前言

提示：参考内容来自于《Python编程从入门到实践》一书

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、web api

参考链接

什么是API，具体是什么意思？

简述

API就是接口，就是通道，负责一个程序和其他软件的沟通，本质是预先定义的函数。

API接口就是完成和其他组件的交互的地方。

在这里插入图片描述

二、项目-使用api请求数据

1.步骤

目的：编写一个程序，自动下载Github上星级最高的Python项目信息，并对这些信息可视化
1.使用API调用请求数据

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

返回的是json格式数据，数据如何处理不再赘述
在这里插入图片描述

2.安装requests模块
使用集成环境pycharm可以快速安装
没有环境也没关系，找到scripts文件夹打开命令行使用

pip install requests

推荐使用国内镜像源，快速且不报错

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests

3.处理api响应
4.处理响应字典
5.概述最受欢迎的仓库
6.使用ploty可视化仓库

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

# Make an API call, and store the response.
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code)

# Store API response in a variable.
response_dict = r.json()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])

# Explore information about the repositories.
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'],
        'xlink': repo_dict['html_url'],
        }
    plot_dicts.append(plot_dict)

# Make visualization.
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)

my_config = pygal.Config()
my_config.x_label_rotation = 45
my_config.show_legend = False
my_config.title_font_size = 24
my_config.label_font_size = 14
my_config.major_label_font_size = 18
my_config.truncate_label = 15
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('', plot_dicts)
chart.render_to_file('python_repos.svg')