使用Python調用Web API實現圖表統計

Web API：Web應用編程接口，用于URL請求特定信息的程序交互，請求的數據大多以非常易于處理的格式返回，比如JSON或CSV等。

本文將使用Python中的requests包實現Web API的調用，API接口來自于GitHub提供的公用API，最后使用圖表對API調用的結果進行圖表統計顯示。

API地址為：https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars，該調用返回GitHub當前托管了多少個Python項目，包括最受歡迎的Python倉庫的信息，結果如下：

{

"total_count": 3114636,

"incomplete_results": false,

"items": [

{

"id": 21289110,

"node_id": "MDEwOlJlcG9zaXRvcnkyMTI4OTExMA==",

"name": "awesome-python",

"full_name": "vinta/awesome-python",

"private": false,

"owner": {

"login": "vinta",

"id": 652070,

"node_id": "MDQ6VXNlcjY1MjA3MA==",

"avatar_url": "https://avatars2.githubusercontent.com/u/652070?v=4",

...

使用Web API

如果想要Python調用Web API，需要使用requests包，該包用于處理網絡請求和返回響應信息。可以使用pip工具輸入以下命令進行安裝：

$ pip install --user requests

使用requests處理API響應

import requests

#執行API調用并存儲響應

url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'

# 調用url，將響應對象存儲在變量r中

r=requests.get(url)

# 查看請求返回的http 狀態碼，200表示請求成功

print("Stauts Code",r.status_code)

# 使用json()將API的響應信息（json格式）轉換為一個Python字典或JSON對象

response_dict=r.json()

#處理結果

print(response_dict.keys())

執行后，輸出結果如下：

Stauts Code 200

dict_keys(['total_count', 'incomplete_results', 'items'])

對返回的結果進行深度處理

針對上述API返回的結果，進一步的進行解析，返回每一個倉庫的詳細信息。具體見代碼注釋說明：

import requests

#執行API調用并存儲響應

url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'

# 調用url，將響應對象存儲在變量r中

r=requests.get(url)

# 查看請求返回的http 狀態碼，200表示請求成功

print("Stauts Code",r.status_code)

# 使用json()將API的響應信息（json格式）轉換為一個Python字典或JSON對象

response_dict=r.json()

# 獲取GitHub包含的Python庫數量

print("Total repositories:",response_dict["total_count"])

#探索有關倉庫的信息，items是由多個字典組成的列表，每一個字典包含一個倉庫信息

repo_dicts=response_dict['items']

print("Repositories returned:",len(repo_dicts))

##研究第一個倉庫

#repo_dict=repo_dicts[0]

#print("\nKeys:",len(repo_dict))

#for key in sorted(repo_dict.keys()):

# print(key)

print("\nSelected information about each repository:")

# 循環遍歷獲取每一個倉庫的詳細信息

for repo_dict in repo_dicts:

# 項目名稱

print('\nName:', repo_dict['name'])

# 鍵owner來訪問表示所有者的字典，再使用鍵key來獲取所有者的登錄名。

print('Owner:', repo_dict['owner']['login'])

print('Stars:', repo_dict['stargazers_count'])

print('Repository:', repo_dict['html_url'])

print('Created:', repo_dict['created_at'])

print('Updated:', repo_dict['updated_at'])

print('Description:', repo_dict['description'])

上述代碼返回的結果如下：

Stauts Code 200

Total repositories: 3114623

Repositories returned: 30

Selected information about each repository:

Name: awesome-python

Owner: vinta

Stars: 56507

Repository: https://github.com/vinta/awesome-python

Created: 2014-06-27T21:00:06Z

Updated: 2018-10-21T22:26:31Z

Description: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software an

d resources

Name: system-design-primer

Owner: donnemartin

Stars: 50650

Repository: https://github.com/donnemartin/system-design-primer

Created: 2017-02-26T16:15:28Z

Updated: 2018-10-21T22:02:07Z

Description: Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design

interview. Includes Anki flashcards.

Name: models

....

注意：大多數API都存在速率限制，即你在特定時間內可執行的請求數存在限制。要獲悉你是否接近了GitHub的限制，請在瀏覽器中輸入https://api.github.com/rate_limit，你將看到類似于下面的響應：

通過結果可以指定，極限為每分鐘10個請求。

使用Pygal對分析的結果進行可視化

完整代碼如下所示，具體說明見代碼中的詳細注釋：

import requests

import pygal

from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS

#執行API調用并存儲響應

url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'

# 調用url，將響應對象存儲在變量r中

r=requests.get(url)

# 查看請求返回的http 狀態碼，200表示請求成功

print("Stauts Code",r.status_code)

# 使用json()將API的響應信息（json格式）轉換為一個Python字典或JSON對象

response_dict=r.json()

# 獲取GitHub包含的Python庫數量

print("Total repositories:",response_dict["total_count"])

#探索有關倉庫的信息，items是由多個字典組成的列表，每一個字典包含一個倉庫信息

repo_dicts=response_dict['items']

#print("Repositories returned:",len(repo_dicts))

## 創建兩個空列表存儲包含在圖表中的信息，名稱用于條形圖表的標簽，星的數量用于確定條形圖表的高度

#names,stars=[],[]

# plot_dicts用于添加自定義工具提示

names,plot_dicts=[],[]

for repo_dict in repo_dicts:

names.append(repo_dict["name"])

# 并不是每個節點一定有description，所以加if判斷

if repo_dict["description"]:

plot_dict={

# Pygal根據與鍵'value'相關聯的數字來確定條形的高度

'value':int(repo_dict["stargazers_count"]),

# 使用與'label'相關聯的字符串給條形創建工具提示

'label':repo_dict["description"],

# 為條形圖表添加可點擊的鏈接

'xlink': repo_dict['html_url'],

}

plot_dicts.append(plot_dict)

#可視化，定義樣式，將其基色設置為深藍色，并傳入LightColorizedStyle

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

my_config = pygal.Config()

# 表示讓標簽繞x軸旋轉45度

my_config.x_label_rotation = 45

# 表示隱藏了圖例

my_config.show_legend = False

# 圖表標題字體大小

my_config.title_font_size = 24

# 副標簽字體大小，包括x軸上的項目名以及y軸上的大部分數字

my_config.label_font_size = 14

# 主標簽字體大小，y軸上為5000整數倍的刻度

my_config.major_label_font_size = 18

# 將較長的項目名縮短為15個字符

my_config.truncate_label = 15

# 隱藏圖表中的水平線

my_config.show_y_guides = False

# 設置了自定義寬度

my_config.width = 1000

# 使用Bar()創建一個簡單的條形圖

# x_label_rotation=45：表示讓標簽繞x軸旋轉45度

# show_legend=False：表示隱藏了圖例

# chart=pygal.Bar(style=my_style,x_label_rotation=45,show_legend=False)

# 將上述的配置進行改進，分裝為一個my_config對象

# 傳遞配置設置

chart=pygal.Bar(my_config,style=my_style)

chart.title="Most-Starred Python Projects on GitHub"

chart.x_labels=names

# 暫不需要添加標簽

#chart.add('',stars)

# 添加工具提示需要的字典列表

chart.add('',plot_dicts)

chart.render_to_file("python_repos.svg")

#print("\nSelected information about each repository:")

## 循環遍歷獲取每一個倉庫的詳細信息

#for repo_dict in repo_dicts:

# # 項目名稱

# print('\nName:', repo_dict['name'])

# # 鍵owner來訪問表示所有者的字典，再使用鍵key來獲取所有者的登錄名。

# print('Owner:', repo_dict['owner']['login'])

# print('Stars:', repo_dict['stargazers_count'])

# print('Repository:', repo_dict['html_url'])

# print('Created:', repo_dict['created_at'])

# print('Updated:', repo_dict['updated_at'])

# print('Description:', repo_dict['description'])

上述代碼中，使用了pygal.Bar()方法創建一個簡單的條形圖，并向它傳遞了my_style。同時還傳遞了另外兩個樣式實參：讓標簽繞x軸旋轉45度（x_label_rotation=45），并隱藏了圖例（show_legend=False），因為只在圖表中繪制一個數據系列。

執行代碼顯示結果如下圖所示：

參考資源

《Python編程：從入門到實踐》

本文后續會隨著知識的積累不斷補充和更新，內容如有錯誤，歡迎指正。

最后一次更新時間：2018-10-23

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 图表_Python入门学习系列——使用Python调用Web API实现图表统计的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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