Python快速掌握数据分析中API接口调用技巧【教程】

API调用核心是搞懂请求逻辑、处理响应、安全传参三步；需细读文档明确URL、方法、参数、认证；用requests规范发请求，检查状态码，合理处理异常与批量调用。

调用API是数据分析中获取实时、外部数据最常用的方式，Python凭借requests库和简洁语法，让这件事变得非常直接——关键不是学多少函数，而是搞懂请求逻辑、处理常见响应、安全传参这三步。

看清接口文档再动手

很多卡住不是代码问题，是没读清文档。重点关注四点：请求地址（URL）、请求方法（GET/POST）、必填参数（query string 或 body）、认证方式（API Key、Bearer Token、OAuth等）。比如调用天气API，https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Beijing&appid=xxx 中 q 和 appid 就是必须带的查询参数。

• 用浏览器或 Postman 先手动访问一次，确认能返回 JSON 数据
• 注意 Base URL 和 Endpoint 的区别，别把版本号（如 /v1/）漏掉
• 有些接口要求 Header 设置 User-Agent 或 Content-Type，不加可能被拒绝

用 requests 发出干净请求

requests.get() 和 requests.post() 足够覆盖 90% 场景。GET 传参用 params 参数，POST 提交 JSON 数据用 json=，提交表单用 data=。别手拼 URL 或用字符串格式化传参，既不安全也不易读。

• GET 示例：requests.get(url, params={"q": "Shanghai", "appid": "abc123"})
• POST JSON 示例：requests.post(url, json={"name": "Alice", "age": 30})
• 带认证的 GET：headers={"Authorization": "Bearer xyz789"}，传入 headers= 参数

别跳过响应检查和错误处理

HTTP 状态码不是只有 200 才算成功。4xx 表示客户端问题（如参数错、没授权），5xx 是服务端问题。直接 .json() 解析前，先用 r.raise_for_status() 捕获异常，或手动检查 r.status_code。

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• 加个简单判断：if r.status_code == 200: data = r.json()
• 对可能为空或结构变动的字段，用 .get("key", "default") 取值，避免 KeyError
• 网络不稳定时，可加 timeout=(3, 7)（连接3秒，读取7秒），防止卡死

批量请求记得节制和延时

分析多城市天气、多支股票行情时容易写循环狂刷接口。多数公开 API 有调用频率限制（如每分钟 60 次），超限会返回 429。简单加 time.sleep(0.1) 就能避开大部分封禁。

• 优先查接口是否支持批量请求（比如一次传多个 ID），比循环更高效
• 把请求结果缓存到本地 JSON 或 SQLite，调试时不用反复调用
• 用 try...except requests.exceptions.RequestException 包住单次请求，失败就跳过，别让整个脚本崩掉

基本上就这些。API 调用不复杂但容易忽略细节，把每次请求当成一次“小对话”：说清楚你要什么（参数）、亮明身份（认证）、听明白回应（状态+数据），再交给 pandas 处理就顺了。

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