Python调用API接口的几种方式 2018-01-08 gaoeb97nd... 转自 one_day_day... 修改 微信分享: 相信做过自动化运维的同学都用过API接口来完成某些动作.API是一套成熟系统所必需的接口,可以被其他系统或脚本来调用,这也是自动化运维的必修课. 本文主要介绍python中调用API的几种方式,下面是python中会用到的库. - urllib2 - httplib2 - pycurl - requests urllib2 import urllib2, u

Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

在工作中经常遇到需要打开许多个excel表格,然后合并的需求,合并的同时要求格式必须原汁原味的保留.利用VBA代码可以比较轻松的解决,现在我们来看Python中如何实现. 上代码: from openpyxl import Workbook from win32com.client import Dispatch import os import datetime def copy_excel_file(source_file_list, destination_file): run_app =

python中调用API的几种方式: - urllib2- requests 一.调用别人的接口 案例1.urllib2 import urllib2, urllib github_url ='https://api.github.com/user/repos' password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() password_manager.add_password(None,github_url, 'user', '*

这个比较乱,抽口再修改一下. 工作需要调有赞API的接口数据,  返回数据. 进行数据处理 现在两部分比较重要:1 自动获取数据  ,  2处理excel的过程. 明白接口的过程.传入参数   https://open.youzan.com/v3/apicenter/doc-api-main/1/2/salesman/youzan.salesman.trades.get 这个地址里面,都有 各个很细的API 过程. 例如   导入 外部API  .例如获得分销用户的方法的API . 用户的api

当没有数据的时候,报错: 解决方法: 在后台那边处理一下,当没有数据的时候,令 data : ' ' 或者 data : [ ] 前端代码: var loading = layer.load(1, {shade: [0.1,'#fff']}); table11=$('#table11').DataTable( { "ajax": "User/showTech", "initComplete":function(){ layer.close(loa

废话不多说,直接上代码: json 格式化转DataTable: result为从接口得到的数据,格式化json的方法主要来自Newtonsoft.Json JObject joUnit = JObject.Parse(result); string a = Convert.ToString(joUnit["data"]["UnitComInfoList"]); JArray jo = (JArray)Newtonsoft.Json.JsonConvert.Dese

python中调用API的几种方式: - urllib2 - httplib2 - pycurl - requests urllib2 import urllib2, urllib github_url = 'https://api.github.com/user/repos' password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() password_manager.add_password(None, github_url, '

前提:安装pip install requests 导入import requests 1.get请求   result=requests.get(url,d).json()  或  .text 2.普通的post请求  result=requests.post(url,data).json()   或   .text 3.存在cookies时的2种方法 result1=requests.post(url,data,cookies=cookie).text 或 result2=requests.

由于小程序发起网络请求需要通过 wx.request 文档地址 https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/api/network-request.html 习惯用ajax了,则把(wx.request)封装一下 1.新建文件 http.js  /*习惯用ajax了,则把(wx.request)封装一下, 调用方式 1.先引入:const http = require('../../js/http.js') 2.使用方式:http.post或者http.g

1  添加数据 def add(): # 输入姓名,年龄,电话 name=raw_input('name:') age=raw_input('age:') phone=raw_input('phone:') #封装个人信息,放入list里面 stu=[name,age,phone] #把学生放入数据源data_list data_list.append(stu) print data_list print 'hi,welcome to Beijing!' 注意:当添加完数据桌面会新建一个txt文

实现一个小功能,当输入相应的序号,会执行相关操作, 比如当输入序号1,会执行添加功能 #coding:utf-8print '''1 添加数据2 删除数据3 修改数据4 查看数据5 退出程序'''def add():# 输入姓名,年龄,电话name=raw_input('name:')age=raw_input('age:')phone=raw_input('phone:')#封装个人信息,放入list里面stu=[name,age,phone]#把学生放入数据源data_listdata_li

1. requests import requests, jsongithub_url = 'https://api.github.com/user/repos'data = json.dumps({'name':'test', 'description':'some test repo'})r = requests.post(github_url, data, auth=('user', '*****'))print r.json 2.urllib(python3) from urllib i

import requests,jsonurl = 'http://47.108.115.193:9000/tb-store/store/getWechatAppHome'header={"token":"eyJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJzdWIiOjQ1LCJjcmVhdGVkIjoxNjA1NzUzOTEyMjE5LCJleHAiOjIwMzc3NTM5MTJ9.-w8G6488HELRyw-jl13y2O9hUiOmiMEjbKmX12HTTwYZZXq

需求: 运营有若干批次的视频.有上千个,视频文件,有mp4格式的,有ts格式的 现在有需要去掉视频文件片头和片尾的批量操作需求. 比如 文件夹A下面的视频去掉片尾10秒 文件夹B下面的视频去掉片头6秒,去掉片尾60秒 文件夹C下面的视频去掉片头15秒 而每个文件夹下面视频存在时间长度不一样的情况 而且一个周末必须搞定(MMP,周五下班时找我求助) 嗯~~ 开始我的研究 首先想到的是网上搜索视频处理模块 网上搜到的大多都是ffmpeg工具.就准备从它切入 网上搜索了解了大概的用法之后,下下载下来测

1.C++代码提供Python需要的接口: #include "stdafx.h" #include <boost/python.hpp> #include <string> using namespace std; string greet() { ;i<;++i) { return "hello"; } } BOOST_PYTHON_MODULE(hello) { boost::python::def("greet&quo

对于现在APP开发来说,目前流行的两个方式是原生和H5.就如同之前业界程序猿争论的BS和CS之争一样,业界对于H5和原生也有不小的争论.对于前者的争论在于PC端,后者在于移动端上体现. 那一个APP适合用什么技术来开发,主要通过下面几点来判断:1.APP对于文字的要求(格式加粗,字体多样性)是否高,H5可以很好的实现,而原生则会弱于H5:2.APP对于交互(页面切换,部分版块变化)的要求是否高,H5通常在交互上比较吃力,有交互的需求是基本上是在加载一个网页,而原生来说是很简单的一个过程,只是加载

Python - Matlab 目录 Python-Matlab 引擎 Python-Matlab 数组 Python-Matlab 基本操作 Python-Matlab 调用 m 文件 Matlab的官方文档中介绍了Matlab与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于Python开放的引擎API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互. 除了使用官网的Matlab引擎来驱动Matlab外,还可以使用第三方包mlab来进行连接或直接使

1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要构造一批用户三要素(姓名.手机号.身份证).构造一批银行卡数据.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000

Flickr是雅虎旗下的图片分享网站,上面有全世界网友分享的大量精彩图片,被认为是专业的图片网站.其API也很友好,可以实现多种功能.这里我使用了Python调用其API获得了大量的照片数据.需要注意的是,要想登录其网站,注册成为开发者,并调用其API,需要FQ.但获得的url可以不FQ查看. 首先需要先去Flickr注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,其API网址在:https://www.flickr.com/services/api/ Flickr提供了多

要写这篇博客其实我的内心是纠结的,老实说,我对zabbix的了解实在不多.但新公司的需求不容置疑,当我顶着有两个头大的脑袋懵懵转入运维领域时,面前摆着两百多组.上千台机器等着写入zabbix监控的需求(这种心境你们随意感受下就好),也尝试从网上查各种现成的资料,希望能找到解救自我的一些蛛丝马迹,然而发现大家在使用zabbix的时候都局限在“主机.查询组.模板的增删改查上”,甚至还贴心的封装成“类”以供调用.却不符合我要对Action进行配置的需求.几经挣扎,还是结合官网解释+自我臆测得到了想要的