python數據可視化-matplotlib入門(7)-從網絡加載數據及數據可視化的小總結

除了從文件加載數據，另一個數據源是互聯網，互聯網每天產生各種不同的數據，可以用各種各樣的方式從互聯網加載數據。

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一、了解Web API

Web 應用編程接口（API）自動請求網站的特定信息，再對這些信息進行可視化。每次運行，都會獲取最新的數據來生成可視化，因此即便網絡上的數據瞬息萬變，它呈現的信息也都是最新的。

Web API是網站的一部分，用于與使用非常具體的URL請求特定信息的程序交互。這種請求稱為API調用。請求的數據將以易于處理的格式（如JSON或CSV）返回。

GitHub（https://github.com/）上的項目都存儲在倉庫中，后者包含與項目相關聯的一切：代碼、項目參與者的信息、問題或bug報告等，編寫一個自動下載GitHub上的Python項目的相關信息。

在瀏覽器中打開： https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars，可以看到如下內容，

此調用返回GitHub當前托管了total_count 個Python項目，還有最受歡迎的Python倉庫的信息。

其中第一部分（ https://api.github.com/ ）將請求發送到GitHub網站中響應API調用的部分；

第二部分（ search/repositories ）讓API搜索GitHub上的所有倉庫。

repositories 后面的問號指出我們要傳遞一個實參。 q 表示查詢，而等號讓我們能夠開始指定
查詢（ q= ）。通過使用 language:python ，我們指出只想獲取主要語言為Python的倉庫的信息。

最后一部分（ &sort=stars ）指定將項目按其獲得的星級進行排序。

但我們不能每次通過打開網頁的形式來獲取數據。但可以通過python中相關庫

二、安裝requests

requests是一個很實用的Python HTTP客戶端庫，專門用于發送HTTP請求，方便編程，編寫爬蟲和測試服務器響應數據時經常會用到，

Requests主要相關參數有：

r.status_code 響應狀態碼
r.heards 響應頭
r.cookies 響應cookies

r.text 響應文本
r. encoding 當前編碼
r. content 以字節形式（二進制）返回

鑒于一直都使用的是anaconda3,可直接打開 anaconda prompt，然后輸入命令：pip install --user requests 安裝即可。

下面來編寫一個程序，執行API調用并處理結果，找出GitHub上星級最高的Python項目，代碼如下：

import requests   # 導入模塊requests

url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'#存儲API調用的URL
r = requests.get(url)  # 調用get()并將URL傳遞給它，響應對象存儲在變量 r中
print("Status code:",r.status_code) #包含一個名為status_code的屬性
response_dict = r.json()   # 使用方法json()將這些信息轉換為一個Python字典
print(response_dict.keys())  #打印出字典的key

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轉載來源：http://m.kartarina.com/article38/dsogpsp.html

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