使用 Python 对接阿里云 OpenAPI 自签名

简介: 使用 Python 对接阿里云 OpenAPI 自签名

当您使用 Python 对接阿里云 OpenAPI 自签名时,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 安装依赖:在 Python 环境中安装 requestshmac 库。
    bash
    pip install requests

  2. 准备请求参数:根据具体的 API 接口文档,确定所需的请求参数,并将其组织为字典或类似的数据结构。
    params = {
    'Action': 'your-action',
    'Version': 'your-version',
    'AccessKeyId': 'your-access-key-id',
    'SignatureMethod': 'HMAC-SHA1',
    'Timestamp': '2022-01-01T00:00:00Z',
    'SignatureVersion': '1.0',

    其他请求参数...

    }

请将上述示例中的 'your-action''your-version''your-access-key-id''2022-01-01T00:00:00Z' 替换为实际的值。另外,请根据接口文档要求添加其他必要的请求参数。

  1. 构造规范化请求字符串(Canonicalized Query String):将请求参数按照字母顺序排序,并以 key=value 形式拼接成字符串。
    import urllib.parse

构造规范化请求字符串

canonicalized_query_string = urllib.parse.urlencode(sorted(params.items()))

  1. 构造待签名字符串(StringToSign):按照规范化请求字符串的格式,构造待签名字符串,包括请求方法、URI、规范化请求字符串以及其他必要的信息。
    method = 'GET' # 请求方法,可以是 GET、POST 等
    uri = '/' # 请求 URI

构造待签名字符串

string_to_sign = method + '&' + urllib.parse.quote('/') + '&' + urllib.parse.quote(canonicalized_query_string)

请根据实际请求方法和 URI 进行调整。

  1. 生成签名:使用 HMAC-SHA1 或 HMAC-SHA256 等哈希算法,使用您的 AccessKey Secret 作为密钥,对待签名字符串进行签名生成签名结果。
    import hashlib
    import hmac
    import base64

access_key_secret = 'your-access-key-secret' # 您的 AccessKey Secret

生成签名

signature = base64.b64encode(hmac.new(bytes(access_key_secret + '&', 'utf-8'), bytes(string_to_sign, 'utf-8'), hashlib.sha1).digest()).decode('utf-8')

请将上述示例中的 'your-access-key-secret' 替换为实际的值。另外,根据需要选择使用 HMAC-SHA1 或其他可用的哈希算法。

  1. 将签名和请求参数放在请求的 URL 中:将生成的签名结果以及请求参数按照接口要求的格式放在请求的 URL 中。
    url = 'https://your-domain.com/?' + canonicalized_query_string + '&Signature=' + urllib.parse.quote(signature)

请将上述示例中的 'https://your-domain.com/' 替换为实际的 API 地址。注意,最后需要将签名进行 URL 编码。

  1. 发送 HTTP 请求:使用 requests 库发起带有签名和请求参数的 HTTP 请求。
    import requests

response = requests.get(url)
print(response.text)上是一个简单的示例代码,您可以根据实际需求进行适当调整和扩展。

希望以上信息能够帮助到您!如果您有其他问题,请随时提问。

目录
相关文章
|
1月前
|
弹性计算 API 开发工具
揭秘Python与阿里云API的神秘邂逅!流式处理的魔法之旅,一场颠覆想象的技术盛宴!
【8月更文挑战第15天】在数字世界的广阔舞台上,Python与阿里云API的相遇,就像是一场命中注定的邂逅。它们携手共舞,为我们带来了流式处理的魔法之旅。本文将揭开这场神秘邂逅的面纱,带你领略Python与阿里云API之间的奇妙互动。让我们一起踏上这场颠覆想象的技术盛宴,探索流式处理的无限可能!
72 7
|
1月前
|
弹性计算 JSON 开发工具
"一键玩转阿里云ECS!Python大神揭秘:如何自动化创建镜像并跨地域复制,让你的云资源部署秒变高效达人!"
【8月更文挑战第14天】本文介绍如何使用Python与阿里云SDK自动化管理ECS镜像,包括创建镜像及跨地域复制,以优化云资源部署。首先安装`aliyun-python-sdk-ecs`并配置阿里云凭证。接着,通过Python脚本实现镜像创建与复制功能,简化日常运维工作并增强灾难恢复能力。注意权限及费用问题。
41 2
|
1月前
|
关系型数据库 数据库 数据安全/隐私保护
"告别繁琐!Python大神揭秘:如何一键定制阿里云RDS备份策略,让数据安全与效率并肩飞,轻松玩转云端数据库!"
【8月更文挑战第14天】在云计算时代,数据库安全至关重要。阿里云RDS提供自动备份,但标准策略难以适应所有场景。传统手动备份灵活性差、管理成本高且恢复效率低。本文对比手动备份,介绍使用Python自定义阿里云RDS备份策略的方法,实现动态调整备份频率、集中管理和智能决策,提升备份效率与数据安全性。示例代码演示如何创建自动备份任务。通过自动化与智能化备份管理,支持企业数字化转型。
37 2
|
1月前
|
Linux 开发者 iOS开发
深度剖析:Python如何优雅地跨越操作系统鸿沟,实现无缝对接
【8月更文挑战第5天】Python 作为一款高级语言,具备出色的跨平台能力,可在多种操作系统上无缝运行。通过内置模块如 `os` 和 `platform`,开发者能轻松处理文件系统等任务。此外,现代库如 `pathlib` 进一步简化了路径操作。对于 GUI 开发,Tkinter 等库使创建可移植应用变得简单。Python 的这些特性和工具确保了代码的一致性和可移植性,使其成为跨平台开发的理想选择。
38 1
|
1月前
|
IDE API 开发工具
通过IDE插件体验阿里云OpenAPI的高效集成, 精品礼品等你来拿!
轻量级的开放API工具——Alibaba Cloud Developer Toolkit及Alibaba Cloud API Toolkit。这些插件支持快速查阅阿里云产品的开放API,提供API调试与SDK示例生成等功能,帮助开发者轻松集成阿里云服务。您可通过JetBrains Marketplace或VS Code Marketplace搜索安装,完成身份验证后即刻体验。欢迎分享您的使用反馈,有机会获得精美礼品!
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之如何使用Python和阿里云SDK读取OSS中的文件
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
2月前
|
分布式计算 数据可视化 大数据
阿里云大牛熬夜整理的Python大数据小抄,GitHub星标125K!
Python 是一种流行的编程语言,在大数据领域有广泛的应用。Python 拥有丰富的库和工具,可用于数据处理、分析和可视化。 在大数据处理方面,Python 可以与 Hadoop、Spark 等大数据框架集成,实现大规模数据的处理和分析。它也适用于数据清洗、数据转换、数据挖掘等任务。 此外,Python 的数据分析库如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等,提供了强大的数据处理和可视化功能,使得数据分析变得更加简单和高效。
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 数据挖掘
阿里云 MaxCompute MaxFrame 开启免费公测,统一 Python 开发生态
阿里云 MaxCompute MaxFrame 开启免费公测,统一 Python 开发生态。分布式计算框架 MaxFrame 支持 Python 编程接口并可直接复用 MaxCompute 弹性计算资源及海量数据,100%兼容 Pandas 且自动分布式,与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 的 Python 开发生态。用户可以以更熟悉、高效、灵活的方式在 MaxCompute 上进行大规模数据分析处理、可视化数据探索分析以及科学计算、ML/AI 开发等工作。
201 7
|
2月前
|
分布式计算 数据可视化 大数据
阿里云大牛熬夜整理的Python大数据小抄,GitHub星标125K!
Python 是一种流行的编程语言,在大数据领域有广泛的应用。Python 拥有丰富的库和工具,可用于数据处理、分析和可视化。 在大数据处理方面,Python 可以与 Hadoop、Spark 等大数据框架集成,实现大规模数据的处理和分析。它也适用于数据清洗、数据转换、数据挖掘等任务。 此外,Python 的数据分析库如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等,提供了强大的数据处理和可视化功能,使得数据分析变得更加简单和高效。
|
2月前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
阿里云云效产品使用合集之OpenAPI列表可以在什么地方查看
云效作为一款全面覆盖研发全生命周期管理的云端效能平台,致力于帮助企业实现高效协同、敏捷研发和持续交付。本合集收集整理了用户在使用云效过程中遇到的常见问题,问题涉及项目创建与管理、需求规划与迭代、代码托管与版本控制、自动化测试、持续集成与发布等方面。