requests_kerberos 查询kylin的cube，写一段python代码

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空虚

10月30日发表在图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 305 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

为了使用 Python 的 requests_kerberos 库查询 Kylin 的 cube，你可以按照以下的样例代码进行：

import requests  
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth  
# URL for your Kylin instance and the specific Cube API endpoint  
kylin_url = "http://your_kylin_instance:7070/kylin/api/cubes"  
# If required, replace 'yourcube' with the name of your cube  
params = {'cubeName': 'yourcube'}  
# Create a session and set it for Kerberos authentication  
s = requests.Session()  
s.auth = HTTPKerberosAuth()  
# Make a GET request to the Kylin cube endpoint  
response = s.get(kylin_url, params=params)  
# Process the response  
if response.status_code == 200:  
    data = response.json()  
    print(data)  
else:  
    print(f"Request failed with status {response.status_code}")

请确保替换 'http://your_kylin_instance:7070/kylin/api/cubes' 与 'yourcube' 为你的 Kylin 实例的 URL 和 Cube 名字。

这段代码将会返回 Cube 的相关信息。如果需要执行特定的 SQL 查询，你可能需要调用其他特定的 API 端点并发送 POST 请求，具体视 Kylin 提供的 REST API 文档而定。

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20条评论

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梦想之巅

11月09日

这个代码段非常实用，可以快速调用Kerberos进行身份验证，适合初学者尝试。

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不眠客： @梦想之巅

在处理Kylin的cube时，结合Kerberos进行身份验证的确是一个重要的环节。使用requests_kerberos库可以简化这个过程，尤其适合对这类技术有初步接触的人。

除了提供的代码段，建议可以考虑将requests_kerberos与一些错误处理和重试机制结合，这样在面对网络抖动或认证失败的情况下，可以增强代码的健壮性。例如，可以使用retrying库来实现简单的重试逻辑。以下是一个基本的示例：

import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth
from retrying import retry

@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=2000)
def query_kylin(cube_name):
    kerberos_auth = HTTPKerberosAuth()
    url = f"http://kylin-server/kylin/api/cubes/{cube_name}"
    response = requests.get(url, auth=kerberos_auth)
    response.raise_for_status()  # 如果请求失败，将引发异常
    return response.json()

# 示例调用
try:
    cube_data = query_kylin("your_cube_name")
    print(cube_data)
except Exception as e:
    print(f"查询失败: {e}")

此外，针对不同的Kylin版本，API的调用可能会有所不同，建议关注Kylin的官方文档，获取最新的API使用说明。Kylin Official Docs。

采用这些方法可以提高代码的稳定性，并增强对异常情况的处理能力，使得在实际操作中更加流畅和高效。

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陶子者

11月20日

需要注意请求库和服务器认证设置是否正确，否则可能导致请求失败。

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让爱： @陶子者

请求库和服务器认证设置的确是影响请求成功的关键因素。在使用requests_kerberos查询Kylin的cube时，确保正确配置Kerberos认证是非常重要的。下面是一个简单的代码示例，展示如何在使用requests库进行认证时设置：

```python
import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth, DISABLED

# 初始化Kerberos认证
kerberos_auth = HTTPKerberosAuth(auto_resolve_host=True, mutual_authentication=DISABLED)

# Kylin的URL
kylin_url = 'http://your-kylin-server/kylin/api/cubes'

# 发起请求
response = requests.get(kylin_url, auth=kerberos_auth)

if response.status_code == 200:
    print("请求成功：", response.json())
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

确保按需求配置Kerberos的相关设置，比如安装必要的Kerberos库和配置krb5.conf文件等。此外，还可以参考具体的Kylin文档，例如Apache Kylin官方文档来获取更多细节和最佳实践。这样可以帮助排查可能的认证问题，提升请求的成功率和效率。 ```

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随遇而安

11月28日

对于Kylin用户，这段Python代码提供了一个很好的范例，尤其是用Kerberos进行安全认证。

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拾四： @随遇而安

对于使用 requests_kerberos 进行 Kylin 查询的示例，确实能够很好地展示如何在安全环境中进行集成。可以考虑使用 requests 结合 requests_kerberos 的方式，确保在与 Kylin 交互时，不仅实现身份验证，还能安全地处理数据请求。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何建立连接并查询 Kylin 的 cube：

import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth

# 创建 Kerberos 认证对象
kerberos_auth = HTTPKerberosAuth()

# Kylin 服务器地址
kylin_url = 'http://your-kylin-server:7070/kylin/api/cubes/your_cube'

# 发送 GET 请求
response = requests.get(kylin_url, auth=kerberos_auth)

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print("Query Successful!")
    print(response.json())
else:
    print(f"Failed to query Kylin: {response.status_code} - {response.text}")

在实际使用中，建议确保 Kerberos 票证的有效性，以避免身份验证失败的情况。此外，针对 Kylin API 的具体使用，可以参考 Kylin API Documentation 以获取更详细的信息和使用示例。

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依赖

12月07日

建议在代码中添加异常捕获机制，以增加代码的稳定性和健壮性。例如：try...except结构。

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韦幼嘉： @依赖

在处理与 Kylin 的交互时，建议确实考虑添加异常捕获机制，可以有效提升代码的稳定性和健壮性。例如，可以使用 `try...except` 结构来捕获潜在的网络错误或认证问题，以确保程序能够优雅地处理这些情况。以下是一个简单的示例：

```python
import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth

kylin_url = 'http://your-kylin-server/your-api-endpoint'
kerberos_auth = HTTPKerberosAuth()

try:
    response = requests.get(kylin_url, auth=kerberos_auth)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    cube_data = response.json()
    print(cube_data)
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"HTTP error occurred: {http_err}")  # 处理HTTP错误
except Exception as err:
    print(f"An error occurred: {err}")  # 处理其他错误

在这个示例中，利用 raise_for_status 方法可以主动检查响应状态码，从而捕捉并处理特定的HTTP错误。同时，通用的 Exception 捕获可帮助捕获任何潜在的异常。

有时候，也可以参考这篇关于 Python 异常处理的文章，以获取更多的设计灵感和最佳实践：Python Exception Handling。 ```

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浮浅

12月14日

文章讲解清晰，适合用作入门指南。如果需要更高效的处理，可以结合线程库优化请求。

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深秋无痕： @浮浅

对于请求优化的讨论，结合线程库确实能够提升效率。Python的`concurrent.futures`模块非常适合处理这类任务，能够让我们在发出请求时更高效地利用系统资源。以下是一个简单的示例，演示如何使用线程池来异步查询Kylin的cube：

```python
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_cube_data(cube_name):
    # 假设我们有一个函数可以生成Kylin的查询URL
    url = f"http://your-kylin-instance/api/cubes/{cube_name}"
    response = requests.get(url, auth=('username', 'password'), verify=False)
    return response.json()  # 或者根据需要进行进一步处理

cube_names = ['cube1', 'cube2', 'cube3']

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(fetch_cube_data, cube) for cube in cube_names]
    for future in futures:
        try:
            data = future.result()
            print(data)  # 处理获取的数据
        except Exception as e:
            print(f"Error occurred: {e}")

在处理多个请求时，这种方式能够显著减少总的等待时间，因为它会并行发送请求。同时，建议查看requests库的文档和concurrent.futures的详情，可以帮助更好地理解其使用。

参考链接：Python Requests Documentation和concurrent.futures Documentation。 ```

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江南地主

12月20日

一段非常清晰的代码示例，适合未接触过Kylin API的新手，但还需考虑实际环境中的配置差异。

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各取所需： @江南地主

对于Kylin的API使用，能提供清晰代码示例无疑是个良好的开始。不过，探索的过程中，也确实需要关注每个环境的独特配置。为了确保代码顺利运行，除了API的基本调用，还有必要考虑Kerberos的认证配置，特别是在使用`requests_kerberos`时。以下是一个简单的代码示例，供参考：

```python
import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth, DISABLED

# 创建Kerberos认证对象
kerberos_auth = HTTPKerberosAuth(mutual_authentication=DISABLED)

# Kylin API的URL
kylin_url = "http://your-kylin-server/kylin/api/cubes"

# 发起请求
response = requests.get(kylin_url, auth=kerberos_auth)

# 打印返回结果
if response.status_code == 200:
    print("成功获取数据:", response.json())
else:
    print("请求失败:", response.status_code, response.text)

在实际环境中，确保Kerberos配置正确是至关重要的。此外，记录好相关错误信息和调试日志，能帮助迅速定位问题。如果你还在查找更多示例或者参考资料，可以看看 Kylin官方文档和 requests-kerberos项目页面，这可能会对你有很大帮助。希望能够顺利完成你的操作！ ```

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半生

12月26日

在实际生产环境中，建议将Kerberos的票据管理及刷新部分进行考虑和实现，以防认证过期。

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清新记： @半生

为了确保在使用Kerberos认证时，票据的管理和刷新确实是一个重要的方面。在实际应用中，可以考虑使用Python的requests_kerberos库与Kylin交互时实现自动刷新票据。

以下是一个简单的示例，说明如何在请求Kylin的cube时，定期刷新Kerberos票据：

import time
import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth, OPTIONAL

kerberos_auth = HTTPKerberosAuth(mutual_authentication=OPTIONAL)

def refresh_ticket():
    # 在这里实现票据刷新逻辑
    # 示例：使用kinit命令或其他机制来刷新票据
    pass

def query_kylin_cube():
    while True:
        try:
            response = requests.get('http://<kylin_endpoint>/kylin/api/cubes', auth=kerberos_auth)
            if response.status_code == 200:
                print("查询成功:", response.json())
            else:
                print("查询失败:", response.status_code)
                # 此处可以添加处理票据过期的逻辑
                refresh_ticket()
        except Exception as e:
            print("发生异常:", e)

        time.sleep(600)  # 每十分钟重试

query_kylin_cube()

实现中，refresh_ticket函数可以调用系统命令如kinit来更新Kerberos票据。此外，对于票据管理，可以考虑使用Python的调度库，如schedule，来自动化控制刷新频率。

了解Kerberos票据管理的更多建议与实现例子，可以参考官方文档。

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物是

01月04日

可以考虑在🏗️中加入日志功能，记录请求响应，以便于调试和问题跟踪。

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沉默不语： @物是

在实现 requests_kerberos 查询 Kylin 的 cube 的时候，确实考虑在代码中加入日志功能是一个很好的主意。通过添加日志，可以有效地跟踪请求和响应的详细信息，加强出现问题时的调试能力。在 Python 中，可以使用内建的 logging 库来实现这一点。以下是一个简单的示例：

import logging
import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth

# 设置日志配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 创建 Kerberos 认证
kerberos_auth = HTTPKerberosAuth()

# 请求 Kylin 的 cube
url = "http://<kylin_server>/kylin/api/cubes"
try:
    logging.info("Sending request to Kylin cube API.")
    response = requests.get(url, auth=kerberos_auth)
    response.raise_for_status()  # 抛出异常用于处理 HTTP 错误
    logging.info("Received response from Kylin: %s", response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    logging.error("Request failed: %s", e)

通过这种方式，不仅能记录请求发起的时间和相关信息，还能在出错时进行详细的错误记录。这种实践能够显著提升日常开发和维护中的问题追踪效率。

更深入的学习材料可以参考 Python 的 logging 模块文档。这个链接提供了有关如何恰当地使用日志的详细信息，帮助提升代码的可维护性。

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思念

01月08日

为了提高代码的应用性，建议对于不同的HTTP状态码进行详细处理，不仅限于状态码200。

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分手： @思念

在处理HTTP请求时，仅关注状态码200可能会导致潜在的问题被忽略，特别是在涉及到数据查询的场景中。对于不同的HTTP状态码，进行分类处理，能够帮助我们更好地了解请求的结果。例如，对于状态码404，可能是请求的资源不存在，而状态码500则表明服务器出现了内部错误。

以下是一个针对不同状态码的处理示例：

import requests
from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth

def query_kylin_cube(url):
    auth = HTTPKerberosAuth()
    response = requests.get(url, auth=auth)

    if response.status_code == 200:
        print("请求成功:", response.json())
    elif response.status_code == 404:
        print("资源未找到: 请检查请求的URL是否正确。")
    elif response.status_code == 500:
        print("服务器错误: 请稍后再试，或联系管理员。")
    else:
        print(f"出现了未处理的状态码: {response.status_code}")

# 示例调用
query_kylin_cube("http://kylin-server/api/cube")

处理不同的状态码可以帮助我们及时发现问题并采取相应措施。建议阅读更多关于HTTP状态码的处理方式，例如在 Mozilla Developer Network 上的相关文档，以便更全面地理解和应对各种HTTP响应。

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风云2002

01月19日

一个不错的起点，但如果需要在短时间内调用多个API，或许需要引入异步框架如aiohttp以提高效率。

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这就是结局.： @风云2002

在处理Kylin的cube查询时，确实可以考虑引入`aiohttp`实现异步调用，以提高多个API请求的效率。例如，当需要并发查询多个cube时，使用`aiohttp`能够显著减少整体执行时间。

下面是一个简单的例子，展示如何使用`aiohttp`来异步请求Kylin的API：

```python
import aiohttp
import asyncio

async def fetch_cube(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_cube(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    # 示例Kylin API URLs
    urls = [
        "http://kylin.example.com/kylin/api/cubes/cube1",
        "http://kylin.example.com/kylin/api/cubes/cube2"
    ]
    results = asyncio.run(main(urls))
    print(results)

通过上述方式，能够同时发送多个请求而不必等待每个请求依次完成，从而提高了效率。也许可以参考一下asyncio官方文档以获取更多异步编程的指导。这样做可以更好地满足高并发的需求。 ```

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