java调用python数据交互 Python调用Java数据接口实现CRUD操

引言

在现代软件架构中，体系间的数据交互变得越来越重要。Python和Java作为两种流行的编程语言，在企业级应用中常常需要实现跨语言的数据交互。本报告将详细介绍怎样在Django Python项目中调用Java数据接口，特别关注增删改查(CRUD)操作的实现方式。通过这篇文章小编将，读者将了解接口定义的最佳操作、实现技巧以及一些高质量特性。

接口定义规范

接口设计规则

在设计Python项目与Java数据接口交互时，需要遵循下面内容规则：

一致性：确保所有接口遵循相同的命名约定和参数传递制度
幂等性：对于查询类接口，应设计为幂等操作，确保重复调用不会产生副影响
参数化：为接口设计合理的参数，使接口具有灵活性和可复用性
错误处理：定义统一的错误处理机制，便于客户端领会和处理异常情况

基本接口结构

一个完整的接口定义应包含下面内容要素：

URI路径：接口访问路径，通常采用RESTful风格设计
HTTP技巧：GET、POST、PUT、DELETE等HTTP技巧
请求参数：查询参数、路径参数或请求体参数
响应格式：通常为JSON格式，包含情形码、数据和错误信息

接口定义示例

1. 查询所有省份

“interface”: “name”: “查询所有省份”, “method”: “GET”, “path”: “/api/provinces/”, “parameters”: [], “response”: “schema”: “type”: “object”, “properties”: “data”: “type”: “array”, “items”: “type”: “string”} }, “timestamp”: “type”: “string”, “format”: “date-time”} } }, “example”: “data”: [“广东省”, “江苏省”, “浙江省”, …], “timestamp”: “2025-04-17T18:27:30Z” } } }}

2. 按条件查询Notice列表

“interface”: “name”: “按条件查询Notice列表”, “method”: “GET”, “path”: “/api/notices/”, “parameters”: [ “name”: “province”, “type”: “string”, “description”: “省份名称”, “in”: “query”}, “name”: “publishdate”, “type”: “string”, “description”: “发布时刻，格式：YYYY-MM-DD”, “in”: “query”}, “name”: “doctype”, “type”: “string”, “description”: “文档类型”, “in”: “query”} ], “response”: “schema”: “type”: “object”, “properties”: “data”: “type”: “array”, “items”: “type”: “object”, “properties”: “id”: “type”: “integer”}, “title”: “type”: “string”}, “province”: “type”: “string”}, “publishdate”: “type”: “string”, “format”: “date”}, “doctype”: “type”: “string”} } } }, “timestamp”: “type”: “string”, “format”: “date-time”} } }, “example”: “data”: [“id”: 123, “title”: “某项目招标公告”, “province”: “广东省”, “publishdate”: “2025-04-01”, “doctype”: “招标公告”}], “timestamp”: “2025-04-17T18:27:30Z” } } }}

3. 组合搜索

“interface”: “name”: “组合搜索”, “method”: “POST”, “path”: “/api/combined-search/”, “parameters”: [], “request”: “schema”: “type”: “object”, “properties”: “filters”: “type”: “object”, “properties”: “province”: “type”: “string”}}, “description”: “过滤条件”}, “options”: “type”: “object”, “properties”: “daysbefore”: “type”: “integer”}}, “description”: “选项参数”} } }, “example”: “filters”: “province”: “浙江省”}, “options”: “daysbefore”: 7}} }, “response”: “schema”: “type”: “object”, “properties”: “notices”: “type”: “array”, “items”: “$ref”: “/components/schemas/Notice”}} // 假设Notice一个定义好的模式 }, “example”: “notices”: [“id”: 123, “title”: “某项目招标公告”, “province”: “浙江省”, “publishdate”: “2025-04-11”, “doctype”: “招标公告”}]} } }}

接口实现

Django视图实现

根据上述接口定义，下面内容是Django视图的实现示例：

views.pyfrom django.views.decorators.http import require_http_methodsfrom django.http import JsonResponseimport json@require_http_methods([“GET”])def provinces_list(request): 调用Java接口获取省份列表 provinces = [“广东省”, “江苏省”, “浙江省”] 模拟数据 timestamp = “2025-04-17T18:27:30Z” return JsonResponse(“data”: provinces, “timestamp”: timestamp})@require_http_methods([“GET”])def notices_list(request): province = request.GET.get(“province”) publishdate = request.GET.get(“publishdate”) doctype = request.GET.get(“doctype”) 调用Java接口获取Notice列表 notices = [“id”: 123, “title”: “某项目招标公告”, “province”: “广东省”, “publishdate”: “2025-04-01”, “doctype”: “招标公告”}] 模拟数据 timestamp = “2025-04-17T18:27:30Z” return JsonResponse(“data”: notices, “timestamp”: timestamp})@require_http_methods([“POST”])def combined_search(request): try: data = json.loads(request.body) filters = data.get(“filters”, }) options = data.get(“options”, }) province = filters.get(“province”) daysbefore = options.get(“daysbefore”) 调用Java接口进行组合搜索 notices = [“id”: 123, “title”: “某项目招标公告”, “province”: “浙江省”, “publishdate”: “2025-04-11”, “doctype”: “招标公告”}] 模拟数据 return JsonResponse(“notices”: notices}) except json.JSONDecodeError: return JsonResponse(“error”: “Invalid JSON format”}, status=400)

URL路由配置

在Django项目的urls.py中添加下面内容路由配置：

urls.pyfrom django.urls import pathfrom . import viewsurlpatterns = [ path(‘api/provinces/’, views.provinces_list, name=’provinces_list’), path(‘api/notices/’, views.notices_list, name=’notices_list’), path(‘api/combined-search/’, views.combined_search, name=’combined_search’),]

Java接口调用

在实际应用中，Django视图需要调用Java接口。下面内容是调用Java接口的示例代码：

import requestsdef call_java_api(url, method, params=None, data=None): if method == “GET”: response = requests.get(url, params=params) elif method == “POST”: response = requests.post(url, json=data) elif method == “PUT”: response = requests.put(url, json=data) elif method == “DELETE”: response = requests.delete(url) else: raise ValueError(“Unsupported HTTP method”) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f”API call failed: response.status_code} – response.text}”)

测试与性能

单元测试

下面内容是针对上述接口的单元测试示例：

tests.pyfrom django.test import TestCase, Clientimport jsonclass APITestCase(TestCase): def setUp(self): self.client = Client() def test_provinces_list(self): response = self.client.get(‘/api/provinces/’) self.assertEqual(response.status_code, 200) content = json.loads(response.content) self.assertIn(‘data’, content) self.assertIn(‘timestamp’, content) def test_notices_list(self): response = self.client.get(‘/api/notices/?province=广东省&publishdate=2025-04-01&doctype=招标公告’) self.assertEqual(response.status_code, 200) content = json.loads(response.content) self.assertIn(‘data’, content) self.assertIn(‘timestamp’, content) def test_combined_search(self): data = “filters”: “province”: “浙江省”}, “options”: “daysbefore”: 7} } response = self.client.post(‘/api/combined-search/’, json.dumps(data), content_type=’application/json’) self.assertEqual(response.status_code, 200) content = json.loads(response.content) self.assertIn(‘notices’, content)

性能压测

下面内容是使用Vegeta进行性能压测的命令：

使用Vegeta进行压力测试vegeta attack -body testdata/search.json -rate 100/s -duration 30s | vegeta report

监控指标

下面内容是Prometheus监控配置：

prometheus/config.yml- job_name: ‘djangoapi’ metrics_path: ‘/metrics’ static_configs: – targets: [‘django:8000’]

文档生成

为了生成交互式文档，可以使用drf-spectacular库。下面内容是配置示例：

settings.pyINSTALLED_APPS = [ … ‘drf_spectacular’, …]SPECTACULAR_SETTINGS = ‘TITLE’: ‘Django API’, ‘DESCRIPTION’: ‘Django API documentation’, ‘VERSION’: ‘1.0.0’, ‘SERVE_INCLUDE_SCHEMA’: False, ‘SWAGGER_UI_DIST’: ‘SIDECAR’, ‘SWAGGER_UI_FAVICON_HREF’: ‘SIDECAR’, ‘REDOC_DIST’: ‘SIDECAR’,}

接着，在视图中使用@extend_schema注解：

views.pyfrom drf_spectacular.utils import extend_schema@extend_schema( request=None, responses= 200: ‘type’: ‘object’, ‘properties’: ‘data’: ‘type’: ‘array’, ‘items’: ‘type’: ‘string’} }, ‘timestamp’: ‘type’: ‘string’, ‘format’: ‘date-time’} } } })def provinces_list(request): 接口实现 pass

版本控制

为了实现接口的版本控制，可以在URL中添加版本号：

urls.pyfrom django.urls import pathfrom . import viewsurlpatterns = [ path(‘api/v1/provinces/’, views.provinces_list, name=’provinces_list’), path(‘api/v1/notices/’, views.notices_list, name=’notices_list’), path(‘api/v1/combined-search/’, views.combined_search, name=’combined_search’),]

安全性考虑

为了进步接口的安全性，可以采取下面内容措施：

认证与授权：使用JWT或OAuth2等认证机制
输入验证：对用户输入进行验证，防止SQL注入和XSS攻击
速率限制：使用Django的ratelimit库限制请求频率
HTTPS：确保接口通过HTTPS访问
CORS配置：配置跨域资源共享（CORS）

到此这篇关于Python调用Java数据接口实现CRUD操作的详细指南的文章就介绍到这了,更多相关Python CRUD操作内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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