Python API 实战指南：实时数据获取与 AI 项目集成

一. 什么是 API？

API（应用程序编程接口）是一种允许通过代码请求和发送数据的工具。它充当应用程序与外部系统之间的桥梁，使您能够轻松整合有价值的数据和功能，而无需手动获取数据。

1. API 的工作原理

API 的工作方式是通过向服务器发送请求并接收响应。例如，当您访问网页时，浏览器会向服务器发出请求，服务器返回页面内容。API 也遵循相同原理，允许您以编程方式检索数据、访问功能或与服务交互。

二. 为什么以及何时在 Python 中使用 API？

在 Python 中使用 API 对于人工智能和数据科学项目尤为重要，主要体现在以下几个方面：

1. 实时数据访问

API 可按需检索最新数据，这对于需要及时信息的项目至关重要。

2. 快速变化的数据

对于频繁更新的信息，API 消除了重复下载和更新静态数据集的麻烦。

3. 集成预构建的 AI 模型

通过 API，您可以将高级自然语言处理（NLP）或计算机视觉模型集成到项目中，而无需从头开发。

三. 为 API 准备 Python 环境

在 Python 中使用 API，通常需要一个工具来发出请求。最常用的库是 requests。由于它不包含在标准库中，您需要先安装它：

pip install requests

如果您使用的是 Conda，可以运行以下命令：

conda install requests

安装后，您可以在脚本中导入该库并开始发出 API 请求。

四. 用 Python 发出第一个 API 请求

安装 requests 库后，您可以通过一个简单的 GET 请求来体验 API 的使用。GET 请求是最常见的请求类型，用于从服务器检索数据。

以下是一个示例代码，尝试访问一个不存在的 API 端点，并查看返回的状态代码：

import requests

response = requests.get("http://api.open-notify.org/this-api-doesnt-exist")
print(response.status_code)

运行后，您会看到状态码 404，表示服务器未找到请求的资源。这种方式可以帮助我们了解错误响应的实际表现。

五. 了解常见的 API 状态代码

每次 API 请求都会返回一个状态码，用于指示请求的结果。以下是一些常见的状态码：

1. 200

请求成功，服务器返回了预期的结果。

2. 404

请求的资源不存在。

理解这些状态码有助于更好地调试 API 请求。

六. 如何阅读 API 文档（以及为什么它很重要）

在使用 API 时，阅读文档是提出有效请求的关键。文档通常包括以下内容：

1. 可用端点

API 提供的功能入口。

2. 所需参数

请求中需要包含的参数。

3. 身份验证方法

如何验证您的请求。

4. 响应格式

API 返回数据的结构。

例如，OpenAI API 文档详细说明了如何使用其语言模型（如 GPT-4）执行自然语言处理任务。

七. 使用 Open Notify API 示例

Open Notify API 提供了有关国际空间站（ISS）的数据，是初学者的理想选择。以下是一个示例，获取当前在太空中的宇航员信息：

response = requests.get("http://api.open-notify.org/astros.json")
print(response.status_code)
print(response.json())

运行后，状态码为 200，表示请求成功。返回的数据是 JSON 格式，包含宇航员的详细信息。

八. 在 Python 中处理来自 API 的 JSON 数据

1. 什么是 JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，广泛用于 API 的请求和响应中。其结构类似 Python 的字典和列表，非常适合在 Python 中处理。

2. 使用 Python 的 json 库

Python 提供了内置的 json 库，用于在 JSON 字符串和 Python 对象之间进行转换。例如：

import json

# 格式化 JSON 数据
def jprint(obj):
    text = json.dumps(obj, sort_keys=True, indent=4)
    print(text)

response = requests.get("http://api.open-notify.org/astros.json")
jprint(response.json())

运行后，您将看到格式化的 JSON 输出，显示当前在太空中的宇航员信息。

九. 使用带查询参数的 API

许多 API 支持查询参数，用于定制返回的数据。例如，世界银行 API 提供全球发展数据，您可以通过查询参数过滤特定区域的数据：

response = requests.get("https://api-server.dataquest.io/economic_data/countries?filter_by=region=Sub-Saharan%20Africa")
print(response.json())

使用查询参数可以减少不必要的数据传输，提高请求效率。

十. 总结：在 Python 中使用 API

通过学习如何在 Python 中使用 API，您可以轻松访问实时数据并将其集成到项目中。例如，您可以利用国际空间站的实时数据训练机器学习模型，预测未来的轨道通行时间。

掌握 API 的使用是数据科学和人工智能领域的基本技能，不仅能帮助您整合多个数据源，还能大大扩展 Python 项目的可能性。

十一. 下一步：扩展 API 技能

如果您想进一步提升 API 使用技能，可以探索更多交互式教程和项目，例如网络抓取或生成式 AI 课程。通过不断实践，您将能够更高效地利用 API，构建更强大的 Python 应用程序。

原文链接: https://www.dataquest.io/blog/api-in-python/