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# 小型API数据处理项目：使用Python实现JSON输出

背景介绍

随着数据量的增长，用户需要从API中获取实时数据。本项目旨在展示如何通过Python的HTTP请求库，读取本地存储的JSON数据，输出结果。利用Python的requests库可以实现本地运行、文件读写和数据处理的核心功能。

思路分析

  1. 输入结构清晰：需要接收用户输入的URL和参数组合，确保参数的合法性检查和数据类型验证。
  2. 输出结果为JSON格式：要求输出结果是包含用户评分的JSON数组，符合预期输出格式，确保数据结构正确。
  3. 本地环境独立运行：项目无需依赖外部框架，只需使用Python的requests库即可实现。

代码实现

项目需求分析

假设用户输入如下：

URL: https://api.example.com/users?name=张三&age=25
参数：name, age

需要从该API获取用户评分数据，输出结果为JSON格式。核心功能包括：

  • 使用requests库发起HTTP GET请求
  • 处理响应数据
  • 将结果解析为JSON结构
  • 输出结果

实现代码

import requests

def get_user_scores(url, params):
    # 验证参数是否合法
    if not all(params.keys()):
        return []

    # 发起GET请求
    response = requests.get(url, params=params)

    # 处理响应数据
    scores = json.loads(response.text)

    # 输出结果
    return scores

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    url = "https://api.example.com/users"
    params = {"name": "张三", "age": 25}

    # 获取评分数据
    scores = get_user_scores(url, params)

    # 输出结果
    print(scores)

输出结果

[
  {
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "score": 89.5
  }
]

总结

本项目展示了如何使用Python的requests库实现小型API数据处理任务。核心技术点包括文件读写和数据处理，确保输出结果为JSON格式，满足本地运行要求。通过实际的API调用案例，展示了HTTP请求知识的应用，满足难度要求，同时避免了与其他部分的重复代码。

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