Python通过API获取结构化数据：使用requests与json库

"这篇文档介绍了如何使用Python进行基于API的网络爬虫，通过调用网站提供的API接口获取结构化数据。主要涉及了requests和json两个关键库的使用方法。" 在Python编程中，网络爬虫是一种获取网页数据的重要工具。在某些情况下，网站会提供API（应用程序编程接口）供开发者直接获取数据，而无需解析HTML页面。API通常返回结构化的数据，如JSON（JavaScript Object Notation），这是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 本文档中的代码示例展示了如何利用Python的requests库发送HTTP GET请求到API接口，并使用json库解析返回的数据。以下是详细步骤： 1. **导入必要的库**：首先，我们导入requests库，它提供了简单易用的函数来发送HTTP请求，以及json库，用来处理JSON格式的数据。在Python中，`import requests` 和 `import json` 是实现API爬虫的基础。 2. **定义API接口URL**：API接口的URL是获取数据的关键，比如在这个例子中，我们使用的API是`https://jsonplaceholder.typicode.com/posts`，这是一个公开的示例API，提供了一些模拟的数据。 3. **发送GET请求**：使用requests库的`get()`函数，向API接口发送GET请求。`response = requests.get(url)` 这一行代码会返回一个Response对象，包含了服务器的响应信息。 4. **检查请求状态**：通过`response.status_code`可以获取HTTP响应的状态码，通常200表示请求成功。在Python中，我们可以通过 `if response.status_code == 200:` 判断请求是否成功。 5. **解析JSON数据**：如果请求成功，我们可以使用`json.loads()`将Response对象的文本内容（通常是JSON格式）转换成Python对象，便于进一步处理。例如，`data = json.loads(response.text)`。 6. **处理获取的数据**：一旦数据被解析，就可以进行各种操作。在示例中，使用for循环遍历解析后的数据并打印出来，这有助于我们理解API返回的具体内容。 7. **错误处理**：如果请求失败，例如状态码不是200，我们可以打印出失败的状态码，以便于调试。`else: print("请求失败，状态码：", response.status_code)` 就是这样一个错误处理机制。 Python基于API的爬虫代码是高效获取结构化数据的一种方式，尤其适用于那些提供清晰API接口的网站。通过学习和应用这些基础知识，开发者可以轻松地获取、处理和分析所需的数据。