Zugriff auf Daten von einer Web -API in Python zu Daten
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Der Schlüssel zur Verwendung von Python zum Aufrufen der Web -API, um Daten zu erhalten, liegt darin, die grundlegenden Prozesse und gemeinsamen Tools zu beherrschen. 1. Die Verwendung von Anfragen zum Einl?sen von HTTP -Anforderungen ist der direkteste Weg. Verwenden Sie die GET -Methode, um die Antwort zu erhalten und JSON () zu verwenden, um die Daten zu analysieren. 2. Für APIs, die Authentifizierung ben?tigen, k?nnen Sie Token oder Schlüssel über Header hinzufügen. 3.. Sie müssen den Antwortstatuscode überprüfen, und es wird empfohlen, die Antwort zu verwenden. 4. Mit Blick auf die Paging -Schnittstelle k?nnen Sie nacheinander verschiedene Seiten anfordern und Verz?gerungen hinzufügen, um Frequenzbeschr?nkungen zu vermeiden. 5. Bei der Verarbeitung der zurückgegebenen JSON -Daten müssen Sie Informationen gem?? der Struktur extrahieren, und komplexe Daten k?nnen in DataFrame umgewandelt werden, um die Analyse zu erleichtern. Der gesamte Prozess erfordert Aufmerksamkeit für Fehlerbehandlungen, Paging -Logik- und Datenanalysemethoden.
Das Aufrufen der Web -API, um Daten zu erhalten, ist in Python tats?chlich weit verbreitet, insbesondere bei Datenanalysen oder Entwicklung von Anwendungen. Der Schlüssel ist, den Grundprozess zu verstehen und mehrere gemeinsame Werkzeuge zu beherrschen.
Die direkteste M?glichkeit, eine Anfrage zu initiieren
Anfragen ist eine der am h?ufigsten verwendeten Bibliotheken in Python, die zum Senden von HTTP -Anfragen zum Abrufen von Antwortinhalten verwendet wird. Es ist einfach und intuitiv zu verwenden. Sie m?chten beispielsweise eine ?ffentliche API verwenden (z. B. http://m.miracleart.cn/link/ :
Anfragen importieren Antwort = Requests.get ('https://api.example.com/data') Data = response.json ()
Es ist zu beachten, dass nicht alle APIs ohne Schwellenwerte zugegriffen werden. Einige von ihnen verlangen, dass Sie ein Token oder einen Schlüssel mitbringen. Sie k?nnen auf diese Weise schreiben:
Headers = {'Autorisierung': 'Bearer Your_Token_here'}
Antwort = Requests.get ('https://api.example.com/data', Headers = Headers)Wenn der zurückgegebene Statuscode nicht 200 ist, bedeutet dies, dass m?glicherweise ein Fehler aufgetreten ist. Es ist am besten, zu diesem Zeitpunkt ein Urteil zu f?llen, um Fehler in der sp?teren Verarbeitung zu vermeiden:
-
response.status_codeüberprüfen.status_code - Oder
response.raise_for_status()
Einige APIs erfordern Paging oder mehrere Anfragen
Viele Web -APIs geben nicht alle Daten gleichzeitig zurück, sondern begrenzen die Anzahl der zurückgegebenen Rückgabe jedes Mal durch einen Paging -Mechanismus. Beispielsweise gibt eine Schnittstelle standardm??ig 100 Datens?tze zurück, und wenn Sie mehr erhalten m?chten, müssen Sie die Seite drehen.
Die allgemeine M?glichkeit besteht darin, die Parameter wie page=2 oder offset=100 zu steuern. Sie k?nnen Schleifen verwenden, um kontinuierlich zu erhalten, bis keine neuen Daten vorhanden sind:
All_data = []
Seite = 1
W?hrend wahr:
url = f'https: //api.example.com/data? page = {page} '
response = requests.get (URL)
Data = response.json ()
Wenn nicht Daten:
brechen
All_data.extend (Daten)
Seite = 1 Achten Sie jedoch darauf, nicht zu schnell auf kontinuierliche Weise zu fordern. Einige APIs haben Frequenzgrenzen. Es wird empfohlen, eine kurze Pause hinzuzufügen, wie z. time.sleep(1) .
Die zurückgegebene Datenstruktur muss von selbst verarbeitet werden
Die API gibt normalerweise Daten im JSON -Format zurück. Python kann automatisch in ein W?rterbuch oder eine Liste mit der Methode .json() konvertiert werden. Der spezifische Wert h?ngt jedoch von der Struktur ab.
Zum Beispiel sind die Daten manchmal tiefer versteckt wie folgt:
{
"meta": {...},
"Ergebnisse": [
{"ID": 1, "Name": "Alice"},
{"ID": 2, "Name": "Bob"}
]
}Dann müssen Sie es so nehmen:
für Artikel in Daten ['Ergebnis']:
print (item ['name'])Wenn das Datenvolumen gro? ist und die Struktur komplex ist, k?nnen Sie Pandas zur weiteren Verarbeitung und Umwandlung der Liste in einen Datenrahmen verwenden:
Pandas als PD importieren df = pd.dataframe (Daten ['Ergebnisse'])
Grunds?tzlich ist das. Die Operation ist nicht kompliziert, die Details sind jedoch leicht zu ignorieren, z. B. Fehlerbehandlungen, Paging -Logik und Datenextraktionsmethoden. übe nur noch ein paar Mal und du solltest es meistern k?nnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZugriff auf Daten von einer Web -API in Python zu Daten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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