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python - 使用带有 Python 的 API 创建数据集

问题描述

我正在尝试创建从 API 检索到的 5 年天气数据集

city=input("enter\n")
ask=input("enter date\n")
date_format = "%Y-%m-%d"
date_time = datetime.strptime(ask, date_format)

print(date_time)
json_data = requests.get(
    'http://api.worldweatheronline.com/premium/v1/past-weather.ashx',
    params=dict(
        key='my key',
        q=city,
        format='json',
        date=ask,
        tp='24'
    )
).json()
print(json_data)

它显示 0ne 天的数据。但我需要从 Api 收集 5 年的数据，所以我使用

channels = ['maxtempC','maxtempF', 'mintempC','mintempF']

channels_list = []

for channel in channels:
    JSONContent = requests.get("http://api.worldweatheronline.com/premium/v1/past-weather.ashx" + channel).json()
    channels_list.append([JSONContent['Type'], JSONContent['Temp'], JSONContent['mintem'],JSONContent['views']])

dataset = pd.DataFrame(channels_list)
dataset.sample(5)

它给

JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

我如何从 Api 收集 5 年的数据？

标签： pythonapidataset

解决方案

在不了解 API 内部结构的情况下，我可以建议在 5 年内每天调用一次，并将每日数据附加到列表中：

import datetime
import requests

定义一个函数，该函数将为给定的 start_date 和 end_date 之间的所有日子返回一个生成器（不是列表），必须作为 datetime 对象输入：

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int ((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + datetime.timedelta(n)

示例值：

city="London"
start_date="2019-03-01"
end_date="2019-03-11"
date_format = "%Y-%m-%d"

start_date = datetime.datetime.strptime(start_date, date_format)
end_date = datetime.datetime.strptime(end_date, date_format)

收集从 start_date 到 end_date 的每日数据，每天一个请求：

all_data = []
maxtempC_list = []
maxtempF_list = []
mintempC_list = []
mintempF_list = []


for each_date in daterange(start_date, end_date):
    print(each_date.date())

    ask = str(each_date.date())


    json_data = requests.get(
        'http://api.worldweatheronline.com/premium/v1/past-weather.ashx',
        params=dict(
            key='YOUR_API_KEY',
            q=city,
            format='json',
            date=ask,
            tp='24'
        )
    ).json()
    print(json_data)

    all_data.append(json_data)
    maxtempC_list.append(json_data['data']['weather'][0]['maxtempC'])
    maxtempF_list.append(json_data['data']['weather'][0]['maxtempF'])
    mintempC_list.append(json_data['data']['weather'][0]['mintempC'])
    mintempF_list.append(json_data['data']['weather'][0]['mintempF'])

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