文本处理API调用核心是稳定传参、正确解析、容错重试、结果归一化;需规范参数组装、设置请求超时与鉴权、分步校验响应、实施指数退避重试与熔断降级。

文本处理项目API接口调用,核心不在“怎么发请求”,而在于稳定传参、正确解析、容错重试、结果归一化。下面从四个关键环节讲清落地要点。
多数文本处理API(如分词、NER、情感分析)对输入格式敏感。常见坑是字符编码不一致、字段名大小写错、必填项遗漏。
encodeURIComponent(前端)或urllib.parse.quote(Python后端)text,有的叫content,有的还要求嵌套在data里{"texts": ["句1", "句2"]})或循环调用+并发控制裸用fetch或requests.get容易卡死或被拒。必须显式设置关键选项。
Content-Type: application/json;若需鉴权,按文档加Authorization: Bearer xxx或X-API-Key: xxx
redirect='manual'),防止302跳转丢失原始响应体返回200不代表成功——很多API用{"code":0,"msg":"ok","data":{...}}结构,code非0才是真错误。
json.JSONDecodeError,防脏数据if resp.get('code') != 0: raise BizError(resp.get('msg'))
.get('data', {}).get('entities', [])这类链式安全访问,不硬写resp['data']['entities']
网络抖动、限流、临时过载很常见。简单for循环重试不解决问题,要带退避和熔断。
{"label": "unknown", "confidence": 0.0},不停止主流程基本上就这些。不复杂但容易忽略细节,上线前用异常测试(如故意传超长文本、空字符串、特殊符号)跑一遍,比写十遍正常用例更有用。
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