restful api python（如何使用python 开发一个api）

本文目录

• 如何使用python 开发一个api
• Python主要内容学的是什么
• flask编写RESTful API
• python怎么抓温度云图数据
• Python开发要学哪些内容
• 用flask原生框架和使用flask-restful框架写api接口有什么不一样的吗
• 【json.tool】关于python -m json.tool中文乱码问题的处理

如何使用python 开发一个api

使用 Python 和 Flask 设计 RESTful API

近些年来 REST (REpresentational State Transfer) 已经变成了 web services 和 web APIs 的标配。

在本文中我将向你展示如何简单地使用 Python 和 Flask 框架来创建一个 RESTful 的 web service。

什么是 REST？

六条设计规范定义了一个 REST 系统的特点:

• 客户端-服务器: 客户端和服务器之间隔离，服务器提供服务，客户端进行消费。

• 无状态: 从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。换句话说， 服务器不会存储客户端上一次请求的信息用来给下一次使用。

• 可缓存: 服务器必须明示客户端请求能否缓存。

• 分层系统: 客户端和服务器之间的通信应该以一种标准的方式，就是中间层代替服务器做出响应的时候，客户端不需要做任何变动。

• 统一的接口: 服务器和客户端的通信方法必须是统一的。

• 按需编码: 服务器可以提供可执行代码或脚本，为客户端在它们的环境中执行。这个约束是唯一一个是可选的。

什么是一个 RESTful 的 web service？

REST 架构的最初目的是适应万维网的 HTTP 协议。

RESTful web services 概念的核心就是“资源”。 资源可以用 URI 来表示。客户端使用 HTTP 协议定义的方法来发送请求到这些 URIs，当然可能会导致这些被访问的”资源“状态的改变。

HTTP 标准的方法有如下:

• ==========  =====================  ==================================


• HTTP 方法   行为                   示例


• ==========  =====================  ==================================


• ***隐藏网址***


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• ==========  ====================== ==================================



REST 设计不需要特定的数据格式。在请求中数据可以以 JSON 形式, 或者有时候作为 url 中查询参数项。

设计一个简单的 web service

坚持 REST 的准则设计一个 web service 或者 API 的任务就变成一个标识资源被展示出来以及它们是怎样受不同的请求方法影响的练习。

比如说，我们要编写一个待办事项应用程序而且我们想要为它设计一个 web service。要做的第一件事情就是决定用什么样的根 URL 来访问该服务。例如，我们可以通过这个来访问:

***隐藏网址***

在这里我已经决定在 URL 中包含应用的名称以及 API 的版本号。在 URL 中包含应用名称有助于提供一个命名空间以便区分同一系统上的其它服务。在 URL 中包含版本号能够帮助以后的更新，如果新版本中存在新的和潜在不兼容的功能，可以不影响依赖于较旧的功能的应用程序。

下一步骤就是选择将由该服务暴露(展示)的资源。这是一个十分简单地应用，我们只有任务，因此在我们待办事项中唯一的资源就是任务。

我们的任务资源将要使用 HTTP 方法如下:

• ==========  ===============================================  =============================


• HTTP 方法   URL                                              动作


• ==========  ===============================================  ==============================


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• ***隐藏网址***


• ***隐藏网址***


• ***隐藏网址***


• ***隐藏网址***


• ==========  ================================================ =============================



我们定义的任务有如下一些属性:

• id: 任务的唯一标识符。数字类型。

• title: 简短的任务描述。字符串类型。

• description: 具体的任务描述。文本类型。

• done: 任务完成的状态。布尔值。

目前为止关于我们的 web service 的设计基本完成。剩下的事情就是实现它！

Flask 框架的简介

如果你读过 Flask Mega-Tutorial 系列，就会知道 Flask 是一个简单却十分强大的 Python web 框架。

在我们深入研究 web services 的细节之前，让我们回顾一下一个普通的 Flask Web 应用程序的结构。

我会首先假设你知道 Python 在你的平台上工作的基本知识。 我将讲解的例子是工作在一个类 Unix 操作系统。简而言之，这意味着它们能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。 如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的话，命令会有所不同。

***隐藏网址***

• $ mkdir todo-api


• $ cd todo-api


• $ virtualenv flask


• New python executable in flask/bin/python


• Installing setuptools............................done.


• Installing pip...................done.


• $ flask/bin/pip install flask



既然已经安装了 Flask，现在开始创建一个简单地网页应用，我们把它放在一个叫 app.py 的文件中:

• #!flask/bin/pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route(’/’)def index():


•    return "Hello, World!"if __name__ == ’__main__’:


•    app***n(debug=True)



为了运行这个程序我们必须执行 app.py:

• $ chmod a+x app.py


• $ ./app.py


• ***隐藏网址***


• * Restarting with reloader



***隐藏网址***

简单吧？现在我们将这个应用程序转换成我们的 RESTful service！

使用 Python 和 Flask 实现 RESTful services

使用 Flask 构建 web services 是十分简单地，比我在 Mega-Tutorial 中构建的完整的服务端的应用程序要简单地多。

在 Flask 中有许多扩展来帮助我们构建 RESTful services，但是在我看来这个任务十分简单，没有必要使用 Flask 扩展。

我们 web service 的客户端需要添加、删除以及修改任务的服务，因此显然我们需要一种方式来存储任务。最直接的方式就是建立一个小型的数据库，但是数据库并不是本文的主体。学习在 Flask 中使用合适的数据库，我强烈建议阅读 Mega-Tutorial。

这里我们直接把任务列表存储在内存中，因此这些任务列表只会在 web 服务器运行中工作，在结束的时候就失效。 这种方式只是适用我们自己开发的 web 服务器，不适用于生产环境的 web 服务器， 这种情况一个合适的数据库的搭建是必须的。

我们现在来实现 web service 的第一个入口:

• #!flask/bin/pythonfrom flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)tasks = [


•    {


•        ’id’: 1,


•        ’title’: u’Buy groceries’,


•        ’description’: u’Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol’,


•        ’done’: False


•    },


•    {


•        ’id’: 2,


•        ’title’: u’Learn Python’,


•        ’description’: u’Need to find a good Python tutorial on the web’,


•        ’done’: False


•    }]@app.route(’/todo/api/v1.0/tasks’, methods=)def get_tasks():


•    return jsonify({’tasks’: tasks})if __name__ == ’__main__’:


•    app***n(debug=True)



正如你所见，没有多大的变化。我们创建一个任务的内存数据库，这里无非就是一个字典和数组。数组中的每一个元素都具有上述定义的任务的属性。

取代了首页，我们现在拥有一个 get_tasks 的函数，访问的 URI 为 /todo/api/v1.0/tasks，并且只允许 GET 的 HTTP 方法。

这个函数的响应不是文本，我们使用 JSON 数据格式来响应，Flask 的 jsonify 函数从我们的数据结构中生成。

使用网页浏览器来测试我们的 web service 不是一个最好的注意，因为网页浏览器上不能轻易地模拟所有的 HTTP 请求的方法。相反，我们会使用 curl。如果你还没有安装 curl 的话，请立即安装它。

通过执行 app.py，启动 web service。接着打开一个新的控制台窗口，运行以下命令:

• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 294


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT


• {


•  "tasks": [


•    {


•      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",


•      "done": false,


•      "id": 1,


•      "title": "Buy groceries"


•    },


•    {


•      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


•      "done": false,


•      "id": 2,


•      "title": "Learn Python"


•    }


•  ]


• }



我们已经成功地调用我们的 RESTful service 的一个函数！

现在我们开始编写 GET 方法请求我们的任务资源的第二个版本。这是一个用来返回单独一个任务的函数:

• from flask import abort@app.route(’/todo/api/v1.0/tasks/《int:task_id》’, methods=)def get_task(task_id):


•    task = filter(lambda t: t == task_id, tasks)


•    if len(task) == 0:


•        abort(404)


•    return jsonify({’task’: task})



第二个函数有些意思。这里我们得到了 URL 中任务的 id，接着 Flask 把它转换成 函数中的 task_id 的参数。

我们用这个参数来搜索我们的任务数组。如果我们的数据库中不存在搜索的 id，我们将会返回一个类似 404 的错误，根据 HTTP 规范的意思是 “资源未找到”。

如果我们找到相应的任务，那么我们只需将它用 jsonify 打包成 JSON 格式并将其发送作为响应，就像我们以前那样处理整个任务集合。

调用 curl 请求的结果如下:

• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 151


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT


• {


•  "task": {


•    "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


•    "done": false,


•    "id": 2,


•    "title": "Learn Python"


•  }


• }


• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 404 NOT FOUND


• Content-Type: text/html


• Content-Length: 238


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT


• 《!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN"》


• 《title》404 Not Found《/title》


• 《h1》Not Found《/h1》


• 《p》The requested URL was not found on the server.《/p》《p》If you     entered the URL manually please check your spelling and try again.《/p》



当我们请求 id #2 的资源时候，我们获取到了，但是当我们请求 #3 的时候返回了 404 错误。有关错误奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，这是因为 Flask 按照默认方式生成 404 响应。由于这是一个 Web service 客户端希望我们总是以 JSON 格式回应，所以我们需要改善我们的 404 错误处理程序:

• from flask import make_resp***e@app.errorhandler(404)def not_found(error):


•    return make_resp***e(jsonify({’error’: ’Not found’}), 404)



我们会得到一个友好的错误提示:

• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 404 NOT FOUND


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 26


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT


• {


•  "error": "Not found"


• }



接下来就是 POST 方法，我们用来在我们的任务数据库中插入一个新的任务:

• from flask import request@app.route(’/todo/api/v1.0/tasks’, methods=)def create_task():


•    if not request.json or not ’title’ in request.json:


•        abort(400)


•    task = {


•        ’id’: tasks + 1,


•        ’title’: request.json,


•        ’description’: request.json.get(’description’, ""),


•        ’done’: False


•    }


•    tasks.append(task)


•    return jsonify({’task’: task}), 201



添加一个新的任务也是相当容易地。只有当请求以 JSON 格式形式，request.json 才会有请求的数据。如果没有数据，或者存在数据但是缺少 title 项，我们将会返回 400，这是表示请求无效。

接着我们会创建一个新的任务字典，使用最后一个任务的 id + 1 作为该任务的 id。我们允许 description 字段缺失，并且假设 done 字段设置成 False。

我们把新的任务添加到我们的任务数组中，并且把新添加的任务和状态 201 响应给客户端。

使用如下的 curl 命令来测试这个新的函数:

• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 201 Created


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 104


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT


• {


•  "task": {


•    "description": "",


•    "done": false,


•    "id": 3,


•    "title": "Read a book"


•  }


• }



注意：如果你在 Windows 上并且运行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不会有任何问题。然而，如果你使用原生的 curl，命令会有些不同:

• ***隐藏网址***



当然在完成这个请求后，我们可以得到任务的更新列表:

• ***隐藏网址***


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 423


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT


• {


•  "tasks": [


•    {


•      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",


•      "done": false,


•      "id": 1,


•      "title": "Buy groceries"


•    },


•    {


•      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


•      "done": false,


•      "id": 2,


•      "title": "Learn Python"


•    },


•    {


•      "description": "",


•      "done": false,


•      "id": 3,


•      "title": "Read a book"


•    }


•  ]


• }



剩下的两个函数如下所示:

• @app.route(’/todo/api/v1.0/tasks/《int:task_id》’, methods=)def update_task(task_id):


•    task = filter(lambda t: t == task_id, tasks)


•    if len(task) == 0:


•        abort(404)


•    if not request.json:


•        abort(400)


•    if ’title’ in request.json and type(request.json) != unicode:


•        abort(400)


•    if ’description’ in request.json and type(request.json) is not unicode:


•        abort(400)
• 
  

Python主要内容学的是什么

第一步：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

第二步：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

第三步：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

第四步：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

第五步：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

第六步：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

第七步：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

第九步：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

第十步：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

flask编写RESTful API

REST(Representational State Transfer)是一种架构风格，表述了网络中客户端于服务端的一种交互，REST本身是不实用的，关键的是如何设计它。REST架构就是为了HTTP协议设计的。RESTful web services的核心概念是管理资源。资源是由URIs来表示，客户端使用HTTP当中的’POST,GET, PUT, DELETE’等方法发送请求到服务器，改变相应的资源状态。

***隐藏网址***

一个简单的例子：

这里又两种方法构造服务，第一中就是利用flask的路由进行构造，另外一种就是利用flask 的扩展插件来构造。首先我们假定一种业务场景：
做一个最简单的图书馆里系统，实现如下功能

了解过HTTP的都了解这该如何做，那么使用flask 会怎么构造服务呢？又两种办法 1. 利用路由写。2.利用flask的扩展插件写 接卸来就开始介绍这两种方法如何实现吧！

在实现之前可以使用postman 对接口进行测试

未完待续

python怎么抓温度云图数据

抓取温度云图数据需要先找到数据源，通常可以通过以下几种方式来获取：

1. 使用API：有些网站提供API接口，可以通过编写Python代码来获取数据。例如，National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)提供了RESTful API，可以用来获取气象数据，包括温度云图数据。

2. 网络爬虫：通过编写Python爬虫程序，可以从网站上抓取温度云图数据。这种方式需要注意遵守网站的使用协议，不要违反网站规定。

以下是使用API的方法：

1. 首先，需要注册NOAA的API账号，获取API密钥。

2. 编写Python代码，使用requests库向API发送请求，并解析响应数据。以下是一个简单的示例代码：

import requests

import json

# 设置API请求参数

params = {

’product’: ’sst’,

’sensor’: ’ghrsst’,

’date’: ’2022-03-01’,

’bbox’: ’-180,-90,180,90’,

’format’: ’json’,

’access_token’: ’your_access_token’

}

# 发送API请求

***隐藏网址***

# 解析响应数据

data = json.loads(resp***e.text)

# 获取温度云图数据

temp_cloud_data = data

注意：以上示例代码中，需要将your_access_token替换为你自己的API密钥。

3.对获取到的温度云图数据进行处理和分析，然后将其可视化。

以上是一个简单的方法来获取温度云图数据，具体的实现方式可能因数据源不同而有所不同。在实际应用中，还需要考虑数据的格式、精度、更新频率等因素，以确保数据的准确性和可靠性。

Python开发要学哪些内容

可以按照以下课程大纲学习：

阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBSBlog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

用flask原生框架和使用flask-restful框架写api接口有什么不一样的吗

Flask是一个轻量级的Python web框架，可以用来开发Web应用。而Flask-RESTful是一个为Flask提供RESTful API的扩展库。
在使用Flask原生框架时，需要手动编写路由和视图函数，并手动解析请求和响应，使用者需要自己去维护整个API的结构。
而使用Flask-RESTful框架时，可以使用装饰器来声明路由，并使用简单的类来组织API资源。Flask-RESTful还提供了请求解析和响应解析的功能，使得开发者更专注于业务逻辑而不是底层实现。
总之，使用Flask-RESTful框架可以更快捷地开发RESTful API，并且代码结构更加清晰，更易于维护。

【json.tool】关于python -m json.tool中文乱码问题的处理

python一行式解析json怎么避免中文转化为unicode编码?

在以 json 为数据传输格式的 RESTful 接口非常流行。为调试这样的接口，一个常用的办法是使用 curl 命令：

***隐藏网址***

对于返回的 json 字符串，一般在服务端不加处理的情况下，都是没有任何 ’\t’ 和 ’\n’ 的。

为了方便查看，在 bash 上可以简单地对它进行格式化：

***隐藏网址***

当然这要求机器上安装了 python，其实也就是利用了 json.tool 这个程序。

然而有时候还有一个问题，就是若返回的 json 字符串中包含中文，那么这样打印出来之后，中文会变成以 \u 开头的转义形式，从而让程序员无法直接观察到中文的内容，这并非是一个 bug，而是 json 本身的标准，它要求 json 的内容都是 ascii 编码的，标准的 json 编码器和解码器都会遵循这一点。
# vim /usr/lib64/python2.7/json/tool.py
***隐藏网址***
python -m json.tool中文乱码问题

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python -m json.tool 中文乱码 Format JSON with python

***隐藏网址***
python -m json.tool to output Chinese

python -m json.tool to output Chinese
Saving utf-8 texts with json.dumps as UTF8, not as \u escape sequence

***隐藏网址***