实习总结之JAVA请求API数据

本文详细介绍了如何使用HTTPClient发起GET请求,包括构建URL、添加请求参数、设置请求头以及执行请求的过程。通过实例展示了如何将参数拼接到URL后方,并设置各种请求头信息。

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通过httpclient请求,有两种请求方式:GET请求和POST请求。
GET请求:
String url=“XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX”;//请求的URL
先获取连接客户端工具
CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
CloseableHttpResponse response = null;
获取构建URL的URIBuilder:
URIBuilder uriBuilder = new URIBuilder(url);
由于GET请求的参数都是拼装在URL地址后方,所以我们要构建一个URL参数集合,使用NameValuePair类:

List<NameValuePair> list = new LinkedList<NameValuePair>();
				BasicNameValuePair param1 = new BasicNameValuePair("page", page);
				BasicNameValuePair param2 = new BasicNameValuePair("beginDate", time.getStartTime());
				BasicNameValuePair param3 = new BasicNameValuePair("endDate", time.getEndTime());
				BasicNameValuePair param4 = new BasicNameValuePair("rows", "100");
				list.add(param1);
				list.add(param2);
				list.add(param3);
				list.add(param4);

//将参数设置到URL中
uriBuilder.setParameters(list);
// 根据带参数的URI对象构建GET请求对象
HttpPost httpPost = new HttpPost(uriBuilder.build());
/*
* 添加请求头信息
*/
httpGet.addHeader(“X-App-ID”, account.getAppId());
httpGet.addHeader(“X-Sign”, account.getSign());
// 浏览器表示
httpGet.addHeader(“User-Agent”, “Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.7.6)”);
// 传输的类型
httpGet.addHeader(“Content-Type”, “application/x-www-form-urlencoded”);
// 执行请求
response = httpClient.execute(httpGet);
// 获得响应的实体对象
HttpEntity entity = response.getEntity();
// 使用Apache提供的工具类进行转换成字符串
String entityStr = EntityUtils.toString(entity, “UTF-8”);
//输出请求内容
System.out.println(“API请求的内容:”+entityStr );

### 关于头歌 Java 实训 API 文档调用示例教程 在Java领域中,API的调用通常涉及多种技术和工具的支持。以下是关于如何查找并使用与头歌Java实训相关的API资料或教程的内容。 #### 1. **Aspose Word for Java** 对于文档处理的需求,可以参考Aspose Words for Java的相关教程[^1]。该库提供了强大的功能用于创建、修改和转换Word文档。如果头歌实训涉及到类似的文件操作场景,则可以从以下几个方面入手: - 创建Spring Boot项目作为基础框架。 - 配置依赖项以引入Aspose Words库。 - 使用其API完成具体的业务逻辑实现。 ```xml <dependency> <groupId>com.aspose</groupId> <artifactId>aspose-words</artifactId> <version>23.7</version> </dependency> ``` 上述代码片段展示了如何在Maven项目的`pom.xml`文件里添加必要的依赖声明。 #### 2. **科大讯飞大模型API调用** 当提到自然语言处理或者语音识别等功能时,科大讯飞的大规模预训练模型是一个不错的选择[^2]。它支持通过RESTful风格的服务接口访问,并且有详细的源码示范可供研究者们借鉴学习: [Github仓库链接](https://gitee.com/xfyun/llm_-api_-demo) 此资源包含了完整的请求流程说明以及错误排查指南等内容。 #### 3. **通用建议:安全地管理API密钥** 无论采用哪种技术方案,在实际编码过程中都需要注意保护好个人账户下的API Keys信息以防被盗用造成经济损失。一种推荐的做法是利用操作系统级别的环境变量存储敏感数据而不是硬编码进程序内部[^4]。 例如,在Linux/MacOS平台上可以通过命令行设置如下所示: ```bash export XFYUN_API_KEY="your_api_key_here" ``` 接着就可以轻松读取这些值而不必担心暴露出去的风险了。 另外值得注意的是,尽管当前工作压力较大甚至面临多线作战的局面,持续投入时间去深入理解新兴的技术趋势仍然是非常值得鼓励的行为[^3]。 ---
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