用Python编写web API的教程

yipeiwu_com5年前Python基础

自从Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出REST(Representational State Transfer)风格的软件架构模式后,REST就基本上迅速取代了复杂而笨重的SOAP,成为Web API的标准了。

什么是Web API呢?

如果我们想要获取一篇Blog,输入http://localhost:9000/blog/123,就可以看到id为123的Blog页面,但这个结果是HTML页面,它同时混合包含了Blog的数据和Blog的展示两个部分。对于用户来说,阅读起来没有问题,但是,如果机器读取,就很难从HTML中解析出Blog的数据。

如果一个URL返回的不是HTML,而是机器能直接解析的数据,这个URL就可以看成是一个Web API。比如,读取http://localhost:9000/api/blogs/123,如果能直接返回Blog的数据,那么机器就可以直接读取。

REST就是一种设计API的模式。最常用的数据格式是JSON。由于JSON能直接被JavaScript读取,所以,以JSON格式编写的REST风格的API具有简单、易读、易用的特点。

编写API有什么好处呢?由于API就是把Web App的功能全部封装了,所以,通过API操作数据,可以极大地把前端和后端的代码隔离,使得后端代码易于测试,前端代码编写更简单。

一个API也是一个URL的处理函数,我们希望能直接通过一个@api来把函数变成JSON格式的REST API,这样,获取注册用户可以用一个API实现如下:

@api
@get('/api/users')
def api_get_users():
  users = User.find_by('order by created_at desc')
  # 把用户的口令隐藏掉:
  for u in users:
    u.password = '******'
  return dict(users=users)

所以,@api这个decorator只要编写好了,就可以把任意的URL处理函数变成API调用。

新建一个apis.py,编写@api负责把函数的返回结果序列化为JSON:

def api(func):
  @functools.wraps(func)
  def _wrapper(*args, **kw):
    try:
      r = json.dumps(func(*args, **kw))
    except APIError, e:
      r = json.dumps(dict(error=e.error, data=e.data, message=e.message))
    except Exception, e:
      r = json.dumps(dict(error='internalerror', data=e.__class__.__name__, message=e.message))
    ctx.response.content_type = 'application/json'
    return r
  return _wrapper

@api需要对Error进行处理。我们定义一个APIError,这种Error是指API调用时发生了逻辑错误(比如用户不存在),其他的Error视为Bug,返回的错误代码为internalerror。

客户端调用API时,必须通过错误代码来区分API调用是否成功。错误代码是用来告诉调用者出错的原因。很多API用一个整数表示错误码,这种方式很难维护错误码,客户端拿到错误码还需要查表得知错误信息。更好的方式是用字符串表示错误代码,不需要看文档也能猜到错误原因。

可以在浏览器直接测试API,例如,输入http://localhost:9000/api/users,就可以看到返回的JSON:

相关文章

celery4+django2定时任务的实现代码

网上有很多celery + django实现定时任务的教程,不过它们大多数是基于djcelery + celery3的; 或者是使用django_celery_beat配置较为繁琐的。...

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解 先说下为什么要使用到双向RNN,在读一篇文章的时候,上文提到的信息十分的重要,但这些信息是不足以捕捉文章...

使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程

 Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能。 例如让我们看看Django web框架,该...

Python中字典(dict)和列表(list)的排序方法实例

一、对列表(list)进行排序 推荐的排序方式是使用内建的sort()方法,速度最快而且属于稳定排序复制代码 代码如下:>>> a = [1,9,3,7,2,0,5]&...

Python 存储字符串时节省空间的方法

从 Python 3 开始,str 类型代表着 Unicode 字符串。取决于编码的类型,一个 Unicode 字符可能会占 4 个字节,这个有些时候有点浪费内存。 出于内存占用以及性能...