相信做过自动化运维的同学都用过REST API接口来完成某些动作。API是一套成熟系统所必需的接口，可以被其他系统或脚本来调用，这也是自动化运维的必修课。
本文主要介绍python中调用REST API的几种方式，下面是python中会用到的库。
– urllib2
– httplib2
– pycurl
– requests
urllib2
– Sample1
import urllib2, urllib
github_url = 'https://api.github.com/user/repos'
password_manager = urllib2.HTTPPass
在Python中，调用REST API接口是常见的任务，特别是在自动化运维和系统集成中。REST（Representational State Transfer）是一种架构风格，用于构建Web服务。本文将详细介绍四种常用的Python库：urllib2、httplib2、pycurl和requests，以及如何使用它们来调用REST API。
1. **urllib2**：
- `urllib2`是Python标准库的一部分，提供了一系列功能来处理URL。它支持HTTP、HTTPS等协议，并可以处理认证、重定向等。
- **Sample1**展示了使用urllib2进行HTTP基本认证的方法。创建一个`HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm`对象来存储用户名和密码，然后创建`HTTPBasicAuthHandler`处理程序。接着，通过`build_opener`创建一个opener，最后安装opener并使用`urllib2.Request`发送请求。
- **Sample2**演示了向URL添加自定义头（如IAF token）并处理可能的HTTP错误。
2. **httplib2**：
- `httplib2`是一个增强版的HTTP客户端，提供了缓存功能和更好的错误处理。它也支持HTTP/1.1和基本认证。
- **Sample3**展示如何使用httplib2进行认证和发送POST请求。创建一个`Http`对象，然后使用`add_credentials`添加认证信息。接下来，构造请求的URL和数据，最后使用`request`方法发送请求。
3. **pycurl**：
- `pycurl`是一个Python接口，用于libcurl库，它提供了丰富的HTTP和其他网络协议功能。虽然示例中没有给出具体的pycurl代码，但通常可以通过设置选项（如`setopt`）来处理认证、头信息和POST数据。
4. **requests**：
- `requests`是Python社区广泛使用的库，它比urllib2和httplib2更易用，功能也更强大。它支持所有常见的HTTP方法，自动处理会话、Cookie、认证等。
- 使用requests库调用REST API非常直观。例如，发送一个带有认证的POST请求，可以这样写：
```python
import requests
import json
url = "your-api-url"
payload = {"key": "value"}
headers = {"Authorization": "Basic " + base64.b64encode(user + ":" + passwd)}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
response.raise_for_status()
response_data = response.json()
print(response_data)
```
- 这段代码首先定义了URL、要发送的数据（作为JSON）和认证头，然后使用`requests.post`发送请求。`raise_for_status`会检查响应状态码，如有错误则抛出异常，最后解析JSON响应数据。
每个库都有其特点和适用场景，比如urllib2适合基础的HTTP操作，httplib2提供了缓存功能，pycurl适合复杂的需求，而requests因为其简洁的API和强大的功能，通常是首选。
总结来说，Python调用REST API接口时，可以根据项目需求选择合适的库。对于大多数简单到中等复杂的任务，requests通常是最佳选择，因为它易于使用且功能强大。而对于更高级的功能，如缓存、多线程或更底层的控制，可以考虑使用httplib2或pycurl。了解和掌握这些库，将有助于你在自动化运维或开发过程中更加高效地与RESTful服务进行交互。
