Những điểm chính

• Gọi API bằng Python là điều cơ bản cho việc trao đổi dữ liệu, thu thập thông tin trên web và tích hợp các dịch vụ khác nhau.
• Thư viện requests là tiêu chuẩn thực tế cho các yêu cầu HTTP đồng bộ trong Python, cung cấp một API thân thiện với người dùng.
• Tương tác với API một cách hiệu quả vào năm 2025 đòi hỏi phải hiểu rõ các loại yêu cầu khác nhau (GET, POST, PUT, DELETE), phương thức xác thực và xử lý lỗi mạnh mẽ.
• Hướng dẫn này cung cấp 10 giải pháp chi tiết cho việc gọi API bằng Python, bao gồm các ví dụ mã và các thực tiễn tốt nhất.
• Đối với việc trích xuất dữ liệu web phức tạp, đặc biệt từ các API hoặc trang web khó khăn, các công cụ chuyên dụng như Scrapeless có thể đơn giản hóa quá trình một cách đáng kể.

Giới thiệu

Trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng của năm 2025, khả năng tương tác với các dịch vụ web thông qua Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) là một kỹ năng không thể thiếu đối với các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư tự động hóa. API phục vụ như là xương sống của các ứng dụng hiện đại, cho phép trao đổi dữ liệu liền mạch, tích hợp dịch vụ và tạo ra các hệ thống mạnh mẽ, liên kết với nhau. Python, với sự đơn giản, thư viện phong phú và cộng đồng sôi động, đã nổi lên như là ngôn ngữ được ưa chuộng để thực hiện các cuộc gọi API, tạo điều kiện cho mọi thứ từ việc lấy dữ liệu theo thời gian thực đến tự động hóa các quy trình phức tạp. Hướng dẫn toàn diện này, "Cách Thực Hiện Cuộc Gọi API Với Python Năm 2025," sẽ đi sâu vào các kỹ thuật thiết yếu và thực tiễn tốt nhất để tương tác với API bằng Python. Chúng ta sẽ khám phá 10 giải pháp chi tiết, đầy đủ với các ví dụ mã thực tế, bao gồm nhiều khía cạnh từ các yêu cầu cơ bản đến xác thực nâng cao, xử lý lỗi và tối ưu hóa hiệu suất. Đối với những ai phải vật lộn với sự phức tạp của việc trích xuất dữ liệu web, đặc biệt là từ các nguồn khó khăn, Scrapeless cung cấp một sự thay thế mạnh mẽ và hiệu quả cho các tương tác API truyền thống.

Hiểu biết về API và Các Phương thức HTTP

Trước khi đi vào mã Python, điều quan trọng là phải nắm bắt các khái niệm cơ bản về API và giao thức HTTP. Một API định nghĩa một tập hợp các quy tắc chỉ định cách các thành phần phần mềm nên tương tác. Hầu hết các API web ngày nay đều tuân theo chuẩn RESTful, nghĩa là chúng tuân theo các nguyên tắc của Chuyển trạng thái đại diện, sử dụng các phương thức HTTP chuẩn để thực hiện các hành động trên các tài nguyên.

Các Phương thức HTTP để Tương tác với API:

• GET: Được sử dụng để lấy dữ liệu từ máy chủ. Nó không nên có bất kỳ tác động nào lên máy chủ (tức là, nó idempotent và an toàn). Ví dụ: lấy danh sách các sản phẩm.
• POST: Được sử dụng để gửi dữ liệu đến máy chủ để tạo ra một tài nguyên mới. Nó không phải là idempotent, nghĩa là nhiều yêu cầu giống hệt nhau có thể tạo ra nhiều tài nguyên khác nhau. Ví dụ: gửi đăng ký người dùng mới.
• PUT: Được sử dụng để gửi dữ liệu đến máy chủ để cập nhật một tài nguyên đã tồn tại, hoặc tạo nó nếu chưa tồn tại. Nó là idempotent. Ví dụ: cập nhật hồ sơ của người dùng.
• DELETE: Được sử dụng để xoá một tài nguyên khỏi máy chủ. Nó là idempotent. Ví dụ: xoá một mục cụ thể từ cơ sở dữ liệu.

Hiểu biết về các phương thức này là chìa khóa để giao tiếp hiệu quả với bất kỳ API nào.

10 Giải pháp Cần thiết để Gọi API bằng Python

1. Thực hiện các yêu cầu GET cơ bản với requests

Thư viện requests là thư viện phổ biến nhất và được khuyên dùng để thực hiện các yêu cầu HTTP trong Python. Nó đơn giản hóa các yêu cầu HTTP phức tạp, làm cho chúng thân thiện với người dùng và trực quan. Một yêu cầu GET cơ bản thường là điểm khởi đầu cho việc tương tác với hầu hết các API.

Các bước thực hiện mã:

1. Cài đặt thư viện requests: Nếu bạn chưa cài đặt, hãy cài đặt nó bằng pip:
   bash Copy

   pip install requests

2. Nhập requests và thực hiện yêu cầu GET:
   python Copy

   import requests
   
   # Định nghĩa URL điểm cuối API
   api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
   
   # Thực hiện yêu cầu GET đến API
   response = requests.get(api_url)
   
   # Kiểm tra xem yêu cầu có thành công không (mã trạng thái 200)
   if response.status_code == 200:
       # Phân tích phản hồi JSON
       data = response.json()
       print("Đã lấy dữ liệu thành công:")
       print(data)
   else:
       print(f"Lỗi khi lấy dữ liệu: {response.status_code}")
       print(response.text)

   Đoạn mã này minh họa cách lấy một bài viết từ một API công khai. Phương thức response.json() tự động phân tích nội dung JSON thành từ điển Python, giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu.

2. Gửi Dữ liệu với Yêu cầu POST

Khi bạn cần tạo tài nguyên mới hoặc gửi dữ liệu đến một API, bạn sẽ sử dụng yêu cầu POST. Điều này liên quan đến việc gửi một payload (thường là JSON hoặc dữ liệu biểu mẫu) trong thân yêu cầu.

Thực hiện một yêu cầu POST với dữ liệu JSON

response = requests.post(api_url, json=new_post_data)

# Kiểm tra xem yêu cầu có thành công hay không (mã trạng thái 201 cho việc tạo mới)
if response.status_code == 201:
    created_data = response.json()
    print("Tạo bài đăng mới thành công:")
    print(created_data)
else:
    print(f"Lỗi khi tạo bài đăng: {response.status_code}")
    print(response.text)
```
Tham số `json` trong `requests.post()` tự động tuần tự hóa từ điển Python thành JSON và thiết lập tiêu đề `Content-Type` thành `application/json`.

3. Xử lý Tham số Truy vấn

Nhiều yêu cầu GET yêu cầu tham số truy vấn để lọc, sắp xếp hoặc phân trang kết quả. Thư viện requests giúp dễ dàng thêm những tham số này vào URL của bạn [4].

Các bước hoạt động mã:

1. Xác định tham số dưới dạng từ điển:
   python Copy

   import requests
   
   api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/comments"
   params = {
       "postId": 1,
       "_limit": 5
   }
   
   # Thực hiện một yêu cầu GET với các tham số truy vấn
   response = requests.get(api_url, params=params)
   
   if response.status_code == 200:
       comments = response.json()
       print(f"Lấy được {len(comments)} bình luận cho postId 1:")
       for comment in comments:
           print(f"- {comment['name']}: {comment['body'][:50]}...")
   else:
       print(f"Lỗi khi lấy bình luận: {response.status_code}")
       print(response.text)

   Tham số params tự động mã hóa từ điển thành chuỗi truy vấn URL (ví dụ: ?postId=1&_limit=5).

4. Tùy chỉnh Tiêu đề Yêu cầu

Tiêu đề HTTP cung cấp siêu dữ liệu về yêu cầu hoặc phản hồi. Tùy chỉnh tiêu đề là rất quan trọng cho việc xác thực, chỉ định loại nội dung, hoặc bắt chước hành vi của trình duyệt (ví dụ: User-Agent) [5].

Các bước hoạt động mã:

1. Xác định tiêu đề dưới dạng từ điển:
   python Copy

   import requests
   
   api_url = "https://httpbin.org/headers"
   custom_headers = {
       "User-Agent": "MyPythonAPIClient/1.0",
       "Accept": "application/json",
       "X-Custom-Header": "MyValue"
   }
   
   # Thực hiện một yêu cầu GET với các tiêu đề tùy chỉnh
   response = requests.get(api_url, headers=custom_headers)
   
   if response.status_code == 200:
       print("Tiêu đề phản hồi:")
       print(response.json()['headers'])
   else:
       print(f"Lỗi: {response.status_code}")
       print(response.text)

   Ví dụ này gửi một yêu cầu đến httpbin.org (một dịch vụ để thử nghiệm các yêu cầu HTTP) và in ra các tiêu đề mà nó nhận được, trình bày cách các tiêu đề tùy chỉnh được truyền đi.

5. Thực hiện Xác thực Cơ bản

Nhiều API yêu cầu xác thực để truy cập các tài nguyên được bảo vệ. Xác thực cơ bản bao gồm việc gửi tên người dùng và mật khẩu với mỗi yêu cầu, thường được mã hóa trong tiêu đề Authorization [6].

Các bước hoạt động mã:

1. Sử dụng tham số auth với một bộ (tên người dùng, mật khẩu):
   python Copy

   import requests
   
   # Thay thế bằng điểm cuối API thực tế và thông tin xác thực của bạn
   api_url = "https://api.example.com/protected_resource"
   username = "your_username"
   password = "your_password"
   
   # Thực hiện một yêu cầu GET với xác thực cơ bản
   response = requests.get(api_url, auth=(username, password))
   
   if response.status_code == 200:
       print("Xác thực thành công! Dữ liệu:")
       print(response.json())
   elif response.status_code == 401:
       print("Xác thực thất bại: Thông tin xác thực không hợp lệ.")
   else:
       print(f"Lỗi: {response.status_code}")
       print(response.text)

   Thư viện requests sẽ xử lý việc mã hóa Base64 các thông tin xác thực cho bạn.

6. Xử lý Khóa API và Xác thực Theo Mã thông báo

Khóa API và mã thông báo (như mã thông báo OAuth hoặc JWT) là các phương thức xác thực phổ biến. Khóa API thường được gửi dưới dạng tham số truy vấn hoặc tiêu đề tùy chỉnh, trong khi các mã thông báo thường được gửi trong tiêu đề Authorization với tiền tố Bearer [7].

Các bước hoạt động mã:

1. Khóa API dưới dạng Tham số Truy vấn:

   python Copy

   import requests
   
   api_url = "https://api.example.com/data"
   api_key = "YOUR_API_KEY"
   params = {"api_key": api_key}
   
   response = requests.get(api_url, params=params)
   # ... xử lý phản hồi ...

2. Xác thực Dựa trên Mã thông báo (Mã thông báo Bearer):

   python Copy

   import requests
   
   api_url = "https://api.example.com/protected_data"
   access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
   headers = {
       "Authorization": f"Bearer {access_token}"
   }
   
   response = requests.get(api_url, headers=headers)
   # ... xử lý phản hồi ...

   Xác thực dựa trên mã thông báo an toàn hơn xác thực cơ bản vì các mã thông báo có thể bị thu hồi và thường có thời gian sử dụng hạn chế.

7. Quản lý Phiên để Duy trì Kết nối và Cookies

Đối với nhiều yêu cầu đến cùng một máy chủ, đặc biệt khi xử lý xác thực hoặc cookie, việc sử dụng đối tượng requests.Session là rất hiệu quả. Nó duy trì một số tham số qua các yêu cầu, chẳng hạn như cookie, tiêu đề và thông tin xác thực [8].

Các bước thực hiện mã:

1. Tạo một đối tượng Session:
   python Copy

   import requests
   
   # Tạo một đối tượng phiên
   session = requests.Session()
   
   # Ví dụ: Đăng nhập vào một API (điều này thường liên quan đến một yêu cầu POST)
   login_url = "https://api.example.com/login"
   login_payload = {"username": "testuser", "password": "testpass"}
   session.post(login_url, json=login_payload)
   
   # Bây giờ, bất kỳ yêu cầu nào tiếp theo được thực hiện với đối tượng phiên này sẽ tự động bao gồm cookie
   protected_data_url = "https://api.example.com/dashboard"
   response = session.get(protected_data_url)
   
   if response.status_code == 200:
       print("Truy cập dữ liệu bảo vệ thành công với phiên:")
       print(response.json())
   else:
       print(f"Đã xảy ra lỗi khi truy cập dữ liệu bảo vệ: {response.status_code}")
       print(response.text)

Việc sử dụng phiên giúp cải thiện hiệu suất bằng cách tái sử dụng kết nối TCP cơ bản và đơn giản hóa việc quản lý cookie, điều này rất quan trọng để duy trì các tương tác theo trạng thái với các API.

8. Triển khai Xử lý Lỗi Đáng tin cậy và Thử lại

Các cuộc gọi API có thể thất bại do sự cố mạng, lỗi máy chủ hoặc giới hạn tỷ lệ. Triển khai xử lý lỗi thích hợp và cơ chế thử lại là điều quan trọng để xây dựng các ứng dụng linh hoạt [9].

Các bước thực hiện mã:

1. Sử dụng khối try-except và kiểm tra response.raise_for_status():
   python Copy

   import requests
   from requests.exceptions import HTTPError, ConnectionError, Timeout, RequestException
   import time
   
   api_url = "https://api.example.com/sometimes_fails"
   max_retries = 3
   retry_delay = 5 # giây
   
   for attempt in range(max_retries):
       try:
           response = requests.get(api_url, timeout=10) # Đặt thời gian chờ
           response.raise_for_status() # Ném lỗi HTTP cho các phản hồi không hợp lệ (4xx hoặc 5xx)
           print(f"Cố gắng {attempt + 1}: Thành công!")
           print(response.json())
           break # Thoát vòng lặp khi thành công
       except HTTPError as http_err:
           print(f"Cố gắng {attempt + 1}: Đã xảy ra lỗi HTTP: {http_err}")
       except ConnectionError as conn_err:
           print(f"Cố gắng {attempt + 1}: Đã xảy ra lỗi kết nối: {conn_err}")
       except Timeout as timeout_err:
           print(f"Cố gắng {attempt + 1}: Đã xảy ra lỗi thời gian chờ: {timeout_err}")
       except RequestException as req_err:
           print(f"Cố gắng {attempt + 1}: Đã xảy ra lỗi không mong đợi: {req_err}")
       
       if attempt < max_retries - 1:
           print(f"Đang thử lại sau {retry_delay} giây...")
           time.sleep(retry_delay)
       else:
           print("Đã đạt số lần thử tối đa. Từ bỏ.")

Ví dụ này mô tả việc bắt nhiều ngoại lệ requests và triển khai một logic thử lại đơn giản với độ trễ. Đối với các chiến lược thử lại nâng cao hơn (ví dụ: quay lại theo cấp số nhân), hãy xem xét các thư viện như urllib3.util.retry hoặc requests-toolbelt.

9. Xử lý Thời gian chờ

Các cuộc gọi API có thể treo vô thời hạn nếu máy chủ không phản hồi. Đặt thời gian chờ là điều cần thiết để ngăn chặn ứng dụng của bạn bị đóng băng và đảm bảo khả năng phản hồi [10].

Các bước thực hiện mã:

1. Sử dụng tham số timeout trong các phương thức requests:
   python Copy

   import requests
   from requests.exceptions import Timeout
   
   api_url = "https://api.example.com/slow_endpoint"
   
   try:
       # Đặt thời gian chờ là 5 giây cho toàn bộ yêu cầu (kết nối + đọc)
       response = requests.get(api_url, timeout=5)
       response.raise_for_status()
       print("Yêu cầu thành công trong thời gian chờ.")
       print(response.json())
   except Timeout:
       print("Yêu cầu đã hết thời gian chờ sau 5 giây.")
   except requests.exceptions.RequestException as e:
       print(f"Đã xảy ra lỗi: {e}")

Tham số timeout có thể là một giá trị đơn (cho cả thời gian chờ kết nối và đọc) hoặc một bộ (connect_timeout, read_timeout) để kiểm soát chi tiết hơn.

10. Thực hiện Cuộc gọi API Không đồng bộ

Đối với các ứng dụng cần thực hiện nhiều cuộc gọi API đồng thời mà không chặn luồng chính, lập trình không đồng bộ là rất có lợi. Thư viện asyncio của Python, kết hợp với một khách hàng HTTP không đồng bộ như httpx hoặc aiohttp, cho phép tương tác API song song hiệu quả.

Các bước thực hiện mã (sử dụng httpx):

1. Cài đặt httpx:
   bash Copy

   pip install httpx

2. Triển khai các yêu cầu không đồng bộ:
   python Copy

   import asyncio
   import httpx
   
   async def fetch_url(client, url):
       try:
           response = await client.get(url, timeout=10)
           response.raise_for_status()
           return response.json()
       except httpx.RequestError as exc:

```python
print(f"Đã xảy ra lỗi khi yêu cầu {exc.request.url!r}: {exc}")
            return None

    async def main():
        urls = [
            "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
            "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
            "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3",
        ]
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            tasks = [fetch_url(client, url) for url in urls]
            results = await asyncio.gather(*tasks)
            for i, result in enumerate(results):
                if result:
                    print(f"Kết quả cho {urls[i]}: {result['title']}")

    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())
    ```
    Các cuộc gọi API bất đồng bộ là lý tưởng cho các tình huống như lấy dữ liệu từ nhiều điểm cuối cùng một lúc, giảm đáng kể tổng thời gian thực hiện so với các yêu cầu tuần tự.

## Tóm lược so sánh: Thư viện HTTP Python

Việc chọn thư viện phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của dự án của bạn. Dưới đây là một so sánh giữa các khách hàng HTTP Python phổ biến:

| Tính năng / Thư viện | `requests` (Đồng bộ) | `httpx` (Đồng bộ & Bất đồng bộ) | `aiohttp` (Bất đồng bộ) |
| :---------------- | :----------------------- | :----------------------------------- | :----------------------- |
| **Sử dụng chính**   | Yêu cầu HTTP chung    | Yêu cầu HTTP chung, bất đồng bộ         | Yêu cầu HTTP bất đồng bộ      |
| **Hỗ trợ đồng bộ**  | Có                      | Có                                  | Không (chỉ bất đồng bộ)          |
| **Hỗ trợ bất đồng bộ** | Không                       | Có                                  | Có                      |
| **Phong cách API**     | Đơn giản, thân thiện với con người   | Giống `requests`, hiện đại              | Tự nhiên của `asyncio`         |
| **Hỗ trợ HTTP/2**| Không (cần `requests-http2`) | Có                                  | Có                      |
| **Hỗ trợ Proxy** | Có                      | Có                                  | Có                      |
| **Quản lý Phiên** | `requests.Session`       | `httpx.Client`, `httpx.AsyncClient`  | `aiohttp.ClientSession`  |
| **Đường cong học tập**| Thấp                      | Thấp đến Trung bình                      | Trung bình                 |

Đối với hầu hết các cuộc gọi API đồng bộ hàng ngày, `requests` vẫn là sự lựa chọn hàng đầu nhờ vào sự đơn giản và phổ biến của nó. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng hiện đại cần hoạt động bất đồng bộ hoặc hỗ trợ HTTP/2, `httpx` cung cấp một lựa chọn hấp dẫn và linh hoạt, trong khi `aiohttp` là một tùy chọn mạnh mẽ, mức thấp dành cho các dự án hoàn toàn bất đồng bộ.

## Tại sao Scrapeless là đồng minh của bạn cho các tương tác API phức tạp

Trong khi `requests` của Python và các thư viện HTTP khác cung cấp các công cụ tuyệt vời để thực hiện các cuộc gọi API, một số tình huống, đặc biệt là những tình huống liên quan đến web scraping hoặc tương tác với các API được bảo vệ cao, có thể tạo ra những phức tạp đáng kể. Các trang web thường áp dụng các biện pháp chống bot tiên tiến, CAPTCHA và nội dung động có thể khiến việc thực hiện các cuộc gọi API trực tiếp trở nên khó khăn hoặc thậm chí không thể mà không cần phát triển tùy chỉnh rộng rãi.

Đây chính là lúc Scrapeless tỏa sáng như một đồng minh mạnh mẽ. Scrapeless là một API web scraping được quản lý hoàn toàn, loại bỏ những phức tạp này. Thay vì dành thời gian quý báu để triển khai quay vòng proxy, quản lý `User-Agent`, giải CAPTCHA, hoặc kết xuất JavaScript, bạn có thể đơn giản gửi yêu cầu của mình đến API Scrapeless. Nó xử lý tất cả các thách thức bên dưới, đảm bảo rằng bạn nhận được dữ liệu sạch sẽ, có cấu trúc một cách đáng tin cậy. Đối với các nhà phát triển cần tích hợp dữ liệu từ các trang web không cung cấp API công khai, hoặc những API mà bị bảo vệ nhiều, Scrapeless đóng vai trò là một trung gian mạnh mẽ, đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu và cho phép bạn tập trung vào việc tận dụng dữ liệu thay vì phải đấu tranh với các rào cản kỹ thuật.

## Kết luận và Lời kêu gọi hành động

Thông thạo các cuộc gọi API với Python là một kỹ năng nền tảng trong thế giới liên kết ngày nay. Từ các yêu cầu GET và POST cơ bản đến xác thực nâng cao, quản lý lỗi vững chắc và các hoạt động bất đồng bộ, hệ sinh thái phong phú của Python, đặc biệt là thư viện `requests`, cung cấp các công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để tương tác với hầu như bất kỳ dịch vụ web nào. Bằng cách hiểu 10 giải pháp được chi tiết trong hướng dẫn này, bạn đã được trang bị tốt để xây dựng các ứng dụng bền bỉ và hiệu quả dễ dàng tích hợp với nhiều API khác nhau.

Tuy nhiên, hành trình thu thập dữ liệu, đặc biệt là từ web mở, thường đặt ra những thách thức độc đáo vượt xa các tương tác API tiêu chuẩn. Khi đối mặt với các tình huống web scraping phức tạp, hệ thống chống bot, hoặc nội dung động, các phương pháp truyền thống có thể trở nên cồng kềnh. Scrapeless cung cấp một giải pháp thanh lịch, cung cấp một API được quản lý giúp đơn giản hóa những nhiệm vụ phức tạp này, đảm bảo việc cung cấp dữ liệu đáng tin cậy và hiệu quả.

**Sẵn sàng để đơn giản hóa các tích hợp API của bạn và chinh phục những thách thức dữ liệu web phức tạp?**

[**Khám phá Scrapeless và nâng cao khả năng thu thập dữ liệu của bạn ngay hôm nay!**](https://app.scrapeless.com/passport/login?utm_source=blog-ai)
## Câu hỏi thường gặp (FAQ)

### Q1: Thư viện `requests` trong Python là gì?

**A1:** Thư viện `requests` là một thư viện Python phổ biến, không chuẩn để thực hiện các yêu cầu HTTP. Nó nổi tiếng với API thân thiện với người dùng, giúp đơn giản hóa việc gửi nhiều loại yêu cầu HTTP khác nhau (GET, POST, PUT, DELETE) và xử lý phản hồi, trở thành tiêu chuẩn mặc định cho các tương tác web đồng bộ trong Python.

### Q2: Sự khác biệt giữa các cuộc gọi API đồng bộ và không đồng bộ là gì?

**A2:** Các cuộc gọi API đồng bộ thực hiện lần lượt; chương trình chờ đợi mỗi cuộc gọi hoàn tất trước khi chuyển sang cuộc gọi tiếp theo. Ngược lại, các cuộc gọi API không đồng bộ cho phép nhiều yêu cầu được khởi tạo song song mà không cần chờ đợi mỗi yêu cầu hoàn thành, giúp sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và thực thi nhanh hơn cho các tác vụ phụ thuộc vào I/O, đặc biệt khi thực hiện nhiều cuộc gọi độc lập.

### Q3: Tôi xử lý xác thực cho các cuộc gọi API trong Python như thế nào?

**A3:** Xác thực cho các cuộc gọi API trong Python có thể được xử lý theo nhiều cách: xác thực cơ bản (tên người dùng/mật khẩu), khóa API (gửi qua tiêu đề hoặc tham số truy vấn), hoặc xác thực dựa trên token (ví dụ: OAuth, JWT, gửi dưới dạng token `Bearer` trong tiêu đề `Authorization`). Thư viện `requests` cung cấp hỗ trợ tích hợp cho xác thực cơ bản và cho phép tùy chỉnh dễ dàng các tiêu đề cho khóa API và token.

### Q4: Tại sao việc xử lý lỗi lại quan trọng khi thực hiện các cuộc gọi API?

**A4:** Việc xử lý lỗi là rất quan trọng vì các cuộc gọi API có thể thất bại vì nhiều lý do, chẳng hạn như sự cố mạng, lỗi máy chủ (ví dụ: 404 Không tìm thấy, 500 Lỗi máy chủ nội bộ), hoặc hết thời gian. Việc xử lý lỗi mạnh mẽ (sử dụng các khối `try-except` và kiểm tra `response.raise_for_status()`) giúp ngăn chặn sự cố ứng dụng, cung cấp phản hồi thông tin và cho phép các cơ chế thử lại, làm cho ứng dụng của bạn trở nên dẻo dai hơn.

### Q5: Tôi có thể sử dụng Python để tương tác với các API yêu cầu kết xuất JavaScript không?

**A5:** Có, nhưng thư viện `requests` tiêu chuẩn không thể thực thi JavaScript. Đối với các API hoặc trang web phụ thuộc nhiều vào việc kết xuất JavaScript để hiển thị nội dung, bạn thường cần tích hợp với một thư viện tự động hóa trình duyệt không giao diện như Selenium hoặc Playwright. Ngoài ra, các API lập trình web chuyên biệt như Scrapeless có thể tự động xử lý việc kết xuất JavaScript, giúp đơn giản hóa quy trình cho bạn.

## Tài liệu tham khảo

[1] Integrate.io: Giới thiệu về REST API với Python: <a href="https://www.integrate.io/blog/an-introduction-to-rest-api-with-python/" rel="nofollow">Integrate.io REST API</a>
[2] Real Python: Thư viện Requests của Python (Hướng dẫn): <a href="https://realpython.com/python-requests/" rel="nofollow">Real Python Requests</a>
[3] DataCamp: Bắt đầu với các yêu cầu HTTP Python cho REST APIs: <a href="https://www.datacamp.com/tutorial/making-http-requests-in-python" rel="nofollow">DataCamp HTTP Requests</a>
[4] Nylas: Cách sử dụng mô-đun Requests của Python với REST APIs: <a href="https://www.nylas.com/blog/use-python-requests-module-rest-apis/" rel="nofollow">Nylas Python Requests</a>