调用api接口获取token

import os
import pyodbc
import requests
import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter
import base64
import time
import hmac
import hashlib
import json
import urllib
import random
import pandas as pd
import datetime
 
# 获取当前日期和时间
current_datetime = datetime.datetime.now()
# 将日期和时间格式化为字符串
formatted_datetime1= current_datetime.strftime("%Y-%m-%d")
# 生成新的文件名
new_filename = xxx_{}.xlsx".format(formatted_datetime1)
class SecretRobot:
    def __init__(self, secret='', webhook=''):
        self.secret = secret
        self.webhook = webhook
        self.timestamp = str(round(time.time() * 1000))
        self.headers = {"Content-Type": "application/json"}
    
    def send(self, message):
        self.get_sign()
        webhook = self.webhook + '×tamp=' + self.timestamp + '&sign=' + self.sign
        data = {
            "msgtype": "text",
            "text": {
                "content": message
            }
        }
        resp = requests.post(webhook, data=json.dumps(data), headers=self.headers)
        resp.close()
    
    def get_sign(self):
        secret_enc = self.secret.encode('utf-8')
        string_to_sign = '{}\n{}'.format(self.timestamp, self.secret)
        string_to_sign_enc = string_to_sign.encode('utf-8')
        hmac_code = hmac.new(secret_enc, string_to_sign_enc, digestmod=hashlib.sha256).digest()
        self.sign = urllib.parse.quote_plus(base64.b64encode(hmac_code))
def send_dingding_message1(message, secret):
    webhook = 'xxx'
    
    # 创建 SecretRobot 对象
    robot = SecretRobot(secret=secret, webhook=webhook)
    
    # 发送消息
    robot.send(message)
def get_order_source_name(order_source_id):
    # 连接数据库
    conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=xxx;DATABASE=metabase;UID=xxx;PWD=xxx')
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行查询语句，获取order_source_name
    cursor.execute(f"SELECT xxx FROM xxx WHERE xxx = '{xxx}'")
    row = cursor.fetchone()
    
    # 关闭数据库连接
    conn.close()
    
    if row is not None:
        return row[0]
    else:
        return ""
    
# 设置计数器和暂停时间
count = 0
pause_time = random.randint(10, 12)
username = 'xxx'
password = 'xxx'
# 编码用户名和密码为 Base64 字符串
credentials = base64.b64encode(f"{username}:{password}".encode("utf-8")).decode("utf-8")
authorization = f"Basic {credentials}"
# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=xxx;DATABASE=xxx;UID=xxx;PWD=xxx')
cursor = conn.cursor()
url_template = 'xxx'
# 执行查询语句，获取数据
cursor.execute("SELECT order_source_id, user_token_secret_access_key, order_source_country FROM rb_mercadolibre_site_user_info")
rows = cursor.fetchall()
order_source_names = []
processed_order_ids = []  # 存储已处理过的 order_source_id
 
# 遍历每行数据
for row_idx, row in enumerate(rows, 2):
    order_source_id = row[0]
    if order_source_id in processed_order_ids:
        continue
    ACCESS_TOKEN = row[1]
    order_source_country = row[2]
    processed_order_ids.append(order_source_id)
    
    order_source_id = int(order_source_id)
    # 构建接口入参
    payload = {
        "language": "zh_CN",
        "input": {
            "customerId": 1,
            "orderSourceType": 70,
            "orderSourceId": order_source_id
        }
    }
        # 发送请求获取通token
    response = requests.post("xxx", json=payload, headers={"Authorization": authorization})
    
    if response.ok:
        json_data = response.json()
        
        data = json_data.get('data', {})
        ACCESS_TOKEN = data.get('userTokenSecretAccessKey', '')
        print(ACCESS_TOKEN)
        headers = {'Authorization': f'Bearer {ACCESS_TOKEN}'}
        
        # 计数器加一
        count += 1
        # 如果计数器达到了 5，则暂停 3 秒
        if count == 3:
            time.sleep(pause_time)
            count = 0
 
        #调用目标接口
        response_target = requests.get(url_template, headers=headers)
        
        if response_target.ok:
            # 处理返回结果
            response_data = response_target.json()
            print(response_data)
            # 判断是否满足条件
            if not response_data['status']['sell']['allow']:
                order_source_name = get_order_source_name(order_source_id)  # 根据order_source_id获取对应的order_source_name
                # 将店铺名称添加到列表中
                order_source_names.append(order_source_name)
            
        else:
            print(f"由于token失效原因 failed  {response_target.status_code}: {response_target.reason}")
            
            
            time.sleep(3)
                    #调用目标接口
            response_target = requests.get(url_template, headers=headers)
            
            if response_target.ok:
                # 处理返回结果
                response_data = response_target.json()
                print(response_data)
                # 判断是否满足条件
                if not response_data['status']['sell']['allow']:
                    order_source_name = get_order_source_name(order_source_id)  # 根据order_source_id获取对应的order_source_name
                    # 将店铺名称添加到列表中
                    order_source_names.append(order_source_name)
        
    else:
        print(f"由于其它原因 failed  {response.status_code}: {response.reason}")
# 关闭数据库连接
conn.close()
shop_count = len(order_source_names)
msg1 = f"今天有{shop_count}家 KYC 店铺，分别是：\n"
msg1 += "\n".join([f"  {order_source_name}" for order_source_name in order_source_names])
secret1 = 'xxx'
send_dingding_message1(msg1,secret1)
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(new_filename)
# 获取"账号全程"列中与被KYC店铺列表相同的行索引
shop_rows = df[df['账号全称'].isin(order_source_names)].index
# 修改对应行的"站点状态"列的值为"KYC"
df.loc[shop_rows, '站点状态'] = 'KYC'
# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel(new_filename, index=False)

1. 导入所需的库，包括os、pyodbc、requests、openpyxl等。
2. 定义一个名为SecretRobot的类，用于发送钉钉消息。其中包含了签名算法的实现。
3. 定义一个函数send_dingding_message1，用于发送钉钉消息。该函数创建了一个SecretRobot对象，并调用其send方法发送消息。
4. 定义一个函数get_order_source_name，用于从数据库中获取订单来源名称。
5. 初始化计数器和暂停时间。
6. 将数据库连接信息和授权信息存储在变量中。
7. 连接数据库并执行查询语句，获取订单来源信息。
8. 遍历获取的数据行，对每个订单来源进行验证操作。
9. 根据订单来源信息构建接口入参，并发送请求获取令牌。
10. 判断请求是否成功，如果成功则处理返回结果。
11. 判断是否满足条件，如果不满足则获取订单来源名称并添加到列表中。
12. 如果请求失败，则等待一段时间后重新发送请求。
13. 遍历完所有订单来源信息后，关闭数据库连接。
14. 统计满足条件的KYC店铺数量，并生成钉钉消息内容。
15. 发送钉钉消息通知相关人员。
16. 读取Excel文件。
17. 获取与KYC店铺列表相匹配的行索引。
18. 修改对应行的"站点状态"列的值为"KYC"。
19. 保存修改后的Excel文件。