使用python requests 发送请求遇到的问题

本文详细解析了Python中使用requests库发送POST请求的方法,包括如何正确传递JSON数据,避免常见的错误,如预先转换JSON字符串的问题,以及如何处理SSL验证错误。

1.发送JSON 请求

def post_orderBack(requestJson):
    request_url = 'http://host:xxx'
    headers = {'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'}
    res = requests.request("post", request_url, json=requestJson, headers=headers)
    return res.status_code

python的requests的post请求中,有一个json参数。源码中对于此参数的说明如下:一个json序列化的python对象。python中字典表达与json很相似。
在post请求中,对传进来的json值,会做如下处理:

  • 1、会使用json模块中的dumps方法转成json数据。

  • 2、会增加消息头中的content_type为application/json

所以,json参数不需要提前使用json模块的方法转成json字符串。

请注意,这里有坑:如果在传参时,提前转换成json字符串:requests.request(“post”,url,json=json.dumps(a),headers=headers),
会出错!

遇到SSL 校验出错问题

需要加上一个参数

 res = requests.request("post", request_url, json=requestJson, headers=headers,Verify=False)
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Pythonrequests调用Ollama接口。首先,我需要回顾用户的问题和相关引用内容。用户提到了引用[2],里面提到安装Ollama Python和定义Python函数作为工具,这可能与API调用有关。 首先,我应该确定Ollama的API文档结构,但用户没有直接提供,所以可能需要基于常见的REST API调用方法来推断。通常,调用API需要知道端点URL、请求方法(GET、POST等)、认证方式、请求头和请求体格式。 根据引用[2],用户需要安装Ollama,但用户的问题是关于使用requests而不是官方,所以需要绕过官方直接发送HTTP请求。这可能涉及到构造正确的POST请求到Ollama的API端点,比如http://localhost:11434/api/generate,这可能是默认的本地地址。 接下来,请求头通常需要Content-Type为application/json,特别是当发送JSON数据时。请求体需要包含模型名称和提示词,如示例中的"model": "llama2"和"prompt": "为什么天空是蓝色的?"。流式传输可能通过stream参数控制,但使用requests处理流式响应可能需要迭代响应内容。 然后,处理响应时需要检查状态码,如200表示成功,然后解析返回的JSON数据。如果启用了流式传输,响应可能会分块返回,需要逐块处理。 可能遇到的错误包括连接问题、认证失败或参数错误。用户可能需要处理这些异常,比如使用try-except块捕获requests的异常。 此外,用户可能需要传递自定义参数,如temperature或max_tokens,这些可以添加到JSON数据中。认证方面,如果Ollama需要API密钥,可能需要添加到请求头,但根据常见设置,本地运行的Ollama可能不需要认证,但生产环境可能需要。 最后,确保示例代码正确,包括正确的URL、必要的导入,以及响应处理。需要测试代码是否实际可行,可能需要用户本地运行Ollama服务。同时,根据用户提供的引用,确保引用正确,比如引用[2]提到安装ollama,但这里使用的是requests,所以引用可能作为背景支持。 现在,我需要将这些步骤结构化,分点说明,并确保代码示例正确,语法无误,同时生成相关问题。</think>### 使用Pythonrequests调用Ollama接口的步骤 #### 1. 确认Ollama服务已启动 确保本地已安装并运行Ollama服务。默认情况下,Ollama的API接口地址为:`http://localhost:11434`[^2]。 #### 2. 安装requests 若未安装,需先安装Python的`requests`: ```bash pip install requests ``` #### 3. 构造API请求 Ollama的生成接口通常通过POST请求调用,需指定以下参数: - **URL**: `http://localhost:11434/api/generate` - **Headers**: `Content-Type: application/json` - **Body**: 包含模型名称和提示词的JSON数据 #### 4. 示例代码 ```python import requests def call_ollama(prompt, model="llama2"): url = "http://localhost:11434/api/generate" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": model, "prompt": prompt, "stream": False # 是否启用流式响应 } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") return None # 调用示例 result = call_ollama("为什么天空是蓝色的?") if result: print(result.get("response", "")) ``` #### 5. 关键参数说明 - **model**: 指定使用的模型名称(如`llama2`、`mistral`等) - **prompt**: 输入的文本提示 - **stream**: 若设为`True`,需通过迭代方式读取响应分块[^2] - 其他可选参数:`temperature`(随机性控制)、`max_tokens`(最大输出长度)等 #### 6. 处理流式响应 若启用流式传输,需修改代码逐块读取响应: ```python data["stream"] = True response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) for line in response.iter_lines(): if line: print(line.decode("utf-8")) # 实际需解析JSON内容 ``` #### 7. 错误处理 - **连接错误**:检查Ollama服务是否运行在`11434`端口 - **模型未下载**:需提前通过`ollama pull <model>`下载模型[^2] - **HTTP 400错误**:检查请求体JSON格式是否正确
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