项目2 可视化数据（第17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。

17.1.1 使用API调用请求数据

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

　　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。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。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（&sort=stars）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并不合适人工输入。

{
  "total_count": 5201506,
  "incomplete_results": true,
  "items": [
    {
      "id": 83222441,
      "node_id": "MDEwOlJlcG9zaXRvcnk4MzIyMjQ0MQ==",
      "name": "system-design-primer",
      "full_name": "donnemartin/system-design-primer",
      "private": false,

从第二行输出可知,GitHub总共有5201506个Python项目。"incomplete_results"的值为false，证明请求是成功的（它并非是不完整的）。接下来，“items”，其中包含GitHub上最受欢迎的Python的项目的详细信息。

17.1.2 安装requests

因为我已经安装了，所以显示这个。

正常只需要在cmd中输入

pip install requests

17.1.3 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：

import requests

#执行API调用并响应存储
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code)

# 将API响应存储在一个变量中
requests_dict = r.json()

# 处理结果
print(requests_dict.keys())

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）。

　　使用json()将这些信息转换为一个Python字典。

Status code: 200
dict_keys(['total_count', 'incomplete_results', 'items'])

17.1.4 处理响应字典

如果遇到响应失败问题只需要多进行几次连接即可（多运行几次）

import requests

#执行API调用并响应存储
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code)

# 将API响应存储在一个变量中
requests_dict = r.json()
print("Total repositories:", requests_dict['total_count'])

# 探索有关仓库信息
repo_dicts = requests_dict['item']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts))

#研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]
print("
Keys:", len(repo_dict))
for key in range(repo_dict.keys()):
    print(key)

结果返回

# 响应有亿点慢

　　下面来提取repo_dict中与一些键相关联的值：

import requests

#执行API调用并响应存储
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code)

# 将API响应存储在一个变量中
requests_dict = r.json()
print("Total repositories:", requests_dict['total_count'])

# 探索有关仓库信息
repo_dicts = requests_dict['item']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts))

#研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]

print("
Select information about first repository:")
# 打印项目名称
print("Name:", repo_dict['name'])
# 使用键owner来访问表示所有者的字典，再使用键key来获取所有者的登录名
print('Owner', repo_dict['owner']['login'])
# 打印项目获得了多少个星的评级
print('Stars', repo_dict['stargazers_count'])
# 项目在GitHub仓库的URL
print('Repository:', repo_dict['html_url'])
# 显示项目的创建时间
print('Created:', repo_dict['created_at'])
# 最后一次更新的时间
print('Updated:', repo_dict['updated_at'])
# 打印仓库的描述
print('Description:', repo_dict['description'])

Status code: 200
Total repositories: 5201506
Repositories returned: 30

Select information about first repository:
Name awesome-python
Owner vinta
Stars 70375
Repository: https://github.com/vinta/awesome-python
Created: 2014-06-27T21:00:06Z
Updated: 2019-07-26T05:59:59Z
Description: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources

从上述可知，目前GitHub上星级最高的Python项目为awesome-python，其所有者用户为vinta，有70375多个用户给这个项目加星。创建时间为2014年6月，而且最近更新了。

17.1.5 概述最受欢迎的仓库

import requests

# 执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
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()
print("Total repositories:",response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库信息
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:",len(repo_dicts))

print("
Select information about each repository:")
for repo_dict in repo_dicts:
    # 打印了项目的名称
    print("Name", repo_dict['name'])
    # 使用键owner来访问表示所有者的字典，再使用键key来获取所有者的登录名
    print('Owner', repo_dict['owner']['login'])
    # 打印项目获得了多少个星的评级
    print('Stars', repo_dict['stargazers_count'])
    # 项目在GitHub仓库的URL
    print('Repository:', repo_dict['html_url'])
    # 显示项目的创建时间
    print('Created:', repo_dict['created_at'])
    # 最后一次更新的时间
    print('Updated:', repo_dict['updated_at'])
    # 打印仓库的描述
    print('Description:', repo_dict['description'])

17.1.6 监视API的速率限制

　　大多数API都存在速率限制，即你在特定时间内可执行的请求数存在限制。要获悉你是否接近了GitHub的限制，请在浏览器中输入https://api.github.com/rate_limit,看到类似下面的响应：

{
  "resources": {
    "core": {
      "limit": 60,
      "remaining": 60,
      "reset": 1564126347
    },
    "search": {
      "limit": 10,
      "remaining": 10,
      "reset": 1564122807
    },
    "graphql": {
      "limit": 0,
      "remaining": 0,
      "reset": 1564126347
    },
    "integration_manifest": {
      "limit": 5000,
      "remaining": 5000,
      "reset": 1564126347
    }
  },
  "rate": {
    "limit": 60,
    "remaining": 60,
    "reset": 1564126347
  }
}

　由上面的标记处可知，极限为每分钟10个请求，而在当前这一分钟内，我们还可以执行10个请求。reset指的是配额将重置的Unix时间或新纪元时间。用完配额后，你将收到一条简单的响应，由此可知已到达API极限。

17.2 使用Pygal可视化仓库

　　创建一个交互式条形图：条形的高度表示项目获得了多少颗星。单击条形将进入项目在GitHub上的主页。

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

# 执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
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()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库信息
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
# 使用LS类定义一种样式，并将其基色设置为深蓝色
my_style = LS('#333366',base_style=LCS)
chart = pygal.Bar(style=my_style,x_label_rotation=45,show_legend=False)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels = names

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

17.2.1 改进Pygal图表

创建一个交互式条形图：条形的高度表示项目获得了多少颗星。单击条形将进入项目在GitHub上的主页。

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

# 执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
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()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库信息
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)
my_config = pygal.Config()  # 用于定制图表的外观
my_config.x_label_rotation = 45  # 标签绕 x 轴旋转 45 度
my_config.show_legend = False  # 隐藏图例
my_config.title_font_size = 24  # 设置图表标题的字体大小
my_config.label_font_size = 14  # 设置图副标签的字体大小
my_config.major_label_font_size = 18  # 设置主标签的字体大小
my_config.truncate_label = 15  # 仅显示 15 个字符
my_config.show_y_guides = False  # 隐藏图表中的水平线
my_config.width = 1000  # 设置自定义宽度

chart = pygal.Bar(my_config, style=my_style)
chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

17.2.2 添加自定义工具提示

　在Pygal中，将鼠标指向条形显示它表示的信息，这通常称为工具提示。

　　下面来创建一个自定义工具提示，以同时显示项目的描述。向add()传递一个字典列表，而不是列表。

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

my_style = LS('#333366',base_style=LCS)
chart = pygal.Bar(style=my_style,x_label_rotation=45,show_legend=False)
chart.title = 'Python Projects'
chart.x_labels=['httpie','django','flask']

plot_dicts = [
    {'value':16101,'label':'Description of httpie.'},
    {'value':15028,'label':'Description of django.'},
    {'value':14798,'label':'Description of flask.'}
]
chart.add('',plot_dicts)
chart.render_to_file('bar_descrption.svg')

17.2.3 根据数据绘图

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

# 执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
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()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库信息
repo_dicts = response_dict['items']
names, plot_dicts = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    plot_dict = {
        'value': repo_dict['stargazers_count'],
        'label': repo_dict['description'],
    }
    plot_dicts.append(plot_dict)

# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
my_config = pygal.Config()  # 用于定制图表的外观
my_config.x_label_rotation = 45  # 标签绕 x 轴旋转 45 度
my_config.show_legend = False  # 隐藏图例
my_config.title_font_size = 24  # 设置图表标题的字体大小
my_config.label_font_size = 14  # 设置图副标签的字体大小
my_config.major_label_font_size = 18  # 设置主标签的字体大小
my_config.truncate_label = 15  # 仅显示 15 个字符
my_config.show_y_guides = False  # 隐藏图表中的水平线
my_config.width = 1000  # 设置自定义宽度

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

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

17.2.4 在图表中添加可单击的链接

　　Pygal还允许你将图表中的每个条形用作网站的链接。为此只需要添加一行代码，在位每个项目创建的字典中，添加一个键为‘xlink’的键-值对。

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']
    }

17.3 Haxker News API

　　下面执行一个API调用，返回Haxker News上当前最热门的文章的ID，再查看每篇排名靠前的文章：

import requests
from operator import  itemgetter

# 执行API调用并存储响应
url = 'https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json'
r = requests.get(url)
print("Status code:",r.status_code)

# 处理有关每篇文章的信息
submission_ids = r.json()
submission_dicts = []
for submission_id in submission_ids[:30]:
    # 对于每篇文章，都执行一个API调用
    url = ('https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/'+
           str(submission_id)+'.json')
    submission_r = requests.get(url)
    print(submission_r.status_code)
    response_dict = submission_r.json()

    submission_dict = {
        'title':response_dict['title'],
        'link':'http://news.ycombinator.com/item?id=' + str(submission_id),
        'comments':response_dict.get('descendants',0)
    }
    submission_dicts.append(submission_dict)
submission_dicts = sorted(submission_dicts,key=itemgetter('comments'),
                          reverse=True)
for submission_dict in submission_dicts:
    print("
Title:",submission_dict['title'])
    print("Discussion link:",submission_dict['link'])
    print("Comments:",submission_dict['comments'])

　　dict.get()，它在指定的键存在时返回与之相关联的值，并在指定的键不存在时，返回你指定的值（这里是0）

D:PycharmProjectStudyvenvScriptspython.exe D:/data_visualization/hn_submission.py
Status code: 200
200
200
--ship--
Title: A "cure" for baldness could be around the corner
Discussion link: http://news.ycombinator.com/item?id=20531394
Comments: 231

Title: Square’s Growth Framework for Engineers and Engineering Managers
Discussion link: http://news.ycombinator.com/item?id=20530046
Comments: 204

Title: Photographers, Instagrammers: Stop Being So Selfish and Disrespectful
Discussion link: http://news.ycombinator.com/item?id=20530350
Comments: 161

Title: Photos and fingerprints of all EU citizens copied from the UK to the US
Discussion link: http://news.ycombinator.com/item?id=20533576
Comments: 108--ship--

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