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python 数据接口包（python数据接口设计）
发布时间：2023-06-12 18:19:24
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于python 数据接口包的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
python怎么做接口测试工具
之前使用过urllib和urllib2做接口测试，在做的途中，感觉使用urllib2直接进行的get，post 请求并没有那么好用。作为测试人员，所需要的测试工具应当以方便为第一要务，测试的耗时只要是真正的无人值守，耗时不是太久的都可以接受。所以，本人又尝试了一个新的包：requests。
Requests 是用Python语言编写，基于 urllib，采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。Requests 的哲学是以 PEP 20 的习语为中心开发的，所以它比 urllib 更加 Pythoner。更重要的一点是它支持 Python3 ！推荐一篇文章，上面有该包的详细说明 传送门，以下只会写到我用到的部分，所以更多的了解需要自己去搜资料
好了，我们开始吧！！
接口测试中重要的部分：
1.get和post方法
2.用到的参数
3.请求头
4.cookie
5.日志输出
6.如何调试你的程序--借助fiddler
按照以上的顺序，我将一一说明我的搞法，因为编码能力有限，所以可能看着很low
一、get和post
requests包很好的实现了post和get方法，示例：
1 import requests2 response_get = requests.get(url, data, headers, cookies)3 response_post = requests.post(url, data, headers, cookies)
其他的访问方式如put，head等等，用法几乎都是如此，因为没用到，所以省略
现在一般的接口返回值有页面和json俩种，按照需求，可以分别使用response.text或者response.content获取，text获取的是unicode类型的返回值，而content返回值是str类型，所以我一般使用content来获取返回值，因为这样获取的返回值可以直接使用正则或者in的方式来验证返回值结果是否正确。
我自己为了实现接口的自动访问，所以又在requests上面加了一层封装，就像下面这样：
1 def main_get(list_result, cookies): 2 """ 3 用于模拟get请求，返回结果 4 :param list_result:空列表，用于存储结果 5 :param cookies: 登陆后的cookie 6 :return:访问结果 7 """ 8 # List_interface_get写在接口文件里，文件是py格式，然而它本身是字典类型 9 for key in List_interface_get:10 try:11 f1 = requests.get(key, cookies=cookies)12 if f1:13 print f1.content14 print List_interface_get[key]+'接口访问成功'15 split_line()16 list_result.append(f1.content+'||'+key)17 # print f1.read()18 except AssertionError:19 print 'One Error in get'20 pass21 return list_result22 23 24 def main_post(result_list, url_list, param_list, payload_list, note_list, cookies):25 """26 模拟post请求27 :param result_list: 结果字典28 :param url_list: 接口字典29 :param param_list: 入参字典30 :param payload_list: header字典31 :param notelist: 描述字典32 :param cookies: 登录获取的cookie33 :return:填充完成的结果列表34 """35 36 # post这块写的比较low，最好自己搞一个数据结构把它搞定37 for key in range(1, 9):38 a = requests.post(url=url_list[key], data=param_list[key], headers=payload_list[key], cookies=cookies)39 try:40 if a.content:41 print a.content42 print note_list[key]+'接口访问成功'43 split_line()44 result_list.append(a.content+'||'+url_list[key])45 except AssertionError:46 print 'One Error in post'47 pass48 return result_list
二、用到的参数以及请求头
我用的方法是把这些都存放于一个py文件中，当然也可以使用excel或者xml文件，甚至于使用DB。项目紧急，凑合了一下，这里的数据结构主要为了符合上面封装的函数，直接上代码看吧
1 BaseURL = 'https://******.com' # 测试环境 2 # 使用什么数据结构不重要，关键看实现方法中怎么解析你的测试数据 3 List_interface_get = { 4 BaseURL+'/api/****/****/****?****=1&****=375': '描述' 5 } 6 # 以下是用于post的接口 7 List_interface_post = { 8 1: BaseURL+'/api/****/****/****/****' 9 }10 # 以下是用于post的数据11 List_post_param = {12 1: 'new=222222&old=111111'13 }14 # 以下是post接口的描述，它是干嘛的15 List_post_note = {16 1: '修改密码'17 }18 # 以下是post用到的请求头19 List_post_header= {20 1: {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'}21 }
三、cookie
一款产品的接口测试中必定会使用登录状态，需要使用cookie实现，之前写过使用cookiejar获取cookie，requests中获取cookie的方法更为简单，不过首先你得知道是哪个接口set了cookie，不过一般是登录啦。登录接口访问之后set了cookie，那好，就去调用登录接口，然后拿到搞回来的cookie:
# 只需要这样！！login = requests.post(login_url, data=login_data, headers=login_header)
cookie = login.cookies
这个cookie就是登录状态了，拿着随便用，需要登录的就直接cookies=cookies
四、日志输出
这里注意看第二步中接口数据，有接口描述，也有接口是啥，第一步中又把content做成返回值了，具体拼接方式自己想吧，东西全有了，想写啥写啥，还可以加上获取本地时间的api获取接口运行时间，log文件该长啥样是门学问，这里就不献丑了。
五、借用fiddler调试你的脚本
requests允许使用代理访问，这有啥用，真有！fiddler是一款截包改包的工具，而且通过扩展可以进行请求间的比对，这样让你的程序访问的请求和真正正确的请求作对比，为啥我的程序访问出错？是不是缺了请求头？参数是不是丢了？cookie是不是少了？很容易看出来。写法如下：
proxies = { "http": "http://127.0.0.1:8888", "https": "http://127.0.0.1:8888"}
requests.post(url, proxies=proxies)
这样就可以走代理了，除fiddler以外还有charles和burp suite可以使用，具体看个人喜好吧。
在财经领域使用大数据分析技术主要运用的是pandas吗
大数据分析进阶之python财经数据抓取Python常用数据分析包：
Pandas：数据分析
Nltk：自然语言处理
Scikit：人工智能和机器学习
Numpy/scipy：矢量数据和科学计算
Sympy：符号计算
Gpu：并行超速运算
Opencv：图像视频处理
TVTK/mayavi：可视化
财经数据接口包
Pandas
Python Data Analysis Library 或 是基于NumPy 的一种工具，是python的一个数据分析包。
Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。
Pandas返回的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。
使用pandas自带财经数据接口，能够获取雅虎财经、世界银行等财经数据。
TuShare
TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁和多样的便于分析的数据，为他们在数据来源方面极大地减轻了工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。

TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。
使用TuShare自带财经数据接口，能够获取新浪财经的证券、宏观等财经数据。
使用TuShare自带财经数据接口，能够获取即时新浪财经数据、新浪股吧数据、个股信息地雷数据等数据。
接口简单易懂，返回的数据格式规整，非常便于处理分析！
数据挖掘实验室
持续追踪大数据和数据新闻前沿，通过自然语言处理、机器学习、R等大数据处理手段和D3、Echarts等数据可视化方法，玩转大数据驱动新闻。
tushare的接口怎么样使用？
Tushare简介Tushare金融大数据开放社区，免费提供各类金融数据和区块链数据,助力智能投资与创新型投资。网址：https://tushare.pro/register?reg=527754
注：推广一下分享链接，帮我攒点积分，你好我也好 ^_^ 。
python环境安装
强烈建议使用Anaconda，Anaconda的安装见：https://tushare.pro/document/1?doc_id=29
python的IDE我使用vscode，在Anaconda主界面中直接打开vscode，它会帮你设置好环境，简单方便。
tushare库安装
打开vscode的[查看]->[终端]，输入 pip install tushare 即可安装tushare。输入 pip install tushare --upgrade 即可更新tushare。缺少或者更新其他python库，参照这个方法即可。
环境安装好后，就可以开工了。直接上代码，这份代码从Tushare下载股票列表数据，保存为csv文件，同时保存在mssql数据库中。
注意：在to_sql中的schema参数为数据库名，需要带上该数据库的角色，我使用sa登录，数据库隶属于dbo。使用to_sql不需要创建表，pandas会自动帮你创建好，也不需要自己写插入数据的代码，还是很方便的。如果你在表中增加了主键或者唯一索引，有重复数据时批量入库会失败。tushare本身是有少量重复数据的。采用逐行入库的方式速度会比较慢，需要根据业务自己衡量选择。
#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import datetime
import random
import tushare
import pandas
import pymssql
import sqlalchemy
#需修改的参数
stock_list_file = 'stock_list.csv' #股票列表文件csv
#tushare token
tushare_token='你自己的token'
#数据库参数
db_host = '127.0.0.1'
db_user = 'sa'
db_password = 'pwd'
db_db = 'quantum'
db_charset = 'utf8'
db_url = 'mssql+pymssql://sa:pwd@127.0.0.1:1433/quantum'
#股票列表
def get_stock_basic() :
print('开始下载股票列表数据')
#获取tushare
pro = tushare.pro_api()
#下载
data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,fullname,list_status,list_date,delist_date')
#保存到csv文件
data.to_csv(stock_list_file)
#入库
engine = sqlalchemy.create_engine(db_url)
try:
#先一次性入库，异常后逐条入库
pandas.io.sql.to_sql(data, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False)
except :
#逐行入库
print('批量入库异常，开始逐条入库.')
for indexs in data.index :
line = data.iloc[indexs:indexs+1, :]
try:
pandas.io.sql.to_sql(line, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False, chunksize=1)
except:
print('股票列表数据入库异常：')
print(line)
finally:
pass
finally:
pass
print('完成下载股票列表数据')
return 1
#全量下载所有股票列表数据
if __name__ == '__main__':
print('开始...')
#初始化tushare
tushare.set_token(tushare_token)
print('获取股票列表')
get_stock_basic()
print('结束')
用Python能做哪些事情？
Python作为一门胶水语言，其实能做的事非常多，下面我简单介绍一下，分为八个方面，主要内容如下：
数据处理
Python提供了大量用于数据处理和科学计算的库，像numpy,scipy,pandas等，对于矩阵计算、线性代数等，numpy可以快速计算并得到结果，pandas内置的DataFrame类型可以快速处理各种常见的文件，像CSV，Excel，JSon等，是数据分析的利器，在数据处理中经常使用：
可视化
Python数据可视化库也非常丰富，除了经常使用的matplotlib外，还有许多其他可视化库，像seaborn，pyecharts等，绘制的图形种类更丰富，更漂亮，代码量也更少，非常容易学习，对于日常作图制表来说，是一个非常不错的选择：
机器学习
现在机器学习正火，其实Python里面也有现成的机器学习模块可供学习—scikit-learn，对于常见的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，这个模块都有现成的代码可直接使用，非常方便，对于想入门机器学习的朋友来说，这是一个非常不错的选择：
神经网络
神经网络起源应该比较早了，目前在图像领域应用比较广泛，Python也有现成的神经网络模块可供使用，比较有名的就是谷歌开源的tensorflow，可以快速构建神经网络模型，并支持GPU计算，对于科研人员来说，是一个非常不错的选择，当然，除此之外，还有更高级的theano，keras等，使用也非常方便：
财经金融
对于想快速获取股票财经数据的朋友来说，Python也有现成的模块可供使用—tushare，一个免费、开源的财经数据接口包，可以快速获取国内股票数据，而且自动整合了数据爬取、清洗到加工的过程，使用起来非常不错，对于金融分析人员来说，是一个非常不错的工具：
爬虫
Python非常适合做网页爬虫，像常见的urllib，bs4，requests，lxml等模块，对于爬取大部分网页来说非常容易，请求解析于一身，可以快速获取到我们需要的数据，当然，为了提高开发效率，避免重复造轮子，Python也提供了一个非常受欢迎的爬虫框架—scrapy，可定制性更高，用户只需要添加少量代码，便可快速启动爬虫：
游戏开发
对于游戏开发来说，Python也有一个专门的平台—pygame，专门用于游戏开发，对于开发小型游戏来说，这是一个非常不错的选择，摆脱了低级语言的束缚，代码量更少也更易学习，对于游戏感兴趣的朋友来说，这是一个非常不错的选择：
视频下载
对于视频下载来说，Python也有一个下载利器—you-get，可以免费快速的下载优酷、B站、美拍等网站视频，不需要登录，一键you-get就可以下载视频到本地，还支持在线播放功能，除此之外，还可以下载图片、音频等文件，是一个非常实用的工具：
目前，就分享这8个方便吧，比较实用也比较有趣，当然，还有许多其他方面的，像Web开发、桌面GUI、测试、运维、树莓派等，网上也有相关资料可供参考，感兴趣的朋友可以自己搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧
以上就是关于python 数据接口包相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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