API（アプリケーションプログラミングインターフェイス）は、レストランウェイターのようにソフトウェア、リクエスト、応答を渡す間の通信を可能にするツールです。 Pythonを使用する場(chǎng)合、HTTPリクエストはリクエストライブラリを介して送信し、返されたデータを処理できます。手順には、APIエンドポイントの検索、要求タイプの決定、パラメーターまたは認(rèn)証情報(bào)の追加、リクエストの送信、応答結(jié)果の処理が含まれます。メモには、ドキュメントの表示、認(rèn)証の取り扱い、応答形式の解決、速度制限への処理が含まれます。よくある質(zhì)問は次のとおりです。1。頻度制限を要求します。 2。認(rèn)証エラー。 3。一貫性のない応答形式。 4。ネットワーク接続の問題。ソリューションには、郵便配達(dá)員テストの使用、タイムアウトの設(shè)定、応答構(gòu)造の記録などが含まれます。
APIは最近どこにでもあります。WeatherAppを使用したり、Googleアカウントを使用してWebサイトにログインしたりしたことがある場(chǎng)合は、それとやり取りしました。それでは、APIとは正確には何ですか？また、Pythonでどのように使用しますか？それを分解しましょう。
APIとは正確には何ですか？
API（アプリケーションプログラミングインターフェイス）は、レストランのウェイターのようなものです。キッチン（舞臺(tái)裏のシステム）にリクエストを受け取り、求めたものを取り戻します。技術(shù)的には、ユーザーがすべてがボンネットの下でどのように機(jī)能するかを理解する必要なく、2つのソフトウェアが互いに通信できるようにします。
例えば：
- 今日の予測(cè)については、気象サービスアプリに尋ねます。
- アプリはAPIを使用して、どこかにサーバーからそのデータを取得します。
- サーバーはリクエストを処理し、現(xiàn)在の気象情報(bào)を返します。
覚えておくべき重要なことは、APIが抽象的な複雑さであることです。気象データがどのように生成されるかを知る必要はありません。構(gòu)造化されたリクエストを通じてそれを取得できるということです。
APIはPythonでどのように機(jī)能しますか？
Pythonは、HTTPリクエストを処理するrequestsのようなライブラリのおかげで、APIを簡(jiǎn)単に操作します。これは、APIが通信する最も一般的な方法です。
これが基本的なフローです：
- APIエンドポイント（リクエストを送信するU(xiǎn)RL）があります。
- どのようなリクエストを行うか（取得、投稿など）を決定します。
- 必要なパラメーターまたは認(rèn)証トークンを含めます。
-
requests.get()またはrequests.post()のようなものを使用してリクエストを送信します。 - 通常はJSON形式で応答を受け取り、処理します。
現(xiàn)在のビットコイン価格データを取得したいとします。このようなパブリックAPIを使用する場(chǎng)合があります。
リクエストをインポートします Response = requests.get（ "https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice.json"） data = response.json（） print（data ["bpi"] ["usd"] ["rate"]））
これにより、Bitcoinの現(xiàn)在の米ドル価格が印刷されます。
注意すべきいくつかのこと：
- 使用法のルールとレート制限については、APIドキュメントを常に確認(rèn)してください。
- 一部のAPIでは、認(rèn)証のためにキーまたはトークンが必要です。
- 回答はしばしばJSONで行われますが、時(shí)にはXMLまたはプレーンテキストであるため、それに応じて解析する準(zhǔn)備をしてください。
PythonでAPIを使用する場(chǎng)合の一般的な問題
基本を知っていても、いくつかの落とし穴は人々をつまずかせる傾向があります。
- レートの制限：多くのAPIは、1分/時(shí)間あたりの特定のリクエストのみを許可します。その制限を超えると、アクセスが一時(shí)的にブロックされる場(chǎng)合があります。
- 認(rèn)証エラー：適切なヘッダーまたはAPIキーを含めていない場(chǎng)合、リクエストは失敗します。
-
予期しない応答形式： APIが予想よりもエラーまたは異なる構(gòu)造を返す場(chǎng)合があります。
.json()呼び出しの周りにエラーチェックを追加するのが賢明です。 - ネットワークの問題：接続の問題によりリクエストがタイムアウトまたは失敗する可能性があります。Try/を除いて、ブロックが役立ちます。
これらの多くを避けることができます：
- コードを作成する前に、PostmanやCurlなどのツールで最初にエンドポイントをテストします。
- リクエストにタイムアウト値の追加：
requests.get(url, timeout=5) - 開発中のロギング応答は、構(gòu)造を理解します。
まとめます
PythonでAPIを使用すると、複雑である必要はありません。リクエストを作成し、応答を処理する方法を理解したら、あらゆる種類の外部データとサービスをアプリケーションに引き込むことができます。ドキュメントを注意深く読み、エラーを優(yōu)雅に処理し、使用制限內(nèi)にとどまることを忘れないでください。
基本的にそれだけです。
以上がAPIとは何ですか？また、Pythonでどのように機(jī)能しますか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場(chǎng)合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場(chǎng)合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。
PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法
Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html（）関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場(chǎng)合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動(dòng)で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場(chǎng)合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問題、マルチテーブル認(rèn)識(shí)などの一般的な落とし穴に注意してください。
PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書ネストされた辭書やリストなど、JSONの階層関係を確認(rèn)します。次に、辭書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細(xì)」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細(xì)[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get（）メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場(chǎng)合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。
