Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

POST-запрос Python со значениями/аргументами вложенного словаря

Уже просмотрел здесь, здесь и здесь, но все еще возникают проблемы. У меня есть POST data, который выглядит так:

{
   "config":{
             "param1": "param1 value",
             "param2": "param2 value",
             "param3": "param3 value"
            },
   "name": "Testing API",
   "url": "https://testingapi.my.own.com",
   "enabled": true
}

У меня есть следующие заголовки:

{
  "Content-Type": "application/json",
  "referer": "https://testingapi.my.own.com",
  "X-CSRFToken": "my token value here"
}

Как отформатировать это для session.post?

Я продолжаю получать код ответа 400, а в журналах указано, что я не отправляю требуемые параметры в запросе post.

Вот код:

headers = {"Content-Type": "application/json",
           "referer": "https://testingapi.my.own.com",
           "X-CSRFToken": "my token"
}

request_data = {
   "config":{
             "param1": "param1 value",
             "param2": "param2 value",
             "param3": "param3 value"
            },
   "name": "Testing API",
   "url": "https://testingapi.my.own.com",
   "enabled": "true"
}

#tried the following:
r = session.post(url, data =  request_data, headers=headers)
r = session.post(url, json =  json.dumps(request_data), headers=headers)

  • Вы пробовали response.text или response.json(), чтобы увидеть, есть ли в ответе API какие-либо ошибки проверки? 07.07.2021
  • Как вы POST загружаете полезную нагрузку? requests.post(url, data=...) или requests.post(url, json=...)? 07.07.2021
  • @ПолМ. Я пробовал оба, но не в восторге 07.07.2021
  • @AbdulNiyasPM Ошибка: Invalid data. Expected a dictionary, but got a str. 07.07.2021
  • Можете ли вы поделиться тем, что такое фактический API/конечная точка? 07.07.2021
  • @ПолМ. К сожалению, это за корпоративным прокси 07.07.2021
  • @ПолМ. обновил мой пост 07.07.2021
  • @Шери Попробуй session.post(url, json=request_data, ...) 07.07.2021
  • @PaulM.вот и все... сработало! 07.07.2021

Ответы:


1

Когда вы делаете data = request_data, ваш вложенный словарь не упаковывается в тело запроса, как вы ожидаете. Попробуйте проверить атрибут body объекта request:

import requests
s = requests.Session()
request_data = {
    "config":{
        "param1": "param1 value",
        "param2": "param2 value",
        "param3": "param3 value"
     },
    "name": "Testing API",
    "url": "https://testingapi.my.own.com",
    "enabled": True
}
r = s.post('https://httpbin.org/post/404', data=request_data )
r.request.body

возвращается

'url=https%3A%2F%2Ftestingapi.my.own.com&enabled=True&config=param3&config=param2&config=param1&name=Testing+API'

А когда вы json = json.dumps(request_data), вы дважды сбрасываете свои данные в json, поэтому сервер (после десериализации данных один раз) видит только строку json, а не несериализованный dict (см. запросы документов).

Поэтому вам нужно либо сериализовать свои данные, прежде чем передавать их в data

r = s.post('https://httpbin.org/post/404', data=json.dumps(request_data), )

или, как предложил Пол, используйте параметр json и передайте ему данные:

r = s.post('https://httpbin.org/post/404', json=request_data)
07.07.2021
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..