Comment reprendre les appels d'API dans Python après l'expiration des jetons

Découvrez une façon fiable de gérer l'expiration des jetons lors de l'itération des objets JSON dans Python, en garantissant des appels d'API transparents qui peuvent reprendre là où ils s'étaient arrêtés. --- Cette vidéo est basée sur la question https://stackoverflow.com/q/78005523/ a demandé par l'utilisateur 'Saksham Srivastava' (https://stackoverflow.com/u/13127635/) et sur la réponse https: //stackoverflow.com/a/78005926/ Fourni par l'utilisateur «Hai Vu» ( https://stackoverflow.com/u/459745/) sur le site "Stack Overflow '. Merci à ces grands utilisateurs et à la communauté StacKExchange pour leurs contributions. Visitez ces liens pour le contenu original et plus de détails, tels que des solutions alternatives, des commentaires, l'historique de révision, etc. Par exemple, le titre original de la question était: reprendre la boucle tout en itérant l'objet JSON de la ligne spécifique où elle s'était arrêtée après le jeton Expiré également, le contenu (sauf la musique) sous licence CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/licensing Le message de question d'origine est concédé sous licence en vertu du 'CC BY-SA 4.0 '(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), et le poste de réponse original est concédé sous licence sous la' CC BY-SA 4.0 '(https://creativecommons.org/ Licence / BY-SA / 4.0 /) Licence. Si quelque chose vous semble, n'hésitez pas à m'écrire chez vlogize [at] gmail [dot] com. --- Gestion de l'expiration des jetons dans les appels API avec Python lorsque vous travaillez avec des API, en particulier dans les scénarios impliquant plusieurs clients, les développeurs sont souvent confrontés à la question frustrante de l'expiration des jetons. La question à accomplir est: comment pouvons-nous reprendre itération sur un objet JSON à partir du point précis où l'itération s'est arrêtée en raison d'une expiration de jeton? Il s'agit d'un problème courant qui peut entraîner une augmentation du temps de traitement et des données potentiellement manquées. Mais ne vous inquiétez pas; Il existe une approche systématique pour relever ce défi. Comprenant le problème dans ce cas, vous itèrez sur un objet JSON contenant des informations client, appelant une API avec chaque ID client. Le problème se pose lorsque le jeton utilisé pour l'authentification expire pendant l'itération, ce qui vous oblige à recommencer depuis le début. Cette inefficacité peut être atténuée en gardant une trace de l'endroit où l'itération précédente s'est arrêtée, vous permettant de reprendre le dernier appel API réussi. Décomposons une solution structurée pour gérer efficacement ce problème. Étapes de solution proposées pour implémenter une fonctionnalité de CV Chargez les données JSON: lisez les données JSON du client du fichier. Vérifiez un fichier en dernier terme: déterminez si un enregistrement existe qui indique où la dernière session s'est arrêtée. S'il n'existe pas, continuez dès le début. CV à partir du dernier ID du client connu: Si un fichier en dernier chiffre existe, identifiez le dernier ID client traité et continuez l'itération à partir de ce point. Faites des appels API: itérez dans la liste des clients et effectuez des appels API. Gérer l'expiration des jetons: si une expiration de jeton se produit, enregistrez l'ID client actuel dans le fichier dernier et cassez la boucle. Supprimer l'enregistrement en dernier terme après succès: si l'itération se termine avec succès sans réactiver l'expiration des jetons, supprimez le fichier en dernier à réinitialiser l'état. Exemple d'implémentation Voici une version rationalisée du code qui intègre la logique ci-dessus: [[voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Composants clés du code qui donnent des clients: la fonction get_clients () génère efficacement une liste des clients pour itérer sur , améliorant les performances en utilisant des générateurs. Resomption du client: la fonction get_clients_starting_from () garantit que le programme ne traite que les clients à partir de la dernière échec. Expiration simulée de jetons: la fonction call_api () représente l'interaction API avec une expiration de jeton randomisée pour simuler les interactions du monde réel. Nettoyage: Le fichier dernier est supprimé une fois le processus terminé sans problèmes, aidant à maintenir un état propre pour les cycles futures. Conclusion En mettant en œuvre cette stratégie, vous pouvez gérer efficacement les expirations de jetons lors des appels d'API, permettant à vos scripts de reprendre le traitement à partir de l'endroit où ils s'étaient arrêtés plutôt que de redémarrer. Cela fait non seulement gagner du temps, mais garantit également que vous ne manquez pas de données précieuses. Avec l'exemple ci-dessus, vous serez mieux équipé pour relever des défis similaires dans vos futurs projets. N'oubliez pas que la gestion des échecs est essentiellement la clé pour améliorer la robustesse de vos applications.