作为一名python新手，我最近开始学习如何使用python及其库存api。在这个过程中，我掌握了以下技能：
以下是我的学习历程和关键点总结：
1. Python环境配置
Python的虚拟环境(venv)可以隔离项目依赖，避免包冲突。这是最佳实践。
创建和激活虚拟环境：
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创建：python -m venv venv
激活(Mac/Linux): source venv/bin/activate
激活(Windows): venv\Scripts\activate
这确保了每个项目的依赖项相互独立。
包管理：使用pip管理依赖项：
安装包：pip install requests python-dotenv
保存依赖项：pip freeze > requirements.txt
根据依赖项安装：pip install -r requirements.txt
2. 环境变量
为了安全地存储API密钥和凭据，我使用了.env文件：
.env文件内容：
SCHWAB_CLIENT_ID=my_secret_id SCHWAB_CLIENT_SECRET=my_secret_key
Python代码：
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv() # 加载.env文件中的变量
api_key = os.getenv('SCHWAB_CLIENT_ID')
重要提示： 切勿将.env文件提交到Git版本控制系统中。使用.gitignore文件忽略它。
3. 发送HTTP请求
我使用requests库与API交互：
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
data = response.json() # 将响应转换为JSON
4. 理解API架构
在使用API之前，我仔细研究了它的架构。API架构就像蓝图，指明：
- 请求架构: 需要发送的数据，包括必填字段、数据类型和约束。
- 响应架构: 期望接收的数据，包括结构、数据类型和示例。
例如，一个检索股票价格的API端点：
请求架构:
{
"symbol": "string",
"date": "string (YYYY-MM-DD)",
"interval": "string (e.g., '1d', '1m')"
}
响应架构:
{
"symbol": "string",
"prices": [
{
"date": "string (YYYY-MM-DD)",
"open": "float",
"close": "float",
"high": "float",
"low": "float",
"volume": "integer"
}
]
}
理解架构的好处：
- 做好准备: 确保正确构建请求并知道如何处理响应。
- 预防错误: 遵守架构可以最大限度地减少无效请求或误解响应。
5. 使用JSON
API通常返回JSON格式的数据。以下是如何在Python中处理JSON：
import json
# 从文件中读取JSON
with open('tokens.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 将JSON写入文件
with open('tokens.json', 'w') as f:
json.dump(data, f, indent=4)
6. 错误处理
使用try...except块处理错误：
try:
response = requests.get(url)
data = response.json()
except Exception as e:
print(f"Error: {str(e)}")
return
7. 字符串格式化
使用f-strings和.format()方法格式化字符串：
f-strings: print(f"Stock: {name}, Price: ${price:.2f}")
.format() : print("Stock: {}, Price: ${:.2f}".format(name, price))
8. 字典操作
Python字典处理嵌套API数据非常方便：
获取值并设置默认值: price = data.get('price', 'N/A')
访问嵌套字典:
stock = data[symbol]
quote = stock.get('quote', {})
price = quote.get('lastPrice', 'N/A')
9. 调试技巧
- 打印调试信息:
print(f"Debug: {variable}") - 检查变量类型:
print(f"Type: {type(data)}") - 打印格式化的字典:
import json; print(json.dumps(data, indent=2))
10. 身份验证挑战
我遇到的最大挑战是身份验证。最终，我发现需要一个经纪账户和一个开发者账户才能成功验证，而不仅仅是开发者账户。这让我意识到，寻求帮助非常重要。
结论
Python对新手非常友好！我学到了很多：虚拟环境、环境变量、requests库、错误处理、清晰的代码风格等。
后续步骤
- 深入学习API身份验证
- 探索数据可视化
- 改进错误处理
- 实现自动化测试
数据分析仓库：https://www.php.cn/link/fc1618c9ae39989770371191790a772b
