Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Kunci untuk mengendalikan pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Kunci API adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. Asas Auth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian membawa token pembawa dalam tajuk permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Pengendalian Pengesahan API tidak benar -benar misteri. Kuncinya adalah untuk memahami kaedah pengesahan yang anda gunakan dan cara menggunakannya dengan betul di Python. Mekanisme pengesahan yang digunakan oleh API yang berlainan mungkin berbeza, tetapi kaedah yang paling biasa adalah: kunci API, Auth Basic, OAuth1, dan OAuth2. Mari kita lihat bagaimana kaedah biasa ini dikendalikan dalam Python.

Gunakan kekunci API untuk mengesahkan
Banyak perkhidmatan mengesahkan sumber permintaan melalui kunci API yang mudah, yang biasanya dihantar sebagai sebahagian daripada tajuk permintaan.
Kaedahnya sangat mudah:

- Tambahkan medan
Authorization
ke tajuk permintaan, nilainya ialahAPI_KEY
- Atau tambah
key=your_api_key
ke parameter URL
permintaan import tajuk = { 'Kebenaran': 'your_api_key_here' } respons = requests.get ('https://api.example.com/data', headers = headers)
Sesetengah API menghendaki anda menggunakan nama medan tertentu di tajuk, seperti
X-API-Key
. Pada masa ini, anda tidak boleh memaksaAuthorization
, anda perlu melihat arahan dokumentasi.
Menggunakan asas auth
Asas Auth adalah kaedah pengesahan HTTP yang agak asas. Biasanya, nama pengguna dan kata laluan digabungkan ke dalam rentetan dan kemudian pengekodan Base64 dihantar ke pelayan.

Perpustakaan Permintaan Python menyediakan sokongan terbina dalam:
permintaan import respons = requests.get ( 'https://api.example.com/data', auth = ('nama pengguna', 'kata laluan') )
Kaedah ini sesuai untuk ujian atau penggunaan sistem dalaman dan tidak disyorkan untuk perkhidmatan awam kerana kelayakan mudah dipintas.
Gunakan OAuth2 untuk mendapatkan token dan panggil API
Sekarang banyak perkhidmatan menggunakan proses OAuth2 untuk mendapatkan token akses (token), dan kemudian gunakan token ini untuk memulakan permintaan berikutnya.
Proses umum adalah seperti berikut:
- Sapukan Token dari Pelayan Pengesahan (klien_id dan client_secret diperlukan)
- Menerima akses_token yang dikembalikan
- Ambil
Authorization: Bearer your_token
permintaan import # Dapatkan token data = { 'Grant_Type': 'client_credentials' } auth = ('client_id', 'client_secret') respons = requests.post ('https://api.example.com/oauth/token', data = data, auth = auth) token = response.json () ['Access_Token'] # Gunakan token untuk meminta tajuk data = {'kebenaran': f'bearer {token} '} data_response = requests.get ('https://api.example.com/data', headers = headers)
Butiran pelaksanaan OAuth2 pada platform yang berbeza mungkin berbeza-beza sedikit, seperti yang perlu ditambah skop, dan ada yang perlu menentukan jenis kandungan. Ingatlah untuk merujuk kepada dokumentasi rasmi.
Mengendalikan tamat token dan penyegaran automatik
Token umumnya mempunyai tempoh kesahihan, dan mereka perlu diperuntukkan semula selepas mereka tamat. Jika anda menulis perkhidmatan jangka panjang (seperti tugas latar belakang), disyorkan untuk merangkum kelas pengurusan token.
Anda boleh merancang logik seperti ini:
- Dapatkan tanda sebelum permintaan pertama
- Simpan masa token dan tamat tempoh
- Tentukan sama ada token tamat sebelum setiap permintaan
- Sekiranya ia tamat, angkat semula
masa import TokenManager Kelas: def __init __ (self, client_id, client_secret): self.client_id = client_id self.client_secret = client_secret self.token = tiada self.expires_at = 0 def get_token (diri): jika time.time ()> = self.expires_at: # Simulasi permintaan untuk token baru self.token = 'new_token' self.expires_at = time.time () 3600 # menganggap bahawa satu jam tamat pulangan self.token
Selepas enkapsulasi, kaedah get_token()
boleh dipanggil seragam apabila benar -benar memanggil API untuk mengelakkan penyegaran manual yang kerap.
Pada dasarnya itu sahaja. Walaupun terdapat banyak kaedah pengesahan, masing -masing mempunyai rutin tetap. Kuncinya ialah memilih kaedah yang betul berdasarkan dokumen dan memberi perhatian untuk menyimpan maklumat utama dengan selamat.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kaedah mengisi data Excel ke dalam bentuk web menggunakan Python adalah: pertama menggunakan panda untuk membaca data Excel, dan kemudian gunakan selenium untuk mengawal penyemak imbas untuk mengisi secara automatik dan menyerahkan borang; Langkah -langkah khusus termasuk memasang pandas, openpyxl dan perpustakaan selenium, memuat turun pemacu penyemak imbas yang sepadan, menggunakan pandas untuk membaca nama, e -mel, telefon dan medan lain dalam fail data.xlsx, melancarkan pelayar melalui selenium untuk membuka. Bentuk dan proses semua baris data dalam gelung.

Jadual Kandungan Apakah analisis sentimen dalam perdagangan cryptocurrency? Mengapa analisis sentimen penting dalam sumber pelaburan cryptocurrency sumber data emosi a. Platform Media Sosial b. Media berita c. Alat untuk analisis sentimen dan teknologi alat yang biasa digunakan dalam analisis sentimen: Teknik yang diterima pakai: Mengintegrasikan analisis sentimen ke dalam strategi perdagangan bagaimana peniaga menggunakannya: Strategi Contoh: Dengan mengandaikan senario senario perdagangan BTC Penetapan: Isyarat Emosi: Tafsiran Pedagang: Keputusan: Batasan dan Risiko Analisis Sentimen Menggunakan Emosi Kajian 2025 baru -baru ini oleh Hamid

Apabila memproses set data besar yang melebihi memori dalam python, mereka tidak boleh dimuatkan ke dalam RAM pada satu masa. Sebaliknya, strategi seperti pemprosesan pemprosesan, penyimpanan cakera atau streaming harus diterima pakai; Fail CSV boleh dibaca dalam ketulan melalui parameter Pandas 'dan blok diproses oleh blok. Dask boleh digunakan untuk merealisasikan penjadualan dan penjadualan tugas yang serupa dengan sintaks pandas untuk menyokong operasi data memori yang besar. Tulis fungsi penjana untuk membaca fail teks mengikut baris untuk mengurangkan penggunaan memori. Gunakan format penyimpanan kolumnar parket yang digabungkan dengan pyarrow untuk membaca lajur atau kumpulan baris tertentu dengan cekap. Gunakan Memmap Numpy untuk memori peta tatasusunan berangka besar untuk mengakses serpihan data pada permintaan, atau menyimpan data dalam data ringan seperti SQLite atau DuckDB.

UsePrint () StatementStoCheckVariableValuuesandExecutionFlow, AddingLabelSandTypesforClarity, andRemoveThembeforeCommitting; 2.Usethepythondebugger (PDB) withbreakpoint () TopAuseExecution, InspectVariables, danStepThoughleShoughleShoughleShoTHoughleShoughleShoughleShoTHoughleVariable, danStepThoughleShoTHoughleShoTheShoThoTheShoThoTheShoThereShoTher ()

PenggunaanSublimetext'sbuildsystemtorunpythonscriptsandcatcherrorsbypressingctrl baftersettingthecorrectbuildsystemorcreatingacustomone.2.insertstrategicprint () statementShocheckVariahvariues, types, andexecutionflow, menggunakanLabelsandre.

FlatteninganestedlistinpythonconvertsalistwithsublistsIntoasingleFlatlist, andthebestmethoddependsonThenestingDepthanddatasize.forone levelnesting, uselistcomprehension [

Untuk menyahpepijat skrip python, anda perlu terlebih dahulu memasang lanjutan python dan mengkonfigurasi penterjemah, kemudian buat fail launch.json untuk menetapkan konfigurasi debugging, kemudian tetapkan titik putus dalam kod dan tekan F5 untuk memulakan debugging. Skrip akan dijeda pada titik putus, membolehkan pembolehubah pemeriksaan dan pelaksanaan langkah demi langkah. Akhirnya, dengan memeriksa masalah dengan melihat output konsol, menambah log atau menyesuaikan parameter, dan lain -lain, untuk memastikan bahawa proses debugging adalah mudah dan cekap selepas persekitaran adalah betul.

Pastikan Python dipasang dan ditambah ke laluan sistem, jalankan Python-versi atau Python3-pengesahan versi melalui terminal; 2. Simpan fail python sebagai lanjutan .py, seperti hello.py; 3. Buat sistem binaan tersuai dalam sublimetext, pengguna Windows menggunakan {"cmd": ["python", "-u", "$ file"]}, pengguna macOS/linux menggunakan {"cmd": ["python3
