python get запрос c параметрами
Библиотека Requests:
эффективные и простые
HTTP-запросы в Python
1. Основные возможности библиотеки Requests
Модуль разработан с учетом потребностей современных web-разработчиков и актуальных технологий. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму.
Для понимания инструментария библиотеки перечислим ее основные возможности:
– поддержка постоянного HTTP-соединения и его повторное использование;
– применение международных и национальных доменов;
– использование Cookie : передача и получение значений в формате ключ: значение ;
– автоматическое декодирование контента;
– SSL верификация;
– аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением;
– поддержка proxy при необходимости;
– загрузка и выгрузка файлов;
– стриминговые загрузки и фрагментированные запросы;
– задержки соединений;
– передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др.
В целом, практически любая задача, которая возникает у разработчика, нашла свое отражение в коде библиотеки. Важно понимать, что Requests не предназначен для парсинга ответа сервера (для этого применяют другие модули, например, Beautiful Soup ).
Библиотека Requests Python 3: GET-запросы
В этой статье мы рассмотрим библиотеку Python Requests, которая позволяет отправлять HTTP-запросы в Python.
Работа API основана на отправке HTTP-запросов и получение ответов. Библиотека Requests позволяет использовать API в Python. В качестве примера я продемонстрирую принцип работы Translate API.
Краткий обзор HTTP-запросов
Каждый раз, когда вы переходите на веб-страницу, браузер отправляет несколько запросов на сервер. В ответ он отсылает данные для рендеринга страницы, которые браузер использует для ее отображения.
Механизмы работает следующим образом: клиент (например, браузер или скрипт Python, использующий библиотеку Requests) отправляет данные на сервер, расположенный по указанному URL. Сервер обрабатывает полученную информацию и возвращает ответ клиенту.
В запросе клиент также указывает, какой метод будет использован для передачи. Самые распространенные методы: GET, POST и PUT.
GET-запросы предназначены только для чтения данных без внесения каких-либо изменений. POST и PUT-запросы предназначены для изменения данных на сервере. Так, например, Stripe API применяет POST-запросы для создания новых платежей, чтобы пользователь мог что-то купить в вашем приложении.
В этой статье рассматриваются только запросы GET, потому что мы не будем изменять отправляемые данные на сервере.
Requests Python 3 — установка
Прежде всего, установим библиотеку Python Requests, используя менеджер пакетов pip. Сначала создайте виртуальную среду.
Наш первый запрос
Для начала используем библиотеку Python Requests для чего-то простого: отправим запрос на сайт Scotch.io. Создайте файл script.py и добавьте в него приведенный ниже код.
Приведенный выше код отправляет запрос GET на Scotch.io. Это тот же тип запроса, который браузер отправляет для просмотра веб-страницы. Отличие заключается в том, что эти запросы не могут передать HTML. Поэтому вместо него приходит необработанный HTML и другая информация из ответа, предоставленного сервером.
Запустите файл script.py.
В ответ придет следующее:
Коды состояния
Проверим код состояния ответа. Коды состояния HTTP варьируются от 1XX до 5XX. Скорее всего, вы сталкивались с кодами состояния 200, 404 и 500.
Что обозначает каждый из них:
Обычно при выполнении запросов приходят коды состояния 2ХХ. Коды 4XX и 5XX являются ошибками. При их получении ответ расценивается как False.
Вы можете проверить результативность запроса с помощью следующего кода:
Чтобы увидеть ответ с ошибкой 404, измените URL-адрес на произвольные знаки. Можно проверить код состояния, выполнив:
Также можно проверить код состояния самостоятельно.
Заголовки
Кроме этого ответ сервера содержит заголовки. На них можно взглянуть, используя словарь HTTP-заголовков.
Заголовки отправляются вместе с запросом и возвращаются в ответе. Они сообщают клиенту и серверу, как интерпретировать отправляемые и получаемые данные.
Важно знать тип содержимого ответа сервера, поскольку оно указывает на формат отправляемых данных. Например, HTML, JSON, PDF, text и т. д. Но тип содержимого обычно обрабатывается библиотекой Requests. Это обеспечивает простой доступ к полученным данным.
Response Text
Свойство res.text позволяет получить весь HTML-код, необходимый для создания домашней страницы Scotch. Если сохранить этот HTML как веб-страницу и открыть ее, то мы увидим нечто похожее на сайт Scotch.
Чтобы загрузить изображения, скрипты и таблицы стилей совершается множество запросов к одной веб-странице. Поэтому, если сохранить в файле только HTML-код, он не будет выглядеть так, как страница Scotch.io, открытая в браузере.
Используем Translate API
Мы будем использовать Yandex Translate API. После регистрации перейдите в Translate API и создайте ключ API. Получив ключ API, добавьте его в свой файл. Вот ссылка на сайт, где это можно сделать: https://yandex.ru/dev/translate/
Ключ API нужен, чтобы Яндекс мог аутентифицировать нас. Ключ API добавляется в конец URL-адреса запроса при отправке.
Чтобы узнать, какой URL-адрес нам нужно отправить для использования API, обратимся к документации Яндекса:
Здесь доступна вся информация по использованию Translate API для перевода текста.
Если в документации указан URL с амперсандами (&), вопросительными знаками (?) и знаками равенства (=), значит он предназначен для отправки GET- запросов
Параметры, размещенные в квадратных скобках ([]), не является обязательными. В данном случае format, options и callback являются необязательными. Но key, text и lang обязательны для запроса.
Добавим код для отправки на этот URL. Можно заменить созданный нами запрос следующим образом:
Параметры можно добавить в конец URL-адреса. Но библиотека Requests может сделать это за нас. Причем второй вариант гораздо проще.
Для его реализации создадим словарь для параметров. Понадобятся только key, text и language. Создадим словарь, используя следующие значения: API key, «Hello» для текста и «en-es» для lang (для перевода с английского на испанский).
Передадим функции dict() нужные ключи и значения:
После этого библиотека Requests добавит параметры к URL-адресу. Теперь используем оператор print для response text и посмотрим, что вернется в ответе.
Мы получили code (код состояния), совпадающий с кодом состояния ответа. А также language (язык), который мы указали, и перевод. Поэтому вы должны увидеть переведенный текст «Hola».
Попробуйте еще раз со значением кода языка en-fr и получите «Bonjour».
Краткое руководство по библиотеке Python Requests
Прежде чем начать, убедитесь, что установлена последняя версия Requests.
Для начала, давайте рассмотрим простые примеры.
Создание GET и POST запроса
Импортируйте модуль Requests:
Попробуем получить веб-страницу с помощью get-запроса. В этом примере давайте рассмотрим общий тайм-лайн GitHub:
Простой API Requests означает, что все типы HTTP запросов очевидны. Ниже приведен пример того, как вы можете сделать POST запрос:
Другие типы HTTP запросов, такие как : PUT, DELETE, HEAD и OPTIONS так же очень легко выполнить:
Передача параметров в URL
Как видно, URL был сформирован правильно:
Вы можете передать список параметров в качестве значения:
Содержимое ответа (response)
Мы можем прочитать содержимое ответа сервера. Рассмотрим снова тайм-лайн GitHub:
Бинарное содержимое ответа
Вы можете также получить доступ к телу ответа в виде байтов для не текстовых ответов:
Передача со сжатием gzip и deflate автоматически декодируются для вас.
Например, чтобы создать изображение на основе бинарных данных, возвращаемых при ответе на запрос, используйте следующий код:
Содержимое ответа в JSON
Если вы работаете с данными в формате JSON, воспользуйтесь встроенным JSON декодером:
Необработанное содержимое ответа
Однако, можно использовать подобный код как шаблон, чтобы сохранить результат в файл:
Использование r.iter_content обработает многое из того, с чем бы вам пришлось иметь дело при использовании r.raw напрямую. Для извлечения содержимого при потоковой загрузке, используйте способ, описанный выше. Обратите внимание, что chunk_size можно свободно скорректировать до числа, которое лучше подходит в вашем случае.
Пользовательские заголовки
Заголовкам дается меньший приоритет, чем более конкретным источникам информации. Например:
Кроме того, запросы не меняют свое поведение вообще, основываясь на указанных пользовательских заголовках.
Более сложные POST запросы
Кратко: запросы к API и разбор XML-ответов. Python
Этот пост предназначен в первую очередь для новичков в разработке, впервые столкнувшихся с необходимостью отправить post/get запросы к какому-нибудь API и проанализировать полученный в XML ответ. Постаралась собрать необходимы минимум в одном месте.
1. Непосредственно API
Оно может быть от ваших коллег, партнеров, заказчиков, сторонних сервисов. Разной степени готовности и актуальности. Но у него как правило есть заголовки запросов, параметры запросов, параметры ответа и статус-коды ответов. Например:
Воспользуемся модулем CaseInsensitiveDict из requests.structures для того что бы собирать заголовки запроса в привычные headers. Параметры запроса определим в параметре files. Тогда для метода с первого скрина post-запрос будет выглядеть следующим образом:
Вариант с ответом в json в этой статье разбирать не буду, по нему написано очень много материалов, поэтому остановлюсь подробнее на XML.
2. XML. Чтение и разбор
После получения XML-портянки на этапе отладки не лишним будет проверить визуально данные в ней. Например с помощью сервиса https://jsonformatter.org/xml-parser.
В приходящем респонсе байтовая кодировка(необходимая для раскладывания xml по дереву) находится только в атрибуте content. перепишем для дальнейшей работы его в отдельную переменную responce_xml_content.
В дебагере очень похоже выглядит атрибут text у полученного responce, но он там существует как utf-8.
Большая часть мануалов по парсингу xml написана под чтение из файла и под библиотеку etree. И метод для строки из переменной fromstring в каждом классе работает несколько по разному.
Поэтому оптимальным считаю использование etree из модуля lxml. С ним проверка существования пользователя get-запросом и добавление пользователя post-запросом выглядит лаконично.
3. Анализ XML. XPath или Bs4
Примечательно что родители знают о своих детях, но дети не знают о своих родителях. Напрямую, задав путь до проверки атрибута элемента на пятом уровне вложенности, в случае если такой найден, забрать атрибут с его третьего уровня вложенности не получится.
Один из немногих мануалов по тому как с ним обращаться http://www.k-press.ru/cs/2001/2/XPath/XPath4.asp
Например для того что бы достать из списка пользователей id пользователя по искомому email, находящегося в атрибуте value в элементе в котором атрибут name со значением email выражение будет выглядеть так:
Есть еще вариант использовать для этого Bs4. Тогда тот же поиск будет выглядеть так:
4. Размещаем эти запросы на flask.
Рекоммендуется использовать стандартную структуру страниц.
В api.py расположим основной обработчик страниц. Для обработки post-запроса с json-ом и примером формы. Для валидации самым лаконичным решением будет pydantic,из которого потребуется BaseModel, ValidationError, validator
Если потребуется styles.css то располагаться ему следует в /static/css.
Форму регистрации сделаем например в таком виде
После чего мы можем например отправлять post-запросы к нашему сервису, таким же образом, curl-ом, через postman или руками заполняя формы на веб-странице.
Python API Tutorial: Примеры GET POST AUTH requests (HTTP запросов)
В этом уроке по API Python мы узнаем, как получать данные для проектов по науке о данных. В Интернете существуют миллионы API, которые предоставляют доступ к данным. Такие сайты, как Bitrix24, AmoCRM, Yandex API, Twitter, Instagram, VK и Facebook, предлагают определенные данные через свои API. Это могут быть данные предоставляемые только тем, у кого есть access_token, либо API с открытым доступом.
Python API Tutorial: Примеры GET POST AUTH requests (HTTP запросов). Структура запроса GET и POST. Выгрузка данных из API облачных систем
Чтобы использовать API, вы отправляете запрос на удаленный веб-сервер и извлекаете необходимые данные.
Что такое API?
API (Application Programming Interface) или интерфейс прикладного программирования — это сервер, который вы можете использовать для извлечения и отправки данных с использованием кода (запросов). API-интерфейсы чаще всего используются для извлечения данных, и это будет основной темой этого урока для начинающих.
Запросы API работают точно так же — вы отправляете запрос на сервер API для данных, а сервер возвращает ответ. API Необходимы для того, чтобы не давать прямой доступ к базе данных. Т.к. при прямом доступе к БД очень велика вероятность неправильных действий, что может привести к различным ошибкам.
GET и POST запросы с использованием Python
Существует два метода запросов HTTP (протокол передачи гипертекста): запросы GET и POST в Python.
Что такое HTTP/HTTPS?
HTTP — это набор протоколов, предназначенных для обеспечения связи между клиентами и серверами. Он работает как протокол запроса-ответа между клиентом и сервером.
Веб-браузер может быть клиентом, а приложение на компьютере, на котором размещен веб-сайт, может быть сервером.
Итак, чтобы запросить ответ у сервера, в основном используют два метода:
Чтобы сделать HTTP-запросы в python, мы можем использовать несколько HTTP-библиотек, таких как:
Самая элегантная и простая из перечисленных выше библиотек — это Requests. Библиотека запросов не является частью стандартной библиотеки Python, поэтому вам нужно установить ее, чтобы начать работать с ней.
Если вы используете pip для управления вашими пакетами Python, вы можете устанавливать запросы, используя следующую команду:
Если вы используете conda, вам понадобится следующая команда:
После того, как вы установили библиотеку, вам нужно будет ее импортировать. Давайте начнем с этого важного шага:
Синтаксис / структура получения данных через GET/POST запросы к API
Есть много разных типов запросов. Наиболее часто используемый, GET запрос, используется для получения данных.
Когда мы делаем запрос, ответ от API сопровождается кодом ответа, который сообщает нам, был ли наш запрос успешным. Коды ответов важны, потому что они немедленно сообщают нам, если что-то пошло не так.
Метод post() используется, когда вы хотите отправить некоторые данные на сервер.
Ниже приведена подборка различных примеров использования запросов GET и POST через библиотеку REQUESTS. Безусловно, существует еще больше разных случаев. Всегда прежде чем, писать запрос, необходимо обратиться к официальной документации API (например, у Yandex есть документация к API различных сервисов, у Bitrix24 есть документация к API, у AmoCRM есть дока по API, у сервисов Google есть дока по API и т.д.). Вы смотрите какие методы есть у API, какие запросы API принимает, какие данные нужны для API, чтобы он мог выдать информацию в соответствии с запросом. Как авторизоваться, как обновлять ключи доступа (access_token). Все эти моменты могут быть реализованы по разному и всегда нужно ответ искать в официальной документации у поставщика API.
Коды состояния API
Коды состояния возвращаются при каждом запросе к веб-серверу. Коды состояния указывают информацию о том, что произошло с запросом.
Ответы сгруппированы в пять классов:
Вот некоторые коды, которые относятся к запросам GET :
Посмотреть информацию по другим ошибкам можно по ссылке HTTP response status codes.
Работа с данными JSON в Python
JSON (JavaScript Object Notation) — это язык API. JSON — это способ кодирования структур данных, который простоту чтения данных машинами. JSON — это основной формат, в котором данные передаются туда и обратно в API, и большинство серверов API отправляют свои ответы в формате JSON.
JSON выглядит так, как будто он содержит словари, списки, строки и целые числа Python. Вы можете думать о JSON как о комбинации этих объектов, представленных в виде строк.
Библиотека JSON имеет две основные функции:
Функция dumps() особенно полезна, поскольку мы можем использовать ее для печати отформатированной строки, которая облегчает понимание вывода JSON.
Теперь попробуем применить функцию dump() — структура данных станет более наглядна:
Дополнительные команды для просмотра параметров Response библиотеки Requests Python
Пример скрипта Python:
Результат:
Примеры запросов GET с использованием библиотеки REQUESTS в PYTHON
Рассмотрим первый пример получения данных из Yandex Метрика API данных через метод get библиотеки requests.
Выгрузка данных из Яндекс Метрики с помощью библиотеки Requests.Get
Код запроса (номер счетчика и токен изменены):
Результат:
Получим цены на нефть в формате JSON с ресурса oilpriceapi.com
Для получения токена, необходимо пройти регистрацию на сайте oilpriceapi.com.
Пример для токена 984a45fflkj09j9870ujkheca7jj977658 (у вас будет свой ключ доступа):