在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 的 requests 模块向 GraphQL API 发送 GET 和 POST 请求。处理 GraphQL API 与处理传统的 REST API 略有不同。我们需要在请求体中传入一个查询，这涉及到对 GraphQL 查询语句的解析。我们将不仅关注基础用法，还将结合 2026 年的现代开发范式，如 Vibe Coding（氛围编程）和 Agentic AI（自主 AI 代理）工作流，来探讨如何在实际企业级项目中高效、安全地使用这些技术。
目录
Python 中的 Requests 是什么
Requests 是 Python 生态系统中的“瑞士军刀”，它帮助我们使用 Python 轻松处理 HTTP 请求。虽然 2026 年出现了 INLINECODE1b180128 等支持异步的现代库，但在许多同步脚本、自动化测试工具以及简单后端服务中，INLINECODEf72c680d 依然是首选。它的 API 设计极其人性化，让我们能够非常方便地利用 GET、PUT、POST、DELETE 等方法，将请求体、请求头以及其他参数解析到请求中。在本文中，我们将利用 requests 模块来向 GraphQL API 发送查询，并展示它在现代开发工作流中的不可替代性。
Python 中的 GraphQL API 是什么
GraphQL API 是一种用于从数据库中获取数据的强类型查询语言。与传统的 REST API 相比，它采用了不同的方式。使用 GraphQL API，我们可以仅获取所需的信息，这避免了 REST API 中常见的“获取不足”或“过度获取”的缺点。这种类型的 API 允许我们在预定义的模式下获取非常精细的数据，以便应用程序进行消费，只有我们查询中指定的数据才会通过 GraphQL 查询从 API 中返回。
在 Python 中设置 Requests
对于本文，我们将使用一个公共的开放 GraphQL API（如 Fruits API 或类似端点）来演示。按照提到的说明，我们可以找到查询浏览器并尝试运行各种查询。你也可以尝试使用你自己的 API 或任何其他开放的 GraphQL API 来帮助理解。
步骤 1：
为了设置 requests，我们需要在你的本地开发环境中安装 requests。你可以使用虚拟环境，也可以全局安装该包（不推荐）。因此，我们将首先设置虚拟环境并在该环境中安装 requests 包。
pip install virtualenv
pip install requests
步骤 2：
这将在全局范围内安装 Python 的虚拟环境包，这样我们就可以用它来在系统上创建虚拟环境。
virtualenv venv
上述命令将在当前目录下创建一个名为 venv 的虚拟环境，你可以随意命名。
现在，我们还需要激活该环境，这样在会话中安装的任何包都将存储或安装在这个虚拟环境中，而不是全局环境中。要激活虚拟环境，我们需要运行位于 venv 文件夹中的 activate 文件。
对于 Linux/macOS 和 Windows，此命令有所不同：
# For Windows:
venv\Scripts\activate
# For Linux/macOS:
source venv/bin/activate
现在，我们可以创建脚本并利用这个库来实现我们的目标，即向 GraphQL API 发送 get/post 请求。
使用 Python requests 的 GET 方法
虽然 GraphQL 规范推荐使用 POST 请求来执行查询（尤其是 Mutations），但在某些只读场景下，我们也可以使用 GET 方法。使用 GET 请求的主要优势在于其可缓存性，这对于内容分发网络（CDN）非常友好。在 2026 年的边缘计算架构中，利用 GET 请求的缓存语义依然是一个降低服务器负载的重要手段。
GET 请求的实现细节
在 GET 请求中，GraphQL 查询通常作为 URL 查询参数进行传递。我们需要将查询字符串进行 URL 编码。让我们来看一个实际的例子，展示我们如何构造这个请求：
import requests
import urllib.parse
# 定义 API 端点
# 注意：这里使用示例端点，实际开发中请替换为真实的 GraphQL 端点
url = "https://honesy.eu/en/oils/66-cbd-cbn-sleep-oil-dream-easy.html"
# 定义 GraphQL 查询
# 注意：在实际生产环境中，查询字符串可能会非常长，GET 请求可能会触及 URL 长度限制
query = """
{
fruit(id: 14) {
scientific_name
tree_name
}
}
"""
# 对查询参数进行编码，确保特殊字符被正确处理
encoded_params = urllib.parse.urlencode({"query": query})
# 构造完整的 URL
full_url = f"{url}?{encoded_params}"
# 发送 GET 请求
response = requests.get(full_url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print("GET 请求成功:")
print(data)
else:
print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
生产环境中的注意事项
你可能会遇到这样的情况：当你的 GraphQL 查询非常复杂时，生成的 URL 可能会超过浏览器或服务器的长度限制（通常为 2048 字符）。这就是为什么在现代 Web 开发中，即使是查询操作，我们也倾向于使用 POST 方法，除非我们明确需要利用 HTTP 缓存。在 2026 年，随着 GraphQL 查询变得更加深层和嵌套，GET 方法的局限性愈发明显，因此 POST 方法成为了绝对的主流。
使用 Python requests 的 POST 方法
这是 GraphQL 最标准、最通用的交互方式。无论查询多么复杂，POST 请求都能安全地传输数据。我们可以将查询作为 JSON 负载发送，这也更符合 2026 年“API First”的设计理念。
基础 POST 请求示例
我们可以使用导入的 requests 库中提供的 post 方法，向给定的 GraphQL API 发送 POST 请求。我们需要获取用于在这种情况下获取 Fruit 详细信息的查询。我们可以使用给定的模式，例如 INLINECODE574af062 后面跟它的 ID，并传入我们想要获取的属性。在这种情况下，我们正在获取 scientificname 和 tree_name，但这可以是任何其他属性或给定模式集中的所有属性。
我们需要将查询解析到 JSON 请求体中，为此我们将调用 INLINECODEfcb845a1 方法，该方法将发布查询并返回数据。这里，post 方法接受几个参数，比如要获取的 URL 和要解析的 JSON 请求体。我们将解析之前定义的 URL 作为第一个参数，然后是 JSON，这将是一个带有 INLINECODEa981add3 键的 JSON 对象，我们将在其中传递查询主体。这将被存储在一个变量中以供后续使用。
import requests
# 定义 API 端点（注意：确保这是一个有效的 GraphQL 端点）
url = "https://honesy.eu/graphql"
# 定义查询语句
query = """
{
fruit(id: 14) {
scientific_name
tree_name
}
}
"""
# 构造请求体
payload = {
"query": query,
# 如果需要变量，可以在这里添加 "variables": {"id": 14}
}
# 设置请求头，明确告诉服务器我们发送的是 JSON
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
# 发送 POST 请求
try:
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
# 检查是否有错误发生
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# GraphQL 即使有 HTTP 200，也可能在 payload 中包含 errors
if "errors" in result:
print("GraphQL 查询包含错误:")
print(result["errors"])
else:
print("数据获取成功:")
print(result["data"])
else:
print(f"HTTP 请求失败，状态码: {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"网络请求发生异常: {e}")
企业级开发：容错与重试机制（2026 视角）
在我们最近的一个大型项目中，简单的 requests.post 调用远远不够。微服务架构和云原生环境下的网络波动是常态。作为经验丰富的开发者，我们必须考虑“工程化深度内容”中的边界情况。仅仅发送一次请求并期待成功是天真的想法。
使用 Tenacity 库实现自动重试
如果我们遇到瞬时的网络抖动或服务端 500 错误，直接抛出异常会导致整个流程中断。我们可以引入 Python 的 tenacity 库来实现智能重试策略。这不仅提高了系统的稳定性，还符合 2026 年对于“弹性”的基本要求。
import requests
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def execute_graphql_query(endpoint, query, variables=None):
"""
带有指数退避重试机制的 GraphQL 查询函数
Args:
endpoint: GraphQL API URL
query: GraphQL 查询语句
variables: 查询变量字典
"""
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {"query": query}
if variables:
payload["variables"] = variables
response = requests.post(endpoint, json=payload, headers=headers)
response.raise_for_status() # 如果状态码不是 200，抛出 HTTPError
return response.json()
# 使用示例
try:
data = execute_graphql_query(url, query)
print("重试机制下的成功请求:", data)
except Exception as e:
print(f"经过多次重试后仍然失败: {e}")
结构化响应处理与类型安全
在 2026 年，我们不再满足于简单的字典操作。我们需要从 JSON 响应中推断出类型。你可以利用 pydantic 来验证返回的数据结构，确保 AI 代理或其他消费者能够获得可靠的数据格式。
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
class Fruit(BaseModel):
id: int
scientific_name: str
tree_name: Optional[str] = None
class GraphQLResponse(BaseModel):
data: dict
errors: Optional[list] = None
# 在获取数据后进行验证
try:
raw_data = execute_graphql_query(url, query)
validated_response = GraphQLResponse(**raw_data)
# 进一步验证 fruit 数据
if "fruit" in validated_response.data:
fruit_obj = Fruit(**validated_response.data["fruit"])
print(f"验证后的水果名称: {fruit_obj.scientific_name}")
except Exception as e:
print(f"数据验证失败: {e}")
前沿技术整合：Agentic AI 与 Vibe Coding
在 2026 年，我们的开发模式正在发生根本性的转变。你可能在实践中听说过 Vibe Coding——这是一种利用 AI（如 GitHub Copilot、Cursor 或 Windsurf）作为结对编程伙伴的实践。当我们编写上述代码时，我们不再是从零开始敲击每一个字符。
如何利用 AI 辅助编写 GraphQL 客户端
让我们思考一下这个场景：你不需要手动构造 JSON 字符串。你可以利用 AI 代理根据你的 GraphQL Schema 自动生成 Python 数据类或请求封装。
- Schema 驱动开发：首先，我们将 GraphQL Schema 提供给 AI。
- 自然语言生成代码：我们可以输入提示词：“嘿，Copilot，基于这个 Schema，帮我写一个健壮的 Python requests 封装类，要求包含日志记录和超时处理。”
- 多模态调试：当代码报错时，我们可以直接将错误日志截图投喂给 AI IDE，它会分析堆栈跟踪并结合上下文建议修复方案。
这种 Agentic AI 的工作流让我们专注于业务逻辑（获取什么数据），而不是繁琐的 HTTP 请求细节（如何处理连接池超时）。例如，我们可以让 AI 自动生成针对特定查询的测试用例，这在以前是极其耗时的工作。
AI 代理与自动 API 消费
更先进的应用是，我们构建的 Python 脚本不仅仅是为了给人类看，而是为了给其他 AI 代理调用。标准的、带有严格类型检查的 GraphQL 客户端成为了 Agentic AI 架构中的基础设施。通过使用 requests 加上 Pydantic 验证层，我们实际上是在构建一个可以被 AI 自主调用的标准接口。
2026 年技术栈深度对比：Requests vs. HTTPX
虽然本文重点在于 INLINECODEd04e5da7，但作为资深开发者，我们必须承认技术栈的演进。在 2026 年，INLINECODE593b0dcd 已经成为了许多高性能服务的首选，因为它原生支持 HTTP/2 和异步 I/O。
- Requests: 同步阻塞。适合简单的脚本、Jupyter Notebook 中的数据分析、或者传统的同步应用（如 Django 视图或 Flask 路由）。它的优势在于简单和庞大的生态系统兼容性。
- HTTPX: 支持异步 和 HTTP/2。适合高并发场景、微服务架构内部通信，以及需要利用多路复用减少延迟的现代应用。
如果你正在构建一个新的 AI 代理服务，并且需要并发处理数千个 GraphQL 查询，我们强烈建议你查看 INLINECODE4e39bef4 的文档。但如果你只是快速验证一个概念或编写一个小型的自动化工具，INLINECODEbe2619cc 依然是那个“瑞士军刀”，无可替代。
性能优化与常见陷阱
陷阱 1：硬编码查询
在初学者阶段，我们可能会像上面的例子那样将查询硬编码在 Python 字符串中。但在生产环境中，这会导致维护 nightmare。当你需要修改查询字段时，你不得不去触碰 Python 逻辑代码。
最佳实践：将 .graphql 文件单独存储，并在运行时读取。这不仅让代码整洁，还能让前端和后端复用相同的查询文件，这在“BFF – Backend for Frontend”模式中尤为重要。
def load_query(filename):
with open(f"queries/{filename}.graphql", "r") as file:
return file.read()
query = load_query("get_fruit_details")
陷阱 2：忽视 N+1 查询问题
虽然这与客户端 Python 代码关系不大，但作为开发者，我们必须意识到 GraphQL 的灵活性容易导致服务端产生 N+1 查询问题。如果你发现 API 响应缓慢，首先检查你的查询是否请求了过于嵌套的关联对象。在服务端使用 Dataloader 是解决此问题的标准方法，而作为客户端，我们应当优化查询结构，避免请求不必要的一对多关系。
总结
在这篇文章中，我们深入探讨了从基础到企业级的 Python Requests 与 GraphQL 交互方式。我们涵盖了 GET 和 POST 方法的区别，展示了处理 JSON 响应的实战代码，并引入了 2026 年现代开发中必不可少的容错机制和 AI 辅助工作流。通过结合 INLINECODE5e46420c 进行重试，利用 INLINECODEd3d8c7e7 确保类型安全，以及利用 AI IDE 提升开发效率，我们可以构建出既健壮又符合未来趋势的应用程序。希望这些经验能帮助你在下一个项目中更加从容地应对 GraphQL API 的挑战。