I denna utmaning fokuserar du på att göra dina API-förfrågningar mer tillförlitliga genom att hantera fel på ett smidigt sätt. Vid arbete med API:er är det vanligt att stöta på problem som felaktiga URL:er, nätverksproblem eller oväntade svar. Förmågan att upptäcka dessa problem och svara lämpligt är en viktig färdighet för robusta API-integrationer. Målet är att begära en kattfakta från Cat Facts API. Om något går fel—till exempel ett nätverksfel eller ett ogiltigt svar—ska din kod skriva ut ett tydligt meddelande som indikerar felet.


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

Lär dig att interagera med öppna API:er med Python, bearbeta och analysera data från verkliga webbtjänster samt bygga praktiska applikationer utan krav på registrering eller betalning. Denna kurs är utformad för intermediära Python-användare som vill utöka sina färdigheter inom datainhämtning och hantering med hjälp av API:er.

Lär dig kärnkoncepten för API:er, hur man gör HTTP-förfrågningar i Python och hur man hanterar svar från öppna API:er.

Fördjupa dig i arbetet med öppna API:er genom att hämta och analysera offentlig data, såsom väder- och rymdinformation.

Tillämpning av avancerade tekniker för arbete med API:er, inklusive hantering av frågeparametrar, bearbetning av datalistor och grundläggande datavisualisering.

Utmaning: Felhantering med API:er

Lösning