分页接口数据重复问题

記的打卡· 2023-10-24 22:37:20

requests库 如何循环获取分页接口的全部数据
由于框架限制page最大上限为1000,默认10条
部分代码
author = 'Leo'
import requests
import json
import time

url = "http://order-full-process/list?page=0&size=10"
headers = heade_D()
ir = ApiRequest()
data = {
'''''''
}
result = ir.run_method(url=url, method='post', data=data, headers=headers)

json_data = json.loads(result) # 转换
orderno_list = [i['orderNo'] for i in json_data.get('content', [])]
Status = [i['orderStatus'] for i in json_data.get('content', [])]

sums = len(orderno_list)
print(f'订单数量:{sums}')

//试了循环调用
def url_info():
url_list = ['http://order-detail?page={}&size=10&orderNo='.format(i) for i in range(200)]
return url_list

这样返回的数据会有重复值,请问啥原因,?

 

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点灯大神 2023-10-25
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import requests
import json

base_url = "http://order-full-process/list"
headers = heade_D()  # 你的headers函数,假设它会返回正确的头部信息

def get_total_pages():
    # 请求第一页数据来获取总的数据量或分页数
    response = requests.post(base_url, params={'page': 0, 'size': 10}, headers=headers)
    data = response.json()
    total_count = data.get('totalElements', 0)  # 假设接口返回的json中有一个叫做'totalElements'的字段,这个字段表示总的数据条数
    total_pages = total_count // 10 + (1 if total_count % 10 != 0 else 0)  # 计算总的分页数
    return total_pages

def get_data_for_page(page, size=10):
    response = requests.post(base_url, params={'page': page, 'size': size}, headers=headers)
    return response.json()

total_pages = get_total_pages()

all_data = []
for page in range(total_pages):
    data = get_data_for_page(page)
    all_data.extend(data.get('content', []))

# 打印结果
print(f'总订单数量:{len(all_data)}')

記的打卡· 2023-10-25
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@点灯大神 返回数据: content: [{id: "501712619678683136", dispatchCode: "MD00000271", dispatchName: "106",…},…] empty: false number: 0 numberOfElements: 10 size: 10 totalElements: 31 totalPages: 4
記的打卡· 2023-10-25
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@記的打卡· 总分页和总数据量有返回
内容概要:本文针对无刷直流电机驱动的电子机械制动(EMB)执行器,建立了考虑Stribeck摩擦特性的非线性耦合动力学模型,并在Simulink环境中完成了系统级仿真分析。研究综合集成了电机动力学、齿轮传动机构与制动执行机构的动力学特性,构建了高保真的机电一体化系统模型。重点引入Stribeck摩擦模型以精确描述低速工况下执行器内部存在的静摩擦、粘滞摩擦与库仑摩擦之间的过渡行为,有效提升了系统在启停、反向运动等瞬态过程中的动态响应仿真精度。通过多工况仿真验证了模型的有效性,能够准确反映摩擦引起的爬行、滞后与定位误差等非线性现象,为EMB系统的高性能控制算法设计(如摩擦补偿、滑模控制)与结构优化提供了高可信度的仿真平台。; 适合人群:从事汽车电子制动系统、电机驱动控制、机电系统建模与仿真研究的研究生、科研人员及工程技术人员,需具备扎实的机械动力学、自动控制理论基础和MATLAB/Simulink仿真能力。; 使用场景及目标:①用于高精度电子机械制动系统的设计验证与性能预测;②为消除摩擦非线性影响的先进控制策略(如自适应控制、智能控制)提供精确的被控对象模型;③深入探究Stribeck摩擦等非线性因素对系统动态性能(如响应延迟、稳态误差)的作用机理; 阅读建议:读者应结合提供的Simulink模型文件,深入剖析Stribeck摩擦模块的数学实现与参数辨识方法,建议通过改变输入指令(如阶跃、正弦)和负载条件进行对比仿真,以直观理解非线性摩擦对系统动态特性的影响。

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