使用Python请求API并提取数据到Excel表格
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更新于2024-08-05
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本篇Python代码示例展示了如何使用request库进行API请求,并将响应数据处理后存储在Excel表格中。首先,我们从头开始理解这段代码的功能和步骤。
1. **导入所需库**
- `json`:用于处理JSON数据格式。
- `requests`:用于发送HTTP请求。
- `pandas as pd`:用于数据处理,特别是将字典结构的数据转换为DataFrame。
2. **设置认证**
在`auth_url`指定的地址发送POST请求,传递用户名和密码(这里以硬编码的值为例)。使用`requests.Session()`创建会话以保持登录状态。通过`json.dumps()`将字典转换为JSON格式,然后添加到`data`参数中。同时,设置`Content-Type`为`application/json`,并发送请求。
3. **获取token**
使用`response.json()`获取服务器返回的JSON数据,然后通过`.get('token')`获取授权令牌(即`tk`)。这个令牌将在后续请求中添加到`headers`中,以便于身份验证。
4. **使用授权进行请求API**
创建一个GET请求,目标是`url`,并携带包含`tk`的`headers`。这一步是带有身份验证的请求,因为`x-authorization`头已经被设置。
5. **处理响应数据**
使用`requests.get()`方法获取API响应后,调用`json()`方法将其转换为Python字典。`r2.json()`返回的是一个嵌套字典,通过`pd.json_normalize()`函数将其扁平化,形成一个DataFrame,便于数据分析和存储。
6. **将数据写入Excel**
最后,使用`DataFrame.to_excel()`方法将处理后的DataFrame保存到本地文件`D:\res.xlsx`,设置`index=False`表示不保存索引列。
7. **可选部分:读取文本文件作为字典**
这段代码的注释部分提到了另外一种方式,即从`F:\AA\API-BotStatus.txt`文件中读取JSON数据,然后加载到`dc`变量中。虽然在这个例子中没有实际使用这部分,但这是处理其他来源JSON数据的可能场景。
总结起来,这段代码展示了如何使用Python的requests库进行API调用,并利用pandas库处理和组织返回的JSON数据。它包含了身份验证、数据解析和数据存储的基本流程,适用于在IT行业中处理HTTP请求和数据处理的工作场景。
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2019-08-12 上传
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