In dieser Aufgabe liegt der Schwerpunkt darauf, API-Anfragen durch eine angemessene Fehlerbehandlung zuverlässiger zu gestalten. Bei der Arbeit mit APIs treten häufig Probleme wie fehlerhafte URLs, Netzwerkprobleme oder unerwartete Antworten auf. Die Fähigkeit, diese Probleme zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren, ist eine grundlegende Kompetenz für stabile API-Integrationen. Ziel ist es, eine Katzenfakt-Anfrage an die Cat Facts API zu stellen. Sollte jedoch ein Fehler auftreten – beispielsweise ein Netzwerkfehler oder eine ungültige Antwort – soll Ihr Code eine eindeutige Meldung ausgeben, die auf das Scheitern hinweist.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout
import sys

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_successful_cat_fact(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.get_cat_fact()
        output = normalize_text(f.getvalue())
        # Should print a non-empty string that is not the failure message
        _dynamic_test(
            self,
            output.strip() != "" and "failed to retrieve cat fact." not in output,
            "Prints a cat fact when the request is successful.",
            f"Expected a cat fact, got: '{output.strip()}'",
        )

    def test_network_error(self):
        # Patch requests.get to raise a ConnectionError
        import user_code
        import types
        import requests
        import builtins
        
        def fake_get(*args, **kwargs):
            raise requests.exceptions.ConnectionError("Network down")

        real_get = requests.get
        requests.get = fake_get
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            importlib.reload(user_code)
            user_code.get_cat_fact()
        output = normalize_text(f.getvalue())
        requests.get = real_get
        expected = normalize_text("Failed to retrieve cat fact.")
        _dynamic_test(
            self,
            expected in output,
            "Prints failure message on network error.",
            f"Expected failure message, got: '{output.strip()}'",
        )

    def test_invalid_url(self):
        # Change the URL to an invalid one
        code = ""
        with open("user_code.py", "r") as f:
            code = f.read()
        code = code.replace('"https://catfact.ninja/fact"', '"https://invalid-url-for-cat-fact-api.com"')
        ns = {}
        import requests
        import io
        from contextlib import redirect_stdout
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            exec(code, ns)
            ns['get_cat_fact']()
        output = normalize_text(f.getvalue())
        expected = normalize_text("Failed to retrieve cat fact.")
        _dynamic_test(
            self,
            expected in output,
            "Prints failure message on invalid URL.",
            f"Expected failure message, got: '{output.strip()}'",
        )

    def test_invalid_json(self):
        # Patch requests.get to return a response with invalid json
        import user_code
        import requests
        class FakeResponse:
            def raise_for_status(self):
                return None
            def json(self):
                raise ValueError("No JSON")
        def fake_get(*args, **kwargs):
            return FakeResponse()
        real_get = requests.get
        requests.get = fake_get
        import io
        from contextlib import redirect_stdout
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            importlib.reload(user_code)
            user_code.get_cat_fact()
        output = normalize_text(f.getvalue())
        requests.get = real_get
        expected = normalize_text("Failed to retrieve cat fact.")
        _dynamic_test(
            self,
            expected in output,
            "Prints failure message on invalid JSON response.",
            f"Expected failure message, got: '{output.strip()}'",
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Erlernen Sie den Umgang mit offenen APIs in Python, die Verarbeitung und Analyse von Daten aus realen Webdiensten sowie die Entwicklung praxisnaher Anwendungen ohne Registrierung oder Bezahlung. Dieser Kurs richtet sich an fortgeschrittene Python-Anwender, die ihre Fähigkeiten in der Datenabfrage und -verarbeitung mittels APIs erweitern möchten.

Erlernen Sie die grundlegenden Konzepte von APIs, das Senden von HTTP-Anfragen in Python sowie die Verarbeitung von Antworten offener APIs.

Vertiefte Arbeit mit offenen APIs durch Abrufen und Analysieren öffentlicher Daten, wie Wetter- und Weltrauminformationen.

Anwendung fortgeschrittener Techniken für die Arbeit mit APIs, einschließlich der Handhabung von Abfrageparametern, Verarbeitung von Datenlisten und grundlegender Datenvisualisierung.

Herausforderung: Fehlerbehandlung mit APIs

Lösung