python学习——使用webAPI

py3study

发布于 2020-01-14 16:12:42

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1、Web API

是网站的一部分，用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互。这种请求称为API调用。请求的数据将以易于处理的格式（JSON或CSV)返回。

2、GitHub

GitHub是一个让程序员能够协作开发项目的网站。GitHub上的项目都存储在仓库中，后者包含与项目相关联的一切：代码、项目参与者的信息、问题或bug报告等。

3、使用pip安装requests

requests包能让python程序轻松的向网站请求信息以及检查返回的相应。安装命令如下：

4、处理API响应

#python_repos.py
#coding=gbk
import requests

#执行API调用并存储响应
url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'

#获得响应对象
r=requests.get(url)

#获得状态码
print("status code:",r.status_code)

#将API响应存储在一个变量中，这个API返回JSON格式的信息，使用方法json把这些信息转换为一个python字典
response_dict=r.json()
print("Total repositories:",response_dict['total_count'])

5、处理响应字典

#探索有关仓库的信息
repo_dicts=response_dict['items']
print("Repositories returned:",len(repo_dicts))

print("\nSelected information about each repository:")
for repo_dict in repo_dicts:
    print('\nName:',repo_dict['name'])
    print('Owner:',repo_dict['owner']['login'])
    print('Stars:',repo_dict['stargazers_count'])
    print('Repository:',repo_dict['html_url'])
    print('Description:',repo_dict['description'])

6、使用pygal可视化仓库

#探索有关仓库的信息
repo_dicts=response_dict['items']

names,stars=[],[]
for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    stars.append(repo_dict['stargazers_count'])

#可视化
my_style=LS('#333366',base_style=LCS)

#创建pygal类的config实例，通过修改其属性，可定制图表外观
my_config=pygal.Config()

#让标签绕x轴旋转45度
my_config.x_label_rotation=45
#隐藏了图例
my_config.show_legend=False

#设置图表标题、副标签和主标签的字体大小
my_config.title_font_size=24
my_config.label_font_size=14
my_config.major_label_font_size=18

#将较长的项目名缩短为15个字符
my_config.truncate_label=15

#隐藏图表中的水平线，设置自定义宽度
my_config.show_y_guides=False
my_config.width=1000

chart=pygal.Bar(my_config,style=my_style)
chart.title='Most-starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels=names

chart.add('',stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

7、添加自定义工具提示和可点击的链接

for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    plot_dict={
        'value':repo_dict['stargazers_count'],
        'label':repo_dict['description'],
        'xlink':repo_dict['html_url']
        }
    plot_dicts.append(plot_dict)