工作记录 02 批量调用api接口

最新推荐文章于 2025-06-17 17:55:05 发布

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该代码示例展示了如何使用Python的requests库进行POST请求，向指定的API接口发送json数据。通过设置headers和json参数，然后检查返回的status_code来判断请求是否成功，如果状态码为200，说明请求成功并进一步处理回复体。

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import requests
url = 'api接口地址'
headers = {'content-type': 'application/json'}
ret = requests.post(url, json=request_data, headers=headers)
if ret.status_code == 200:
    reply_dict = json.loads(ret.text)

用Post请求，request_data是请求体，ret.status_code是状态，ret.text是回复体，写个遍历就能批量调用。

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<think>好的，用户想了解Java如何批量调用API接口进行删除操作。首先，我需要理解用户的具体需求。批量删除通常涉及多个资源的删除请求，可能需要高效处理大量请求，同时处理可能的错误和异常。首先，用户可能关心如何构造这些API请求。Java中常用的有HttpURLConnection或者第三方库如Apache HttpClient或OkHttp。考虑到易用性和流行度，可能优先推荐HttpClient或OkHttp。接下来，需要确定API的认证方式。常见的如API密钥、OAuth令牌，或者Basic Auth。用户需要知道如何在请求头中添加这些信息，比如设置Authorization头。然后，批量处理需要考虑并发还是顺序执行。如果API有速率限制，可能需要控制并发数，使用线程池或者异步处理。同时，错误处理很重要，比如部分请求失败后的重试机制，或者记录失败的具体条目以便后续处理。另外，请求体的构造也很关键。批量删除可能需要发送一个资源ID列表，或者多个独立的DELETE请求。需要根据API的设计来决定，是发送一个包含所有ID的请求，还是循环发送单个删除请求。还可能涉及到性能优化，比如使用连接池减少开销，或者压缩请求数据。同时，用户可能需要了解如何解析响应，处理HTTP状态码，比如200成功，404资源不存在，429速率限制等。最后，可能需要提供一个代码示例，展示从准备请求、发送请求、处理响应到错误处理的完整流程，帮助用户直观理解实现步骤。需要确保示例代码结构清晰，关键部分有注释，并提醒用户替换实际参数，如API端点、认证信息等。总结来说，回答需要分步骤讲解，涵盖工具选择、认证处理、请求构造、并发控制、错误处理和性能优化等方面，并提供可操作的代码示例，确保用户能够根据指导实现批量删除功能。</think>以下是用Java批量调用API接口删除数据的步骤指南：一、准备工作 1. 确认目标API文档： - 删除接口的URL格式（如：`DELETE /api/resource/{id}`） - 认证方式（Bearer Token/API Key/Basic Auth等） - 请求头要求（Content-Type/自定义头） - 是否支持批量删除参数二、核心实现方式 1. 单线程顺序删除（适合小批量）： ```java public class SimpleBatchDelete { public static void main(String[] args) { List<String> ids = Arrays.asList("id1", "id2", "id3"); String apiUrl = "https://api.example.com/resources/"; String authToken = "Bearer your_token_here"; for (String id : ids) { try { URL url = new URL(apiUrl + id); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setRequestMethod("DELETE"); conn.setRequestProperty("Authorization", authToken); int responseCode = conn.getResponseCode(); System.out.println("Deleted "+id+", Status: "+responseCode); } catch (Exception e) { System.err.println("Error deleting "+id+": "+e.getMessage()); } } } } ``` 2. 多线程并发删除（适合大批量）： ```java ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 控制并发数 List<CompletableFuture<Void>> futures = ids.stream() .map(id -> CompletableFuture.runAsync(() -> { // 使用HttpClient发送请求 HttpClient client = HttpClient.newHttpClient(); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(apiUrl + id)) .header("Authorization", authToken) .DELETE() .build(); try { HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()); System.out.println("Deleted "+id+" Status: "+response.statusCode()); } catch (Exception e) { System.err.println("Error deleting "+id+": "+e.getMessage()); } }, executor)) .toList(); // 等待所有任务完成 CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join(); executor.shutdown(); ``` 三、关键注意事项 1. 速率限制处理： - 添加延迟：`Thread.sleep(1000);` - 捕获429状态码，自动重试 ```java int retryCount = 0; while (retryCount < 3) { // 发送请求... if (responseCode == 429) { Thread.sleep((long)(Math.pow(2, retryCount) * 1000)); retryCount++; } else { break; } } ``` 2. 错误处理建议： - 记录失败记录到日志文件 - 使用断路器模式（如Resilience4j） - 实现死信队列机制 3. 性能优化： - 使用连接池（Apache HttpClient） - 启用HTTP/2协议 - 压缩请求头（如gzip）四、完整方案建议 1. 使用Spring Boot + WebClient实现（响应式）： ```java @Bean WebClient webClient() { return WebClient.builder() .baseUrl(apiUrl) .defaultHeader("Authorization", authToken) .build(); } public void batchDelete(List<String> ids) { Flux.fromIterable(ids) .parallel() .runOn(Schedulers.parallel()) .flatMap(id -> webClient.delete() .uri("/{id}", id) .retrieve() .toBodilessEntity() .onErrorResume(e -> { System.err.println("Error deleting "+id); return Mono.empty(); })) .sequential() .blockLast(); } ``` 根据实际需求选择合适方案，建议： - 小批量（<100）：单线程方案 - 中等批量（100-1000）：线程池方案 - 大批量（>1000）：响应式方案五、测试验证 1. 使用Mock Server进行测试 2. 验证删除结果时建议： - 保留原始ID列表 - 执行后查询验证 - 生成删除报告（成功/失败统计）