Curlish项目详解:增强版curl工具助力OAuth 2.0调试
2025-07-08 16:31:15作者:龚格成
项目概述
Curlish是一个基于Python开发的命令行工具,它在传统curl功能基础上增加了对OAuth 2.0认证的支持,为开发者调试受OAuth保护的API提供了极大便利。该项目由fireteam团队开发,特别适合需要频繁与各类API交互的后端开发者和API调试人员。
核心功能亮点
- OAuth 2.0集成:自动处理OAuth认证流程,包括令牌获取、刷新和管理
- JSON美化:自动格式化JSON响应,提高可读性
- 语法高亮:支持终端输出着色,增强视觉体验
- 预配置支持:默认内置Facebook API配置,开箱即用
- 多站点管理:可配置多个API端点,灵活切换
安装指南
Curlish作为Python脚本,安装过程非常简单:
- 确保系统已安装Python 2.7或更高版本
- 执行以下命令完成一键安装:
curl -L http://bit.ly/curlish | bash
安装完成后,工具会被放置在~/.bin目录下,请确保该目录已加入系统PATH环境变量。
基础使用示例
使用Curlish与使用传统curl几乎相同,只需将curl命令替换为curlish即可。例如获取Facebook用户信息:
curlish https://graph.facebook.com/me
首次使用时,工具会自动引导完成OAuth授权流程,后续请求会自动携带有效的访问令牌。
高级配置详解
Curlish的配置文件位于~/.ftcurlish.json,支持自定义多个API站点配置。以下是关键配置项说明:
核心配置参数
- grant_type:认证授权类型,默认为
authorization_code(浏览器流程) - extra_headers:附加请求头,适用于自定义认证方案
- request_token_params:令牌请求参数,如scope等
- base_url:API基础地址,用于自动匹配请求
- client_id/client_secret:OAuth应用凭证
- access_token_url:令牌管理端点
授权类型说明
- authorization_code:标准浏览器授权流程(最常用)
- password:直接使用用户名密码获取令牌(少数服务支持)
- null:禁用OAuth功能,仅使用基础curl功能
实用功能解析
JSON数据处理
Curlish提供了强大的JSON处理能力:
# 发送简单JSON
curlish -Jusername=test -Jactive:=true API_ENDPOINT
# 发送嵌套JSON对象
curlish -Juser.name=admin -Juser.role:=1 API_ENDPOINT
# 从文件加载JSON
curlish -J@data.json API_ENDPOINT
Cookie管理
启用--cookies参数后,Curlish会自动管理会话cookie:
# 启用cookie
curlish --cookies API_ENDPOINT
# 清除cookie
curlish --clear-cookies --site SITE_NAME
调试辅助
-v:启用详细输出模式-i:显示响应头信息--ajax:添加Ajax请求头--hide-jsonp:隐藏JSONP包装函数
常见问题处理
令牌过期处理
当API返回令牌过期错误时,需要手动清除缓存:
# 清除指定站点令牌
curlish --clear-token-cache --site facebook
# 清除所有令牌
curlish --clear-token-cache
端口冲突解决
如果默认端口(62231)被占用,可在配置文件中修改http_port值。
最佳实践建议
- 为每个API环境创建独立的站点配置
- 敏感信息(如client_secret)应妥善保管
- 定期清理不再使用的令牌缓存
- 利用JSON美化功能提高调试效率
- 结合
-v参数进行详细请求追踪
Curlish作为curl的增强版,特别适合现代API开发调试场景,其简洁的设计和强大的功能可以显著提升开发者的工作效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
201
暂无简介
Dart
627
141
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
314
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
382
3.52 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.11 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
127
857