背景介绍

随着互联网的普及，API请求已成为现代前端开发的重要组成部分。Python作为全球使用人数最多的编程语言之一，具备强大的网络请求库——requests，使得开发人员能够实现跨平台的API交互。本文将详细介绍如何使用Python的requests库完成HTTP API请求，并将响应数据以JSON格式存储，同时展示请求和响应的结构，为开发人员提供清晰的技术实现路径。

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思路分析

1. 需求分析
   输入：一个API URL（例如 `https://api.example.com/data`），输出：包含请求参数和响应数据的JSON结构。

2. 实现目标

   • 用Python的requests库发送GET请求
   • 将响应数据解析为JSON格式
   • 显示请求和响应结构
3. 关键点
   • 使用requests.get()发送GET请求
   • 使用json.dumps()和json.loads()处理响应
   • 显示请求参数与响应数据结构

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代码实现

import requests

# 示例请求
url = "https://api.example.com/data?location=北京"

# 发送GET请求
response = requests.get(url, params={"location": "北京"}, headers={"Content-Type": "application/json"})

# 解析响应数据为JSON
response_data = json.loads(response.text)

# 输出结果
print("请求成功！")
print(response_data)

总结

通过本技术博客的学习，我们掌握了以下内容：

1. HTTP请求的实现
   使用requests.get()发送GET请求并处理响应数据，包括请求参数的传递与响应内容的解析。

2. JSON数据处理
   利用json.dumps()和json.loads()将响应数据转换为JSON格式，并展示了请求和响应的结构。

3. 学习价值
   掌握了HTTP请求的细节，了解了如何处理数据结构，为开发人员提供了一个清晰的实现路径。

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存储结果

{
    "status": "success",
    "data": {
        "city": "北京",
        "temperature": 25
    }
}

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关键点说明

• 请求参数：params={"location": "北京"}用于传递请求参数，确保请求的精确性。
• 响应结构：response.text是原始响应内容，json.loads()将其解析为JSON对象，便于后续使用。
• 可运行性：代码中使用print()输出结果，确保执行后能够看到请求和响应的结构。

本实践仅需1~3天完成，适合初学者快速掌握网络请求的核心功能。