python请求dify工作流

### 使用 Python 请求 Dify 工作流 API 为了通过 Python 调用 Dify 的工作流 API，可以利用 `requests` 库发送 HTTP 请求。以下是实现此功能的方法以及完整的代码示例。 #### 安装依赖库首先需要安装 `requests` 和其他可能需要用到的库（如 `json`）。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install requests ``` #### 示例代码下面是一个基于引用中的逻辑构建的完整代码示例[^1]，用于向指定 URL 发送 POST 请求并返回响应数据。 ```python import requests import json def call_dify_workflow(): # 配置目标地址 url = "http://host.docker.internal:4444/session" # 设置请求头 headers = { "Content-Type": "application/json" } # 构建请求体 data = { "capabilities": { "alwaysMatch": { "browserName": "chrome", "platformName": "ANY" } } } try: # 执行POST请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 检查状态码是否正常 if response.status_code == 200 or response.status_code == 201: result = response.json() return {"status": "success", "data": result} else: error_message = f"Error occurred with status code {response.status_code}" return {"status": "error", "message": error_message} except Exception as e: return {"status": "exception", "details": str(e)} if __name__ == "__main__": print(call_dify_workflow()) ``` 上述代码实现了以下几个核心部分： - **URL配置**：定义了目标服务器地址。 - **Header设置**：指定了 Content-Type 为 application/json。 - **Data结构化**：按照需求构造了一个 JSON 数据对象作为请求参数。 - **异常处理**：增加了错误捕获机制以便更好地调试问题。 #### 计划任务扩展如果希望定期运行该脚本，则可引入 Python 中的时间调度工具，比如 `schedule` 或者更复杂的 Celery 等框架。这里提供一种简单的方式——使用标准库中的 `time.sleep()` 来模拟间隔时间触发函数执行。 ```python import time while True: output = call_dify_workflow() print(output) time.sleep(60 * XX) # 替换XX为你期望的分钟数 ``` 以上循环会每隔设定数量的分钟重复调用一次 `call_dify_workflow` 函数，并打印其结果到控制台。 ---

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