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16.2.10 加亮颜色主题
16.3 小结
第#xff11;7 章
使用API
17.1 使用 Web API
17.1.1 Git 和 GitHub
17.1.2 使用 API 调用请求数据
17.1.3 安装 requests
17.1.4 处理 API 响应
python_repos.py
注意
17.1.5 处理响应字典
python_repos.py import json
i… 目录
16.2.10 加亮颜色主题
16.3 小结
第7 章
使用API
17.1 使用 Web API
17.1.1 Git 和 GitHub
17.1.2 使用 API 调用请求数据
17.1.3 安装 requests
17.1.4 处理 API 响应
python_repos.py
注意
17.1.5 处理响应字典
python_repos.py import json
import pygal
1 from pygal.style import RotateStyle
--snip--
# 根据人口数量将所有的国家分成三组
cc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 {}, {}, {}
for cc, pop in cc_populations.items():if pop 10000000:--snip--
2 wm_style RotateStyle(#336699)
3 wm pygal.Worldmap(stylewm_style)
wm.title World Population in 2010, by Country
--snip-- Pygal样式存储在模块style中我们从这个模块中导入了样式RotateStyle见1。创建这 个类的实例时需要提供一个实参——十六进制的RGB颜色见2Pygal将根据指定的颜色为 每组选择颜色。十六进制格式的RGB颜色是一个以井号#打头的字符串后面跟着6个字符 其中前两个字符表示红色分量接下来的两个表示绿色分量最后两个表示蓝色分量。每个分量 的取值范围为00没有相应的颜色~FF包含最多的相应颜色。如果你在线搜索hex color chooser 十六进制颜色选择器可找到让你能够尝试选择不同的颜色并显示其RGB值的工具。这里使用 的颜色值#336699混合了少量的红色33、多一些的绿色66和更多一些的蓝色99 它为RotateStyle提供了一种淡蓝色基色。 RotateStyle返回一个样式对象我们将其存储在wm_style中。为使用这个样式对象我们在 创建Worldmap实例时以关键字实参的方式传递它见3。更新后的地图如图16-11所示。 前面的样式设置让地图的颜色更一致也更容易区分不同的编组 16.2.10 加亮颜色主题 Pygal通常默认使用较暗的颜色主题。为方便印刷我使用LightColorizedStyle加亮了地图的颜色。这个类修改整个图表的主题包括背景色、标签以及各个国家的颜色。要使用这个样式 先导入它 from pygal.style import LightColorizedStyle 然后就可独立地使用LightColorizedStyle了例如 wm_style LightColorizedStyle 然而使用这个类时你不能直接控制使用的颜色Pygal将选择默认的基色。要设置颜色 可使用RotateStyle并将LightColorizedStyle作为基本样式。为此导入LightColorizedStyle 和RotateStyle from pygal.style import LightColorizedStyle, RotateStyle 再使用RotateStyle创建一种样式并传入另一个实参base_style wm_style RotateStyle(#336699, base_styleLightColorizedStyle) 这设置了较亮的主题同时根据通过实参传递的颜色给各个国家着色。使用这种样式时生 成的图表与本书的屏幕截图更一致。 尝试为不同的可视化选择合适的样式设置指令时在import语句中指定别名会有所帮助 from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, RotateStyle as RS 这样样式定义将更短 wm_style RS(#336699, base_styleLCS) 通过使用几个样式设置指令就能很好地控制图表和地图的外观。 16.3 小结 在本章中你学习了如何使用网上的数据集如何处理CSV和JSON文件以及如何提取 你感兴趣的数据如何使用matplotlib来处理以往的天气数据包括如何使用模块datetime以及 如何在同一个图表中绘制多个数据系列如何使用Pygal绘制呈现各国数据的世界地图以及如 何设置Pygal地图和图表的样式。 有了使用CSV和JSON文件的经验后你将能够处理几乎任何要分析的数据。大多数在线数 据集都可以以这两种格式中的一种或两种下载。学习使用这两种格式为学习使用其他格式的数据 做好了准备。 在下一章你将编写自动从网上采集数据并对其进行可视化的程序。如果你只是将编程作为 业余爱好学会这些技能可以增加乐趣如果你有志于成为专业程序员就必须掌握这些技能。 第7 章
使用API
17.1 使用 Web API 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如JSON或CSV返回。依赖于外部数据源的大 多数应用程序都依赖于API调用如集成社交媒体网站的应用程序。 17.1.1 Git 和 GitHub 本章的可视化将基于来自GitHub的信息这是一个让程序员能够协作开发项目的网站。我们 将使用GitHub的API来请求有关该网站中Python项目的信息然后使用Pygal生成交互式可视化 以呈现这些项目的受欢迎程度。 GitHubhttps://github.com/的名字源自GitGit是一个分布式版本控制系统让程序员团队能 够协作开发项目。Git帮助大家管理为项目所做的工作避免一个人所做的修改影响其他人所做的 修改。你在项目中实现新功能时Git将跟踪你对每个文件所做的修改。确定代码可行后你提交 所做的修改而Git将记录项目最新的状态。如果你犯了错想撤销所做的修改可轻松地返回以 前的任何可行状态要更深入地了解如何使用Git进行版本控制请参阅附录D。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。 对于喜欢的项目GitHub用户可给它加星star以表示支持用户还可跟踪他可能想使用的项目。在本章中我们将编写一个程序它自动下载GitHub上星级最高的Python项目的信息 并对这些信息进行可视化。 17.1.2 使用 API 调用请求数据 GitHub的API让你能够通过API调用来请求各种信息。要知道API调用是什么样的请在浏览 器的地址栏中输入如下地址并按回车键 这个调用返回GitHub当前托管了多少个Python项目还有有关最受欢迎的Python仓库的信息。 下面来仔细研究这个调用。第一部分https://api.github.com/将请求发送到GitHub网站中响 应API调用的部分接下来的一部分search/repositories让API搜索GitHub上的所有仓库。 repositories后面的问号指出我们要传递一个实参。q表示查询而等号让我们能够开始指定 查询q。通过使用language:python我们指出只想获取主要语言为Python的仓库的信息。最 后一部分sortstars指定将项目按其获得的星级进行排序。 下面显示了响应的前几行。从响应可知该URL并不适合人工输入。 {total_count: 713062,incomplete_results: false,items: [{id: 3544424,name: httpie,full_name: jkbrzt/httpie,--snip-- 从第二行输出可知编写本书时GitHub总共有713 062个Python项目。incomplete_results 的值为false据此我们知道请求是成功的它并非不完整的。倘若GitHub无法全面处理该API 它返回的这个值将为true。接下来的列表中显示了返回的items其中包含GitHub上最受欢迎 的Python项目的详细信息。 17.1.3 安装 requests requests包让Python程序能够轻松地向网站请求信息以及检查返回的响应。要安装requests 请执行类似于下面的命令 $ pip install --user requests 如果你还没有使用过pip请参阅12.2.1节根据系统的设置你可能需要使用这个命令的稍 微不同的版本。 17.1.4 处理 API 响应 下面来编写一个程序它执行API调用并处理结果找出GitHub上星级最高的Python项目 python_repos.py 1 import requests
# 执行API调用并存储响应
2 url https://api.github.com/search/repositories?qlanguage:pythonsortstars
3 r requests.get(url)
4 print(Status code:, r.status_code)
# 将API响应存储在一个变量中
5 response_dict r.json()
# 处理结果
print(response_dict.keys()) 在1处我们导入了模块requests。在2处我们存储API调用的URL然后使用requests 来执行调用见3。我们调用get()并将URL传递给它再将响应对象存储在变量r中。响应对 象包含一个名为status_code的属性它让我们知道请求是否成功了状态码200表示请求成功。 在4处我们打印status_code核实调用是否成功了。 这个API返回JSON格式的信息因此我们使用方法json()将这些信息转换为一个Python字典 见5。我们将转换得到的字典存储在response_dict中。 最后我们打印response_dict中的键。输出如下 Status code: 200
dict_keys([items, total_count, incomplete_results]) 状态码为200因此我们知道请求成功了。响应字典只包含三个键items、total_count 和incomplete_results。 注意
像这样简单的调用应该会返回完整的结果集因此完全可以忽略与incomplete_results 相关联的值。但执行更复杂的API调用时程序应检查这个值。 17.1.5 处理响应字典 将API调用返回的信息存储到字典中后就可以处理这个字典中的数据了。下面来生成一些 概述这些信息的输出。这是一种不错的方式可确认收到了期望的信息进而可以开始研究感兴 趣的信息 python_repos.py import requests
# 执行API调用并存储响应
url https://api.github.com/search/repositories?qlanguage:pythonsortstars
r requests.get(url)
print(Status code:, r.status_code)
# 将API响应存储在一个变量中
response_dict r.json()
1 print(Total repositories:, response_dict[total_count])
# 探索有关仓库的信息
2 repo_dicts response_dict[items]
print(Repositories returned:, len(repo_dicts))
# 研究第一个仓库
3 repo_dict repo_dicts[0]
4 print(\nKeys:, len(repo_dict))
5 for key in sorted(repo_dict.keys()):print(key) 在1处我们打印了与total_count相关联的值它指出了GitHub总共包含多少个Python仓 库。 与items相关联的值是一个列表其中包含很多字典而每个字典都包含有关一个Python 仓库的信息。在2处我们将这个字典列表存储在repo_dicts中。接下来我们打印repo_dicts 的长度以获悉我们获得了多少个仓库的信息。 为更深入地了解返回的有关每个仓库的信息我们提取了repo_dicts中的第一个字典并将 其存储在repo_dict中见3。接下来我们打印这个字典包含的键数看看其中有多少信息见 4。在5处我们打印这个字典的所有键看看其中包含哪些信息。 输出让我们对实际包含的数据有了更清晰的认识 Status code: 200
Total repositories: 713062
Repositories returned: 30
1 Keys: 68
archive_url
assignees_url
blobs_url
--snip--
url
watchers
watchers_count 关于“Python”的核心知识点整理大全37-CSDN博客
关于“Python”的核心知识点整理大全25-CSDN博客
关于“Python”的核心知识点整理大全12-CSDN博客
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