Курс Python → PATCH-запрос с библиотекой requests
Для выполнения PATCH-запроса в Python, мы можем использовать библиотеку requests. Сначала нам нужно импортировать эту библиотеку в наш скрипт. Затем мы создаем словарь, в котором указываем только те поля, которые мы хотим обновить. В нашем случае, это будет поле «category» со значением «electronic».
import requests
url = 'https://api.example.com/products/'
payload = {'category': 'electronic'}
response = requests.patch(url, json=payload)
if response.status_code == 200:
print('Данные успешно обновлены')
else:
print('Произошла ошибка при обновлении данных')
В приведенном коде мы отправляем PATCH-запрос на указанный URL, передавая данные для обновления в формате JSON. Мы проверяем статус ответа: если код состояния равен 200, это означает, что данные были успешно обновлены. В противном случае выводится сообщение об ошибке.
Не забудьте заменить ‘https://api.example.com/products/’ на реальный URL вашего API и на фактический идентификатор продукта. Также убедитесь, что у вас есть правильные разрешения для выполнения PATCH-запроса к этому эндпоинту.
Использование запроса PATCH позволяет нам обновлять только необходимые поля, минимизируя объем передаваемых данных и улучшая производительность. Это удобный способ обновления информации в API, когда нам не нужно изменять все данные целиком.
Другие уроки курса "Python"
- Решение переменной Шредингера
- Модуль functools в Python
- Генераторы в Python
- Метод Self в Python
- Объединение объектов в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Блок try-except-else
- Python Enum Weekday Usage
- Переопределение метода
- Декораторы в Python
- Декораторы с @wraps
- Создание списков в Python
- Создание списка через итерацию
- Закрытие файла в Python
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Переопределение оператора % для объектов
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Копирование объектов в Python
- Переопределение метода __eq__
- Уникальность ключей в словаре
- Функция all() в Python
- Оператор in и not in в Python
- Работа с модулем random
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Поиск повторов в списке
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Срезы в Numpy
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Тестирование времени с Freezegun
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Defaultdict в Python
- Работа со строками в Python
- Обмен переменными в Jupyter
- Построение графиков в терминале с bashplotlib
- Библиотека itertools: объединение списков
- Создание уникального проекта
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Поиск индекса элемента
- Округление чисел с помощью round
- Форматирование данных с помощью pprint
- Форматирование строк в Python.
