调用Python REST API的核心是使用requests库发送HTTP请求并妥善处理参数、响应与错误;需安装requests,用params传URL参数、json传JSON数据、data传表单,设headers认证,检查status_code和raise_for_status(),捕获JSON解析异常,设置timeout,敏感信息从环境变量读取,并推荐封装带Session的客户端类。
调用 Python 中的 REST API,核心是用 requests 库发送 HTTP 请求,正确处理请求参数、响应数据和常见错误。

确保已安装 requests:运行 pip install requests。最简 GET 请求示例如下:
import requests
response = requests.get("https://httpbin.org/get")
if response.status_code == 200: 再处理数据data = response.json()(前提是返回的是合法 JSON)不同参数位置对应不同 HTTP 习惯,不能混用:
params 字典,如 requests.get(url, params={"page": 1, "limit": 10}) → 自动拼成 ?page=1&limit=10
json= 参数(自动序列化 + 设 Content-Type: application/json)data= 传字典,不加 json=
headers={"Authorization": "Bearer xxx"}
别只靠 response.status_code 判断成功,还要关注业务逻辑返回码和网络稳定性:
response.raise_for_status() 可快速抛出 HTTP 错误(4xx/5xx)try...except ValueError: 捕获解析失败(空响应或非 JSON 内容)requests.get(url, timeout=5),避免请求无限挂起os.getenv("API_TOKEN")
项目中多次调用同一 API 时,推荐封装基础 Client:
get()、post() 等方法,统一处理重试、日志、错误映射def post(self, endpoint, json=None, data=None): return self.session.post(f"{self.base}{endpoint}", json=json, data=data)
requests.Session() 复用连接,提升批量请求性能