學習目標

• 熟悉 Python requests 模組

• 學會發送 HTTP 請求、處理回應

• 認識 JSON 格式，並能解析資料

重點是：先學會「AI 聊天 API 背後其實就是傳送一個 JSON」，之後才好接上 LLM。

前言

昨天完成了 Python & VSCode 的安裝，今天我們要進一步學習 如何用 Python 呼叫 API。這是之後跟 AI 模型互動的關鍵步驟，因為 AI 服務（例如 OpenAI、Gemini、DeepSeek）都是透過 API 提供的。

什麼是 API？

API（Application Programming Interface）：讓不同服務能夠「溝通」的橋樑

我們可以用 API 去要資料、送資料

常見資料格式：JSON（JavaScript Object Notation）

{
  "medicine": "普拿疼",
  "effect": "退燒、止痛",
  "side_effects": ["肝毒性", "皮疹"]
}

Python 的 requests 模組

安裝

pip install requests

基本用法：

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1"
response = requests.get(url)

print(response.status_code)   # HTTP 狀態碼
print(response.text)          # 原始回應（字串）
print(response.json())        # 轉成 Python dict

輸出結果：

{'userId': 1, 'id': 1, 'title': 'delectus aut autem', 'completed': False}

呼叫一個免費API

先用一個免費的貓咪圖片API練習：

import requests

url = "https://api.thecatapi.com/v1/images/search"
response = requests.get(url)

data = response.json()
print(data)
print("貓咪圖片網址：", data[0]["url"])

輸出（範例）：

[{'id': 'abc123', 'url': 'https://cdn2.thecatapi.com/images/abc123.jpg'}]

這樣就能得到一張隨機貓咪圖片的連結。

API和AI的關係

其實呼叫 OpenAI 或 Gemini API 也是一樣的：送一個 JSON → 收到一個 JSON

唯一差別是：我們送的是問題，回來的是 AI 的回答。

那今天先到這裡，我們明天再繼續!