AI开发平台MODELARTS-访问在线服务（APP认证）:方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求

时间：2024-09-05 08:29:58

AI开发平台MODELARTS

方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求

下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。

创建请求体，进行预测请求。

输入为文件格式

# coding=utf-8

import requests
import os

if __name__ == '__main__':
    # Config url, app code and file path.
    url = "在线服务的调用地址"
    # 认证用的app_code硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全;
    # 本示例以app_code保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。
    app_code = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_CODE"]
    file_path = "预测文件的本地路径"

    # Send request.
    headers = {
        'X-Apig-AppCode': app_code
    }
    files = {
        'images': open(file_path, 'rb')
    }
    resp = requests.post(url, headers=headers, files=files)

    # Print result
    print(resp.status_code)
    print(resp.text)

“files”中的参数名由在线服务的输入参数决定，需要和“类型”为“file”的输入参数“名称”保持一致。此处以“images”为例。

输入为文本格式（json类型）

读取本地预测文件并进行base64编码的请求体示例如下：

# coding=utf-8

import base64
import requests
import os

if __name__ == '__main__':
    # Config url, app code and request body.
    url = "在线服务的调用地址"
    # 认证用的app_code硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全;
    # 本示例以app_code保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。
    app_code = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_CODE"]
    file_path = "预测文件的本地路径"
    with open(file_path, "rb") as file:
        base64_data = base64.b64encode(file.read()).decode("utf-8")

    # Send request
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'X-Apig-AppCode': app_code
    }
    body = {
        'image': base64_data
    }
    resp = requests.post(url, headers=headers, json=body)

    # Print result
    print(resp.status_code)
    print(resp.text)

“body”中的参数名由在线服务的输入参数决定，需要和“类型”为“string”的输入参数“名称”保持一致。此处以“image”为例。“body”中的base64_data值为string类型。

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