前言:
如今各位老铁们对“python调用api接口获取数据”可能比较注重,大家都需要剖析一些“python调用api接口获取数据”的相关资讯。那么小编也在网上搜集了一些关于“python调用api接口获取数据””的相关文章,希望姐妹们能喜欢,我们一起来学习一下吧!1. 前言
上一篇文章,介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤;很多小伙伴表示,更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务,希望我能写一下
本篇将以 Python 开始介绍搭建 RESTful API 的流程 ,使用的技术栈是:Flask + flask-restful + flasgger
2. 安装依赖使用 Python 编写 RESTful API 之前,我们需要先在虚拟环境内安装对应的依赖
具体包含:
Flask- 基础 Web 框架
flask_restful- Flask 的扩展,增加了对快速构建 REST API 的支持
flasgger- flask 支持的 Swagger UI,可以生成 API 接口文档
# 安装flaskpip3 install flask
# 安装flask-restful
pip3 install flask-restful
# 安装flasgger
# 注意:需要更新setuptools
pip3 install -U setuptools
pip3 install flasgger
# 管理数据库的依赖
pip3 install flask_script
pip3 install flask_migrate
3. Hello World
首先,我们使用 Pycharm 创建一个 Flask Web 项目,初始化代码如下:
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world:
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run
从 flask_restful 文件中导入 Api、Resource 两个类,使用上面的 app 对象,构建一个 api 对象,接着准备一个列表数据
from flask_restful import Api,Resourceapp = Flask(__name__)
# 实例化一个 Api 对象,用来创建、管理 RESTful Api
api = Api(app)
# 准备一个列表数据
datas = [{'id': 1, 'name': 'xag', 'age': 18}, {'id': 2, 'name': 'xingag', 'age': 19}]
然后,利用 Flask 中的 CBV 模式,创建一个 Resource 类的子类,用于定义资源路由
这里以 GET / POST 动作为例,重写 get、post 方法,并编写内部逻辑,返回数据即可
class UserView(Resource):"""
通过继承 Resource 来实现调用 GET/POST 等动作方法
"""
def get(self):
"""
GET 请求
:return:
"""
return {'code': 200, 'msg': 'success', 'data': datas}
def post(self):
# 参数数据
json_data = request.get_json
# 追加数据到列表中
new_id = len(datas)+1
datas.append({'id':new_id,**json_data})
# 返回新增的最后一条数据
return {'code': 200, 'msg': 'ok', 'success': datas[new_id - 1]}
最后,使用 Api 的实例对象,将上面定义的资源,利用路径,完全暴露出去
# 暴露接口出去# 资源路由:UserView
# 路径:/user
api.add_resource(UserView,'/user')
运行程序后,就可以拿 Postman 或 cURL 去测试接口了
4. 项目实战
在实际项目开发中,数据结构、层级关系往往要复杂很多,我们需要对项目进行一次整合,按功能进行封装,具体步骤如下:
第 1 步,编写配置文件
新建一个配置文件 config.py,将数据库( 以 Mysql 为例 )的连接信息,包含:用户名、密码、端口号、数据库名、连接驱动和 Swagger 的设置信息追加进去
# config.pyUSERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'
HOSTNAME = "127.0.0.1"
PORT = '3306'
DATABASE = 'xag'
DIALECT = 'mysql'
DRIVER = 'pymysql'
# 连接数据的URI
DB_URI = "{}+{}://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8".format(DIALECT, DRIVER, USERNAME, PASSWORD, HOSTNAME, PORT, DATABASE)
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = DB_URI
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
SWAGGER_TITLE = "API"
SWAGGER_DESC = "API接口"
# 地址,必须带上端口号
SWAGGER_HOST = "localhost:5000"
第 2 步,模型映射数据库
创建一个模型类 Foo 继承 SQLAlchemy 对象,使用 __tablename__ 指定生成数据表的名称、然后新增几个常用字段
# models.pyfrom exts import db
class Foo(db.Model):
"""
模型,将映射到数据库表中
"""
__tablename__ = 'foo'
# 主键ID
id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True, autoincrement=True)
# 名字
name = db.Column(db.String(100), able=False)
# 年龄
age = db.Column(db.INTEGER)
接着,创建 manage.py 文件
显式导入上面创建的 Foo 类,使用 flask_migrate 中的 Migrate 绑定 App 和数据库,利用 flask_script 中的 Manager 实例去添加一个脚本命令
# manager.pyfrom flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from flask_script import Manager
from exts import db
from api_app import app
from models import Foo
manager = Manager(app)
migrate=Migrate(app, db)
manager.add_command('db', MigrateCommand)
if __name__ == '__main__':
manager.run
需要注意的是,Foo 模型必须显式导入,否则没法映射到数据库中
最后,通过下面 3 个脚本命令,将模型映射到数据库中
除了第一次需要生成迁移脚本外,后面映射数据库,只需要执行后面两个命令即可
# 初始化迁移文件python3 manager.py db init
# 映射到文件
python3 manager.py db migrate
# 映射到数据库
python3 manager.py db upgrade
打开 Navicat For Mysql,即可以看到刚刚映射过来的数据表及迁移表
第 3 步,创建资源路由
下面以创建列表查询( GET )、单条记录的查询( GET )、更新( PUT )、新增( POST )、删除( DELETE )为例
flask_restful 中的 marshal_with 类可以作为装饰器,定义到动作函数上,指定要返回的字段;然后使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库,将数据直接进行返回
比如:返回获取数据列表
# api_foo.pyfrom flask_restful import Resource, fields, marshal_with, request
class FooListApi(Resource):
# 定义要返回的字段
resource_fields = {
'id': fields.Integer,
'name': fields.String,
'age': fields.String
}
# 装饰器,定义返回数据
@marshal_with(resource_fields)
def get(self):
"""
返回所有记录
:return:
"""
# 查询数据库
foos = db.session.query(Foo).all
return foos
对于新增一个对象( POST 动作)
# api_foo.pyclass FooApi(Resource):
def post(self):
"""
创建一条记录
:return:
"""
# 参数
params = request.get_json
name = params.get("name")
age = params.get("age")
# 构建一个模型
foo = Foo(name=name, age=age)
# 加入到数据库
db.session.add(foo)
db.session.commit
return success("新增一条记录成功!")
第 4 步,返回数据统一化
为了保证返回的数据结构一致,可以将返回码、返回信息及数据进行一次封装,通过jsonify进行格式化返回
# restful_utils.pyfrom flask import jsonify
class HttpCode(object):
ok = 200
un_auth_error = 401
params_error = 400
server_error = 500
def restful_result(code, message, data):
return jsonify({"code": code, "message": message, "data": data or {}})
def success(message="", data=None):
"""
正确返回
:return:
"""
return restful_result(code=HttpCode.ok, message=message, data=data)
第 5 步,暴露接口
使用 flask_restful 中的 Api 实例对象,将上面定义的资源路由暴露出去
#api_app.pyfrom flask_restful import Api
api = Api(app)
# 某一条记录
api.add_resource(FooApi, '/api/v1/foo','/api/v1/foo/<int:id>')
# 所有记录
api.add_resource(FooListApi, '/api/v1/foos')
第 6 步,自动生成接口文档
Flask 中同样可以利用 Swagger 自动生成接口帮助文档
首先,从配置文件 config.py 中读取配置,实例化 Swagger 对象
#api_app.pyfrom flasgger import Swagger
# API可视化管理
swagger_config = Swagger.DEFAULT_CONFIG
# 标题
swagger_config['title'] = config.SWAGGER_TITLE
# 描述信息
swagger_config['description'] = config.SWAGGER_DESC
# Host
swagger_config['host'] = config.SWAGGER_HOST
# 实例化
swagger = Swagger(app,config=swagger_config)
然后,在资源路由的动作内新增 swagger 注释内容,包含:请求方式、参数、响应数据、描述信息等
具体可以参考:
以获取某一条数据为例:
class FooApi(Resource):resource_fields = {
'id': fields.Integer,
'name': fields.String,
'age': fields.String
}
@marshal_with(resource_fields)
def get(self, id):
"""获取用户信息
---
schemes:
- http
parameters:
- name: id
in: path
type: integer
required: true
default: 1
description: 用户id
responses:
200:
description: 返回用户信息
examples:
{
"id": 1,
"name": "xag",
"age":"18"
}
"""
foo = db.session.query(Foo).get(id)
return foo
最后,运行项目,访问下面的链接,即可以看到定义好的 RESTful API 服务了
5. 最后
上面就是通过 Flask + flask_restful 单表实现 RESTful API 完整的流程了,项目中涉及的多表,只需要更改数据库的逻辑操作就可以了
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