关键要点

• 使用 Python 进行 API 调用是数据交换、网络爬虫和集成各种服务的基础。
• requests 库是 Python 中同步 HTTP 请求的事实标准，提供了人性化的 API。
• 在 2025 年，进行有效的 API 交互需要理解各种请求类型（GET、POST、PUT、DELETE）、认证方法和强大的错误处理。
• 本指南提供了 10 种详尽的解决方案，展示如何使用 Python 进行 API 调用，包括代码示例和最佳实践。
• 对于复杂的网络数据提取，特别是来自具有挑战性的 API 或网站，像 Scrapeless 这样的专业工具可以显著简化过程。

引言

在 2025 年快速发展的数字环境中，能够通过应用程序编程接口（API）以编程方式与网络服务交互是开发人员、数据科学家和自动化工程师不可或缺的技能。API 是现代应用程序的支柱，能够实现无缝的数据交换、服务集成和强大互联系统的创建。Python 因其简洁性、丰富的库和活跃的社区，已成为进行 API 调用的首选语言，促进从获取实时数据到自动化复杂工作流程的所有操作。本综合指南“2025 年如何使用 Python 进行 API 调用”将深入探讨使用 Python 与 API 交互的基本技术和最佳实践。我们将探讨 10 种详尽的解决方案，配以实用的代码示例，涵盖从基本请求到高级认证、错误处理和性能优化的各个方面。对于那些应对网络数据提取复杂性的人，特别是来自具有挑战性的源，Scrapeless 提供了传统 API 交互的强大和高效替代方案。

理解 API 和 HTTP 方法

在深入 Python 代码之前，掌握 API 和 HTTP 协议的基本概念至关重要。API 定义了一套规则，规定了软件组件应如何交互。大多数现代网络 API 都是 RESTful 的，意味着它们遵循表示性状态转移的原则，使用标准的 HTTP 方法在资源上执行操作 [1]。

用于 API 交互的 HTTP 方法：

• GET： 用于从服务器获取数据。它不应对服务器产生任何副作用（即它是幂等和安全的）。示例：获取产品列表。
• POST： 用于将数据发送到服务器以创建新资源。它不是幂等的，这意味着多个相同请求可能会创建多个资源。示例：提交新用户注册。
• PUT： 用于将数据发送到服务器以更新现有资源，或者在资源不存在时创建它。它是幂等的。示例：更新用户的个人资料。
• DELETE： 用于从服务器删除资源。它是幂等的。示例：从数据库中删除特定项。

了解这些方法是有效地与任何 API 进行通信的关键。

用 Python 进行 API 调用的 10 个基本解决方案

1. 使用 requests 进行基本的 GET 请求

requests 库是用于在 Python 中进行 HTTP 请求的最受欢迎和推荐的库。它简化了复杂的 HTTP 请求，使其人性化和直观。基本的 GET 请求通常是与大多数 API 交互的起点 [2]。

代码操作步骤：

1. 安装 requests 库： 如果尚未安装，请使用 pip 进行安装：
   bash Copy

   pip install requests

2. 导入 requests 并进行 GET 请求：
   python Copy

   import requests
   
   # 定义 API 端点 URL
   api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
   
   # 向 API 发起 GET 请求
   response = requests.get(api_url)
   
   # 检查请求是否成功（状态码 200）
   if response.status_code == 200:
       # 解析 JSON 响应
       data = response.json()
       print("成功获取数据：")
       print(data)
   else:
       print(f"获取数据时出错：{response.status_code}")
       print(response.text)

   这段代码示例展示了如何从公共 API 获取单个帖子。response.json() 方法会自动将 JSON 内容解析为 Python 字典，使数据处理变得简单。

2. 使用 POST 请求发送数据

当需要创建新资源或向 API 提交数据时，您将使用 POST 请求。这涉及在请求体中发送有效载荷（通常是 JSON 或表单数据） [3]。

代码操作步骤：

1. 定义 API 端点和数据有效载荷：
   python Copy

   import requests
   import json
   
   api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
   new_post_data = {
       "title": "我的新 API 帖子",
       "body": "这是我新帖子的内容。",
       "userId": 1
   }

发送包含 JSON 数据的 POST 请求

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

检查请求是否成功（状态码 201 表示创建成功）

if response.status_code == 201:
created_data = response.json()
print("成功创建新的帖子:")
print(created_data)
else:
print(f"创建帖子时出错: {response.status_code}")
print(response.text)

`requests.post()` 中的 `json` 参数会自动将 Python 字典序列化为 JSON，并将 `Content-Type` 头设置为 `application/json`。

### 3. 处理查询参数

许多 GET 请求需要查询参数来过滤、排序或分页结果。`requests` 库使得将这些参数添加到 URL 中变得简单 [4]。

**代码操作步骤：**

1.  **将参数定义为字典：**
```python
import requests

api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/comments"
params = {
    "postId": 1,
    "_limit": 5
}

# 发送带有查询参数的 GET 请求
response = requests.get(api_url, params=params)

if response.status_code == 200:
    comments = response.json()
    print(f"为 postId 1 获取到 {len(comments)} 条评论:")
    for comment in comments:
        print(f"- {comment['name']}: {comment['body'][:50]}...")
else:
    print(f"获取评论时出错: {response.status_code}")
    print(response.text)

params 参数会自动将字典编码为 URL 查询字符串（例如，?postId=1&_limit=5）。

4. 自定义请求头

HTTP 头提供有关请求或响应的元数据。自定义头对于身份验证、指定内容类型或模拟浏览器行为（例如 User-Agent）至关重要 [5]。

代码操作步骤：

1. 将头定义为字典：

import requests

api_url = "https://httpbin.org/headers"
custom_headers = {
    "User-Agent": "MyPythonAPIClient/1.0",
    "Accept": "application/json",
    "X-Custom-Header": "MyValue"
}

# 发送带有自定义头的 GET 请求
response = requests.get(api_url, headers=custom_headers)

if response.status_code == 200:
    print("响应头:")
    print(response.json()['headers'])
else:
    print(f"错误: {response.status_code}")
    print(response.text)

这个示例向 httpbin.org（一个测试 HTTP 请求的服务）发送请求，并打印它收到的头，演示了如何传递自定义头。

5. 实现基本身份验证

许多 API 要求身份验证才能访问受保护的资源。基本身份验证涉及在每次请求中发送用户名和密码，通常编码在 Authorization 头中 [6]。

代码操作步骤：

1. 使用 auth 参数与 (用户名, 密码) 元组：

import requests

# 替换为你的实际 API 端点和凭据
api_url = "https://api.example.com/protected_resource"
username = "your_username"
password = "your_password"

# 发送带有基本身份验证的 GET 请求
response = requests.get(api_url, auth=(username, password))

if response.status_code == 200:
    print("身份验证成功！数据:")
    print(response.json())
elif response.status_code == 401:
    print("身份验证失败: 无效的凭据。")
else:
    print(f"错误: {response.status_code}")
    print(response.text)

requests 库会为你处理凭据的 Base64 编码。

6. 处理 API 密钥和基于令牌的身份验证

API 密钥和令牌（如 OAuth 令牌或 JWT）是常见的身份验证方法。API 密钥通常作为查询参数或自定义头发送，而令牌通常在 Authorization 头中发送，并带有 Bearer 前缀 [7]。

代码操作步骤：

1. API 密钥作为查询参数：

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)
# ... 处理响应 ...

2. 基于令牌的身份验证（Bearer 令牌）：

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)
# ... 处理响应 ...

基于令牌的身份验证比基本身份验证更安全，因为令牌可以被撤销且通常具有有限的使用寿命。

7. 管理会话以实现持久连接和 Cookie

对于多次向同一主机发起请求，特别是在处理身份验证或 cookie 时，使用 requests.Session 对象是非常高效的。它在请求之间持续某些参数，如 cookie、头部和身份验证凭据 [8]。

代码操作步骤：

1. 创建一个 Session 对象：
   python Copy

   import requests
   
   # 创建一个会话对象
   session = requests.Session()
   
   # 示例：登录到 API（通常涉及 POST 请求）
   login_url = "https://api.example.com/login"
   login_payload = {"username": "testuser", "password": "testpass"}
   session.post(login_url, json=login_payload)
   
   # 现在，使用这个会话对象发出的任何后续请求将自动包含 cookie
   protected_data_url = "https://api.example.com/dashboard"
   response = session.get(protected_data_url)
   
   if response.status_code == 200:
       print("成功访问保护数据，使用会话：")
       print(response.json())
   else:
       print(f"访问保护数据时出错：{response.status_code}")
       print(response.text)

   使用会话可以通过重用底层 TCP 连接来提高性能，并简化 cookie 管理，这对于维持与 API 的状态交互至关重要。

8. 实现健壮的错误处理和重试机制

由于网络问题、服务器错误或速率限制，API 调用可能会失败。实现适当的错误处理和重试机制对于构建弹性应用程序至关重要 [9]。

代码操作步骤：

1. 使用 try-except 块并检查 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 # 秒
   
   for attempt in range(max_retries):
       try:
           response = requests.get(api_url, timeout=10) # 设置超时时间
           response.raise_for_status() # 对于错误响应（4xx 或 5xx），引发 HTTPError
           print(f"尝试 {attempt + 1}：成功！")
           print(response.json())
           break # 成功后退出循环
       except HTTPError as http_err:
           print(f"尝试 {attempt + 1}：发生 HTTP 错误：{http_err}")
       except ConnectionError as conn_err:
           print(f"尝试 {attempt + 1}：发生连接错误：{conn_err}")
       except Timeout as timeout_err:
           print(f"尝试 {attempt + 1}：发生超时错误：{timeout_err}")
       except RequestException as req_err:
           print(f"尝试 {attempt + 1}：发生意外错误：{req_err}")
       
       if attempt < max_retries - 1:
           print(f"{retry_delay} 秒后重试...")
           time.sleep(retry_delay)
       else:
           print("达到最大重试次数，放弃。")

   这个示例展示了如何捕捉各种 requests 异常，并实现一个简单的重试逻辑并带有延迟。对于更高级的重试策略（例如，指数回退），考虑使用 urllib3.util.retry 或 requests-toolbelt 等库。

9. 处理超时

如果服务器没有响应，API 调用可能会无限期挂起。设置超时对于防止应用程序冻结和确保响应性至关重要 [10]。

代码操作步骤：

1. 在 requests 方法中使用 timeout 参数：
   python Copy

   import requests
   from requests.exceptions import Timeout
   
   api_url = "https://api.example.com/slow_endpoint"
   
   try:
       # 对于整个请求（连接 + 读取）设置 5 秒的超时
       response = requests.get(api_url, timeout=5)
       response.raise_for_status()
       print("请求在超时内成功。")
       print(response.json())
   except Timeout:
       print("请求在 5 秒后超时。")
   except requests.exceptions.RequestException as e:
       print(f"发生错误：{e}")

   timeout 参数可以是一个单一值（用于连接和读取超时），也可以是一个元组 (connect_timeout, read_timeout)，以获得更精细的控制。

10. 进行异步 API 调用

对于需要并发进行多个 API 调用而不阻塞主线程的应用程序，异步编程非常有益。Python 的 asyncio 库结合一个异步的 HTTP 客户端如 httpx 或 aiohttp，能够高效地进行并行 API 交互。

代码操作步骤（使用 httpx）：

1. 安装 httpx：
   bash Copy

   pip install httpx

2. 实现异步请求：
   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"请求 {exc.request.url!r} 时发生错误: {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"{urls[i]} 的结果: {result['title']}")

    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())
    ```
    异步 API 调用非常适合同时从多个端点获取数据的场景，与顺序请求相比，显著减少了总执行时间。

## 比较总结：Python HTTP 库

选择合适的库取决于项目的需求。以下是流行的 Python HTTP 客户端的比较：

| 特性 / 库          | `requests`（同步）      | `httpx`（同步 & 异步）            | `aiohttp`（异步）                |
| :---------------- | :--------------------- | :------------------------------- | :------------------------------ |
| **主要用途**      | 一般 HTTP 请求         | 一般 HTTP 请求，异步            | 异步 HTTP 请求                  |
| **同步支持**      | 是                     | 是                               | 否（仅异步）                    |
| **异步支持**      | 否                     | 是                               | 是                              |
| **API 风格**      | 简单，易于使用         | 类似 `requests`，现代           | 基于 `asyncio`                  |
| **HTTP/2 支持**   | 否（需要 `requests-http2`）| 是                               | 是                              |
| **代理支持**      | 是                     | 是                               | 是                              |
| **会话管理**      | `requests.Session`      | `httpx.Client`，`httpx.AsyncClient` | `aiohttp.ClientSession`         |
| **学习曲线**      | 低                     | 低到中等                         | 中等                            |

对于大多数日常同步 API 调用，`requests` 仍然是首选，因为它简单且被广泛采用。然而，对于需要异步操作或 HTTP/2 支持的现代应用，`httpx` 提供了一个引人注目且灵活的替代方案，而 `aiohttp` 是一个强大且低级的选项，适用于纯异步项目。

## 为什么 Scrapeless 是您处理复杂 API 交互的最佳盟友

虽然 Python 的 `requests` 和其他 HTTP 库提供了优秀的 API 调用工具，但某些场景，尤其是涉及网页抓取或与高度保护的 API 交互的场景，可能会引入显著的复杂性。网站往往采用高级反机器人措施、验证码和动态内容，这使得直接的 API 调用变得困难甚至不可能，除非进行大量定制开发。

这就是 Scrapeless 发挥作用之处。Scrapeless 是一个完全管理的网页抓取 API，可以抽象出这些复杂性。您无需花费宝贵时间实现代理轮换、`User-Agent` 管理、验证码解决或 JavaScript 渲染，您只需将请求发送到 Scrapeless API。它处理所有潜在的挑战，确保您可靠地获得干净、结构化的数据。对于需要从不提供公共 API 的网站整合数据的开发者，或其 API 高度保护的情况，Scrapeless 作为一个强大的中介，简化了数据获取过程，让您可以专注于利用数据，而不是应对技术障碍。

## 结论与行动号召

掌握 Python 的 API 调用是当今互联世界中的一项基础技能。从基础的 GET 和 POST 请求到高级身份验证、强大的错误处理和异步操作，Python 丰富的生态系统，尤其是 `requests` 库，为几乎所有 Web 服务的交互提供了强大且灵活的工具。通过理解本指南中详细介绍的 10 种解决方案，您已经具备了构建韧性和高效应用程序的能力，这些应用程序可以无缝集成多种 API。

然而，数据获取的旅程，尤其是来自开放网络的数据，往往会遇到超出标准 API 交互的独特挑战。在面对复杂的网页抓取场景、反机器人系统或动态内容时，传统方法可能会变得繁琐。Scrapeless 提供了一种优雅的解决方案，提供一个简化这些复杂任务的管理 API，确保可靠和高效的数据交付。

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## 常见问题解答（FAQ）

### 问1：Python中的`requests`库是什么？

**答1：** `requests`库是一个流行的非标准Python库，用于发起HTTP请求。它因其用户友好的API而闻名，简化了发送各种类型的HTTP请求（GET、POST、PUT、DELETE）和处理响应的过程，成为Python中同步网页交互的事实标准。

### 问2：同步和异步API调用有什么区别？

**答2：** 同步API调用一个接一个地执行；程序在每个调用完成之前会等待，再进行下一个。异步API调用则允许同时初始化多个请求，而不必等待每个请求完成，这提高了资源的有效使用和I/O密集型任务的执行速度，尤其是在进行许多独立调用时。

### 问3：如何在Python中处理API调用的身份验证？

**答3：** 在Python中处理API调用的身份验证可以通过几种方式实现：基本身份验证（用户名/密码）、API密钥（作为头部或查询参数发送）或基于令牌的身份验证（如OAuth、JWT，作为`Authorization`头中的`Bearer`令牌发送）。`requests`库提供了对基本身份验证的内置支持，并允许轻松定制API密钥和令牌的头部。

### 问4：在进行API调用时，错误处理为什么重要？

**答4：** 错误处理至关重要，因为API调用可能因各种原因失败，例如网络问题、服务器错误（如404未找到、500内部服务器错误）或超时。健壮的错误处理（使用`try-except`块并检查`response.raise_for_status()`）可以防止应用崩溃，提供有益的反馈，并允许重试机制，使您的应用更具弹性。

### 问5：我可以使用Python与需要JavaScript渲染的API进行交互吗？

**答5：** 可以，但标准的`requests`库本身不能执行JavaScript。对于强烈依赖JavaScript渲染以显示内容的API或网站，您通常需要与像Selenium或Playwright这样的无头浏览器自动化库集成。或者，像Scrapeless这样的专用网页抓取API可以自动处理JavaScript渲染，从而简化您的过程。

## 参考文献

[1] Integrate.io: Python中的REST API入门：<a href="https://www.integrate.io/blog/an-introduction-to-rest-api-with-python/" rel="nofollow">Integrate.io REST API</a>  
[2] Real Python: Python的Requests库（指南）：<a href="https://realpython.com/python-requests/" rel="nofollow">Real Python Requests</a>  
[3] DataCamp: 使用Python HTTP请求进行REST API入门：<a href="https://www.datacamp.com/tutorial/making-http-requests-in-python" rel="nofollow">DataCamp HTTP Requests</a>  
[4] Nylas: 如何将Python Requests模块与REST API一起使用：<a href="https://www.nylas.com/blog/use-python-requests-module-rest-apis/" rel="nofollow">Nylas Python Requests</a>