从Python中的Web API访问数据

使用 Python 调用 Web API 获取数据的关键在于掌握基本流程和常用工具。1. 使用 requests 发起 HTTP 请求是最直接的方式，通过 get 方法获取响应并用 json() 解析数据；2. 对于需要认证的 API，可通过 headers 添加 token 或 key；3. 需检查响应状态码，推荐使用 response.raise_for_status() 自动处理异常；4. 面对分页接口，可通过循环依次请求不同页面并加入延时避免频率限制；5. 处理返回的 JSON 数据时需根据结构提取信息，复杂数据可用 pandas 转换为 DataFrame 便于分析。整个过程需注意错误处理、分页逻辑和数据解析方式。

调用 Web API 获取数据在 Python 中其实挺常见的，尤其是做数据分析或者开发应用的时候。关键在于理解基本流程，并掌握几个常用工具。

用 requests 发起请求最直接

requests 是 Python 中最常用的库之一，用来发送 HTTP 请求获取响应内容。使用起来简单直观，比如你想从某个公开的 API（例如 //m.sbmmt.com/link/：

import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()

需要注意的是，不是所有 API 都是无门槛访问的。有些需要你带上 token 或者 key，这时候你可以这样写：

headers = {'Authorization': 'Bearer your_token_here'}
response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)

如果返回的状态码不是 200，说明可能出错了。这个时候最好加个判断，避免后续处理出错：

• 检查 response.status_code
• 或者用 response.raise_for_status() 自动抛出异常

有些 API 需要分页或多次请求

很多 Web API 不会一次性返回全部数据，而是通过分页机制限制每次返回的数量。比如，一个接口默认只返回 100 条记录，你要获取更多就得翻页。

常见的方式是通过参数控制，比如 page=2 或者 offset=100。你可以用循环来不断获取直到没有新数据为止：

all_data = []
page = 1

while True:
    url = f'https://api.example.com/data?page={page}'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    if not data:
        break
    all_data.extend(data)
    page  = 1

不过要注意别太快连续请求，有些 API 有频率限制，建议加个短暂停顿，比如 time.sleep(1)。

返回的数据结构要自己处理

API 返回的通常是 JSON 格式的数据，Python 可以用 .json() 方法自动转成字典或列表。但具体怎么取值要看结构是什么样的。

比如有时候数据藏得比较深，像这样：

{
  "meta": { ... },
  "results": [
    { "id": 1, "name": "Alice" },
    { "id": 2, "name": "Bob" }
  ]
}

那你就得这样取：

for item in data['results']:
    print(item['name'])

如果数据量大、结构复杂，可以考虑用 pandas 做进一步处理，把列表转换成 DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data['results'])

基本上就这些。操作不复杂，但细节容易忽略，比如错误处理、分页逻辑、数据提取方式。只要多练几次，应该就能熟练掌握了。

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