requests.post()提取返回数据中的具体某个数值

部署运行你感兴趣的模型镜像

返回json数据是这样的,
在这里插入图片描述
提取返回code:

rsp = requests.post(url,data=jsonData,headers=headers,timeout = 3).json()
code = rsp['code']
if code != 1000 :
    print(rsp)
else:
    print("管理员列表输出成功")

提取返回的第一个user_id:

rsp = requests.post(url,data=jsonData,headers=headers,timeout = 3).json()
user = rsp['data'][0]['user_id']
print(user)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

综合复习1 题量: 90 满分: 100 作答时间:12-08 14:32至12-08 18:00 一. 单选题(共90题,100分) 1. (单选题) 数据采集中常用的 Python 库是: A Matplotlib B NumPy C Requests D Pandas 2. (单选题) 在使用 Requests 库进行 HTTP 请求时,获取网页内容的方法是: A requests.get() B requests.post() C requests.fetch() D requests.download() 3. (单选题) 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面时,一般使用的解析器是: A LXML B HTMLParser C CSSParser D XMLParser 4. (单选题) 下列哪个不是用于数据采集的 Python 库? A Selenium B Scrapy C Flask D Beautiful Soup 5. (单选题) 下列哪种文件格式通常用于存储结构化数据? A JSON B MP3 C PNG D WAV 6. (单选题) 使用 Pandas 库读取 CSV 文件的函数是: A read_csv() B load_csv() C parse_csv() D open_csv() 7. (单选题) 在使用 XPath 语法进行网页解析时,选取所有节点的方法是: A // B / C * D .. 8. (单选题) 用于从网页中提取数据的选择器语法是: A CSS Selector B XPath C Regex D 以上都是 9. (单选题) 在使用 Scrapy 框架时,用于定义数据抓取流程的文件是: A settings.py B items.py C pipelines.py D spiders.py 10. (单选题) 下列哪个函数用于获取数组的形状(维度)信息? A ndim() B shape() C size() D dtype() 11. (单选题) 在 NumPy 中,用于对数组进行排序的函数是: A sort() B sorted() C order() D arrange() 12. (单选题) 在 NumPy 中,用于创建包含连续数字序列的数组的函数是: A np.array() B np.arange() C np.linspace() D np.zeros() 13. (单选题) 在 NumPy 中,用于创建指定形状的全 1 数组的函数是: A np.one() B np.ones() C np.full() D np.ones_like() 14. (单选题) 以下哪个函数可以将数组中的所有元素设置为零? A np.zero() B np.zeros() C np.none() D np.null() 15. (单选题) 下列哪个函数可以将一个二维数组进行转置操作? A np.transpose() B np.flatten() C np.reshape() D np.swapaxes() 16. (单选题) 以下的XPath中用于选取所用N节点的表达式是 A N B /N C //N D N/N 17. (单选题) python的open方法中代表追加写内容的模式字符是 A r B w C a D w+ 18. (单选题) 如何查看DataFrame的所有列名 A df.columns B df.names C df.header D df.keys() 19. (单选题) 在numpy一维数组,下列哪个选项可以通过切片操作获取从第2个到第4个(不包括第4个)元素的子数组? A array[2:4] B array[2:4:] C array[2::4] D array[2:4,:] 20. (单选题) pandas中,DataFrame华人Series的主要区别是什么? A DataFrame是一维的,Series是二维的 B Series是一维的,DataFrame是二维的 C DataFrame是用于文本处理的,Series是用于数值计算的 D Series中包含多个DataFrame
最新发布
12-09
import os import requests # 企业微信 Webhook Key KEY = '496ab8f1-8b4f-4162-8528-ea0542f18fdc' # 文件夹路径 folder_path = r'C:\Users\Lt\Desktop\test\tuisong' # 上传媒体文件接口 upload_url = f'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/upload_media?key={KEY}&type=file' # 发送 Webhook 消息接口 webhook_url = f'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key={KEY}' # 遍历文件夹 for filename in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, filename) # 跳过目录,只处理文件 if not os.path.isfile(file_path): continue print(f"正在上传文件:{filename}") # 上传文件获取 media_id try: with open(file_path, 'rb') as f: files = {'media': f} upload_response = requests.post(upload_url, files=files) result = upload_response.json() if result.get('errcode') != 0: print(f"❌ 文件上传失败:{result}") continue media_id = result['media_id'] print(f"✅ 文件上传成功,media_id: {media_id}") # 构造 Webhook 消息体 msg_data = { "msgtype": "file", "file": { "media_id": media_id } } # 发送 Webhook 消息 send_response = requests.post(webhook_url, json=msg_data) send_result = send_response.json() if send_result.get('errcode') == 0: print(f"✅ 文件 {filename} 已成功推送到企业微信机器人") else: print(f"❌ 文件 {filename} 推送失败:{send_result}") except Exception as e: print(f"⚠️ 处理文件 {filename} 时出错:{e}") 在最后加文字消息读取通报_美化后.xlsx的通报子表的数值如贵港PON口 验收A率:xx,覃塘区:xx,桂平市:xx,平南县xx
09-22
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值