利用Python写接口调用 该接口的返回数据，始终按照数据 ID 正序排列。 请求地址：https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/list 请求频率：30 次/秒 请求方式：POST 请求参数： 参数 类型 必需 说明 app_id String 是 应用ID entry_id String 是 表单ID data_id String 否 上一次查询数据结果的最后一条数据的ID，没有则留空 fields Array 否 需要查询的数据字段 filter JSON 否 数据筛选器 limit Number 否 查询的数据条数，1~100，默认10 数据筛选器 查询多条数据接口同时也支持过滤，可通过 filter 参数进行数据过滤。 筛选结构： 参数 必需 类型 说明 rel 是 String 筛选组合关系；“and”(满足所有过滤条件), “or”(满足任一过滤条件) cond 是 [JSON] 过滤条件列表

以下是基于您提供的 API 文档，利用 Python 调用该接口并实现按 `data_id` 正序排序的代码示例。我们将使用 `requests` 库发送 POST 请求，并处理分页和正序排列的问题。 --- ### 实现步骤 1. **准备请求参数**：将必需的参数（如 `app_id`, `entry_id` 等）准备好。 2. **循环拉取数据**：通过设置 `data_id` 参数从上次查询的最后一项开始继续获取下一批数据。 3. **合并结果并排序**：由于每次返回的数据已经是顺序的，只需简单地追加到最终的结果集中即可。 --- ### 示例代码 ```python import requests def fetch_data(app_id, entry_id, limit=10): url = "https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/list" all_data = [] # 存储所有已拉取的数据 last_data_id = None # 上次查询的最后一个 data_id while True: payload = { "app_id": app_id, "entry_id": entry_id, "limit": limit, "data_id": last_data_id # 如果有，则作为起始位置 } try: response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code != 200: print(f"请求失败，HTTP状态码: {response.status_code}") break result = response.json() if not isinstance(result, dict): # 验证返回是否合法 raise ValueError("API 返回数据格式错误") records = result.get("list", []) if not records: print("无更多数据") break all_data.extend(records) # 将当前批次的数据加入总集合 last_data_id = str(records[-1].get('id')) # 更新下一个起点 except Exception as e: print(f"发生异常: {e}") break return sorted(all_data, key=lambda x: int(x['id'])) # 最终确保有序 if __name__ == "__main__": APP_ID = "your_app_id_here" # 替换为您的应用ID ENTRY_ID = "your_entry_id_here" # 替换为您的表单ID result = fetch_data(APP_ID, ENTRY_ID, limit=50) for item in result[:10]: # 打印前10条记录 print(item["id"], item.get("其他字段")) ``` --- ### 核心逻辑解析 1. **循环机制**： - 使用 `last_data_id` 来标记上一次查询结束的位置。 - 每当完成一轮请求时，更新 `last_data_id` 并进入下一轮查询直到没有新数据为止。 2. **分页控制**： - 设置了默认每批最多抓取 `50` 条记录，您可以调整这个数字以优化性能。 3. **异常捕捉**： - 对网络问题或其他潜在风险进行了基本防护措施，防止程序意外崩溃。 4. **排序保证**： - 即便某些情况下返回乱序也能依靠最终一步全局排序修复秩序。 --- ### 注意事项 - **速率限制**：本脚本会尽可能快地执行多次调用，但需要遵守目标系统的限流策略 (即不超过 30 次 / 秒)，可以考虑引入时间延时解决这个问题。 ```python import time start_time = time.time() # 获取初始时刻的时间戳 elapsed = time.time() - start_time sleep_seconds = max(0, 1/30 - elapsed) # 控制在大约30次/s以内运行一个任务周期 time.sleep(sleep_seconds) ``` - **安全性管理**：对于敏感信息例如 token 和 id 类型值应当谨慎对待以防泄露出去造成不必要的麻烦。 ---