在python中请求百度easyDL

在python中请求easyDL

导入所需的库

import requests
import json
import base64

access_token的获取

url_token = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
data_token = {"grant_type":"client_credentials","client_id":"SyxRac9LCYvgALevM8jzIrCH","client_secret":"IZNEomXbYA3LZN2g92iOwNc83xvTGYLE"}
#由于post请求的习惯是在body中放入要传给服务器的数据，因此，这里的post方法采用了data参数，而不是params参数。然而，采用params参数也是可以的
resp = requests.post(url_token,data = data_token)
#resp是一个http响应对象，resp.text则是一个json格式的字符串.json.loads()方法可以将json字符串转为字典。
resp_dict = json.loads(resp.text)
#转为字典之后的好处就是，可以直接从键索引出值，access_token的获取相比用字符串处理要方便得多
access_token = resp_dict["access_token"]
#print(resp_dict["access_token"])

请求过程

url_app = " https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/classification/chair111"
#用文件打开要测试的test.jpg文件
with open("test.jpg","rb") as img:
    '''
    read()方法读取文件对象，读取的结果是二进制数据。
    base64是一种用64个可打印字符表示二进制数据的编码方式（但是这不意味着编码后的结果就变成了字符串。实际上，仍然是字节类型的二进制数据，
    只不过用字符表示而已）因此，用b64encode()方法对上述文件流数据进行b64编码后，得到的结果数据类型是"bytes"，不是"str"。
    要将base64编码之后的数据转成字符串，需要将其解码。而decode()方法能够对二进制数进行解码，将其转为字符串数据。
    img_str就是base64编码的字符串表示
    '''
    img_str = base64.b64encode(img.read()).decode()
#设置请求头的Content-Type参数为application/json这是easyDL的API要求的格式
head = {"Content-Type":"application/json"}
#easyDL的API要求post请求的数据格式必须是json字符串数据，因此，在正式请求之前，必须用json.dumps()方法将data_app这个字典转化为json字符串
data_app = {"image":img_str,"access_token":access_token}
data_app_json = json.dumps(data_app)
response = requests.post(url,data = data_app_json,headers = head)

    
    
    

获取结果

#将字符串形式的返回结果"装载为"字典形式
response_dict = json.loads(response.text)
print(response_dict)
print("@#￥%……&*"*10)
print(type(response_dict))
print("@#￥%……&*"*10)
print(response_dict["results"])
print("@#￥%……&*"*10)
print(response_dict["results"][0])
print("@#￥%……&*"*10)
print(response_dict["results"][0]["name"])
    

{'log_id': 874521850472971359, 'results': [{'name': 'red', 'score': 0.9805475473403931}, {'name': 'white', 'score': 0.009044390171766281}, {'name': 'black', 'score': 0.006555040366947651}, {'name': 'null', 'score': 0.0038529913872480392}]}
@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*

@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*
[{'name': 'red', 'score': 0.9805475473403931}, {'name': 'white', 'score': 0.009044390171766281}, {'name': 'black', 'score': 0.006555040366947651}, {'name': 'null', 'score': 0.0038529913872480392}]
@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*
{'name': 'red', 'score': 0.9805475473403931}
@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*@#￥%……&*
red

result_dict = {}
for i in range(len(response_dict["results"])):
    result_dict[response_dict["results"][i]["name"]]=response_dict["results"][i]["score"]
print(result_dict)
    
    
    
    
    
    

{'red': 0.9805475473403931, 'white': 0.009044390171766281, 'black': 0.006555040366947651, 'null': 0.0038529913872480392}