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标题：
在Python中，使用HTTP API已成为一种常见的操作。本文将深入探讨如何使用Python的requests库与HTTP API进行交互。我们将学习如何发送GET和POST请求、处理查询参数、处理HTTP错误、设置请求超时、使用请求头、处理JSON有效负载、处理响应编码、使用会话、处理重定向以及流式处理大型响应。
1. 基本GET请求
要使用GET请求从API端点获取数据，可以使用以下代码：
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
data = response.json() # 假设响应为JSON
print(data)2. 带查询参数的GET请求
要发送带查询参数的GET请求，可以使用以下代码：
import requests
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('https://api.intumu.com/search', params=params)
data = response.json()
print(data)3. 处理HTTP错误
要优雅地处理可能的HTTP错误，可以使用以下代码：
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
try:
response.raise_for_status() # 如果状态为4xx或5xx，则引发HTTPError
data = response.json()
print(data)
except requests.exceptions.HTTPError as err:
print(f'HTTP错误：{err}')4. 为请求设置超时
要为API请求设置超时以避免无限期挂起，可以使用以下代码：
import requests
try:
response = requests.get('https://api.intumu.com/data', timeout=5) # 超时时间（秒）
data = response.json()
print(data)
except requests.exceptions.Timeout:
print('请求超时')5. 在请求中使用头部
要在请求中包含头部（例如，进行身份验证），可以使用以下代码：
import requests
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'}
response = requests.get('https://api.intumu.com/protected', headers=headers)
data = response.json()
print(data)6. 使用JSON有效负载的POST请求
要使用POST请求将数据发送到API端点并使用JSON有效负载，可以使用以下代码：
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post('https://api.intumu.com/submit', json=payload, headers=headers)
print(response.json())7. 处理响应编码
要正确处理响应编码，可以使用以下代码：
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data')
response.encoding = 'utf-8' # 将编码设置为与预期响应格式匹配
data = response.text
print(data)8. 使用会话与请求
要使用会话对象进行多个请求到同一主机，从而提高性能，可以使用以下代码：
import requests
with requests.Session() as session:
session.headers.update({'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'})
response = session.get('https://api.intumu.com/data')
print(response.json())9. 处理重定向
要处理或禁用重定向，可以使用以下代码：
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/data', allow_redirects=False)
print(response.status_code)10. 流式处理大型响应
要将大型响应流式处理并分块处理，而不是将其全部加载到内存中，可以使用以下代码：
import requests
response = requests.get('https://api.intumu.com/large-data', stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
process(chunk) # 将'process'替换为您的实际处理函数通过掌握这些技巧，您可以更有效地使用Python与HTTP API进行交互。学习这些操作将使您能够处理各种API请求和响应，从而使您的应用程序更具灵活性和功能性。
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