
    'query': 'Python REST API',
    'page': 1,
    'per_page': 10
}

response = requests.get(url, params=params)
# 实际发送的URL可能是：https://api.example.com/search?query=Python+REST+API&page=1&per_page=10
print(f"请求URL: {response.url}")
print(f"响应内容: {response.json()}")

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我发现

requests

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处理

params

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非常省心，特别是当参数值包含特殊字符时，它会自动进行URL编码，避免了手动编码的麻烦和潜在错误。

2. 请求体（Request Body） 主要用于POST、PUT、PATCH等请求，用于向服务器提交大量数据或复杂结构的数据。

JSON数据 (

json

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参数) 当API期望接收JSON格式的数据时，这是最常用的方式。

requests

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的

json

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参数会自动将Python字典序列化为JSON字符串，并设置

Content-Type: application/json

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请求头。

import requests

url = 'https://api.example.com/products'
payload = {
    'name': '智能手表',
    'category': '穿戴设备',
    'price': 199.99,
    'features': ['心率监测', 'GPS']
}

response = requests.post(url, json=payload)
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应: {response.json()}")

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我个人觉得这是

requests

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最方便的特性之一，省去了

json.dumps()

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和手动设置头的步骤。

表单数据 (

data

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参数) 当API期望接收HTML表单提交的数据时（

Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

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），可以使用

data

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参数。它也可以是一个字典。

import requests

url = 'https://api.example.com/login'
form_data = {
    'username': 'myuser',
    'password': 'mypassword'
}

response = requests.post(url, data=form_data)
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应: {response.text}")

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data

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参数也可以接受字节串，这在发送原始二进制数据时很有用。

文件上传 (

files

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参数) 如果你需要上传文件，

requests

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提供了

files

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参数。

import requests

url = 'https://api.example.com/upload'
with open('my_document.pdf', 'rb') as f: # 以二进制模式打开文件
    files = {'document': f} # 键是表单字段名，值是文件对象
    response = requests.post(url, files=files)
    print(f"状态码: {response.status_code}")
    print(f"响应: {response.text}")

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这里需要注意，

files

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参数通常会设置

Content-Type: multipart/form-data

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。我经常会忘记以

'rb'

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模式打开文件，导致上传失败。

3. 请求头（Headers） 请求头用于传递元数据，比如认证信息、内容类型、用户代理等。通过

headers

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参数传递一个字典即可。

import requests

url = 'https://api.example.com/profile'
headers = {
    'User-Agent': 'MyCustomPythonClient/1.0',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'X-Request-ID': 'unique-id-12345' # 有些API会要求自定义头
}

response = requests.get(url, headers=headers)
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应: {response.json()}")

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我个人在调试API时，会频繁地修改