python包索引(PyPI)提供了超过10万个代码库的包，它能够帮助python程序员完成许多工作，无论是构建web应用程序还是分析数据。另外PyPI还提供了很多诸如 twilio 之类的API的辅助库。

下面让我们通过使用4个不同的 Python HTTP 库来学习如何从 RESTful API 检索和解析 JSON 数据，以此来演示PyPI包的强大功能。

文中的每个示例都包含以下内容：

定义要解析的URL，我们将使用Spotify API，因为它不需要在请求时进行身份验证。

创建一个 HTTP GET 去请求这个URL。

解析返回的JSON数据。

我们将要使用的四个库用了不同的方法得到同一个结果。如果你把结果输出，将会看到一个有Spotify搜索结果的字典:

*注意：结果可能会根据你使用的Python版本而有所不同。在这篇文章中，所有的代码都使用Python 3编写。 如果你仍在使用Python 2.X，那么请考虑为Python 3设置一个virtualenv。

以下说明将帮助您使用virtualenv与Python 3：

为Python 3测试创建一个名为 pythreetest的目录。

一旦安装了virtualenv，从项目目录中执行以下命令：

使用以下命令创建一个新的virtualenv：

virtualenv -p python3 myvenv

使用 source命令激活 myvenv：

source myvenv/bin/activate

现在你将能够使用 pip安装需要的库，并在virtualenv中使用Python 3启动解释器，在那里您可以成功导入包。

urllib

urllib是一个内置在Python标准库中的模块，并使用 #来实现HTTP和HTTPS协议的客户端。 由于urllib是同Python一起进行分发和安装的，因此无需使用 pip 进行安装。 如果你重视稳定性，那么这就是给你准备的。 twilio-python助手库就使用了urllib。

urllib同其他库比起来需要做更多的工作。 例如：你必须在发出HTTP请求之前创建一个URL对象。

import urllib.requestimport urllib.parseurl = '#/v1/search?type=artist&q=snoop'f = urllib.request.urlopen(url)print(f.read().decode('utf-8'))

在上面的例子中，我们将请求URL发送到CGI的stdin，并读取返回给我们的数据。

Requests

Requests是Python社区中最喜欢的库，因为它简洁易用。 Requests由urllib3提供支持，有玩笑说这是“唯一的非转基因HTTP库，适合人类消费”。

Requests 抽象了大量的程式化的代码，使得HTTP请求比使用内置urllib库更简单。

首先用pip进行安装

pip install requests

向 Spotify 发送请求

import requestsr = requests.get('#/v1/search?type=artist&q=snoop')r.json()

输出结果：

from pprint import pprintpprint(r.json())

我们刚刚向Spotify发出了一个 GET请求，同时创建了一个名为 r的 Response对象，之后使用内置的JSON解码器来处理我们请求的内容。

Octopus

Octopus是为想要 GET一切的开发人员准备的。它允许你多任务去访问Spotify。就像它的名字一样，这个库使用线程并发地检索和报告HTTP请求的完成情况，同时可以使用你所熟悉的库。

或者，你可以使用 Tornado 的 IOLoop 进行异步请求，不过在这里就不尽兴尝试了。

通过pip安装：

pip install octopus-http

Octopus的设置比前面的例子稍微多一些。 我们必须构建一个响应处理器，并使用内置的JSON库对JSON进行编码。

import jsonfrom pprint import pprintfrom octopus import Octopusdef create_request(urls): data = [] otto = Octopus( concurrency=4, auto_start=True, cache=True, expiration_in_seconds=10 ) def handle_url_response(url, response): if "Not found" == response.text: print ("URL Not Found: %s" % url) else: data.append(response.text) for url in urls: otto.enqueue(url, handle_url_response) otto.wait() json_data = json.JSONEncoder(indent=None, separators=(',', ': ')).encode(data) return pprint(json_data)print(create_request(['#/v1/search?type=artist&q=snoop', '#/v1/search?type=artist&q=dre']))

在上面的代码片段中，我们定义了 create_requests函数来使用线程Octopus请求。 我们从一个空的list开始， data，并创建Octopus类的一个实例 dotto。 最后配置了默认设置。

然后我们构建响应处理器，其中的 response参数是 Octopus.Response的一个实例。 当每个请求成功后，响应内容将被添加到数据列表中。在响应处理器内部，我们可以使用 Octopus类的主要方法。 .enqueue方法用于加入新的URL。

我们指定 .wait方法等待队列中的所有URL完成加载，然后对JSON列表进行JSON编码并打印结果。

吁，终于结束了。

HTTPie

HTTPie适用于希望快速与HTTP服务器、RESTful API 和 Web 服务进行交互的开发人员，它仅仅需要一行代码。 这个库是“一个可以让你微笑的开源 CLI HTTP客户端：用户友好的 curl 替代方案”。虽然它可以不依赖Python环境，但是它可以通过Pip安装，并用来创建HTTP请求。

pip install httpie

默认协议是HTTP，但您可以创建一个别名，并重置HTTPS为默认值，如下所示：

alias https='http —default-scheme=https'

之后创建请求：

https "#/v1/search?type=artist&q=snoop"

使用HTTPie仅需要URL就够了。

最后的想法 Python 生态提供了许多与 JSON api 交互的选择。虽然这些方法对于最简单的请求是相似的, 但随着 HTTP 请求的复杂性增加, 这些差异变得更加明显。多进行尝试, 看看哪一个最适合你的需求。你甚至可以尝试用另一种语言, 如 Ruby。