在有關大資料分析Python API的本教程中，我們將學習如何從遠端網站檢索資料以進行資料科學專案。像baidu，Twitter和Facebook之類的網站都透過其應用程式程式設計介面(API)向程式設計師提供某些資料。要使用API，你需要向遠端Web伺服器發出請求，然後檢索所需的資料。

　　但是，為什麼要使用API而不是可以下載的靜態資料集呢?API在以下情況下很有用：

　　a.資料變化很快。股票價格資料就是一個例子。重新生成資料集並每分鐘下載一次並沒有實際意義-這會佔用大量頻寬，而且速度很慢。

　　c.涉及重複計算。Spotify的API可以告訴您音樂的流派。從理論上講，您可以建立自己的分類器，並使用它對音樂進行分類，但您將永遠不會擁有Spotify所擁有的資料。

　　在上述情況下，API是正確的解決方案。對於本資料科學教程，我們將查詢一個簡單的API，以檢索有關國際空間站(ISS)的資料。使用API可以節省我們自己進行所有計算的時間和精力。

　　大資料分析Python中的API請求

　　API託管在Web伺服器上。當您www.google.com在瀏覽器的位址列中鍵入內容時，您的計算機實際上是在向www.google.com伺服器詢問網頁，然後該網頁返回到您的瀏覽器。

　　API的工作方式幾乎相同，除了您的程式要求資料而不是您的Web瀏覽器詢問網頁之外。這些資料通常以JSON格式返回(有關更多資訊，請參閱有關使用JSON資料的教程)。

　　為了獲取資料，我們向Web伺服器發出請求。然後，伺服器將回復我們的資料。在大資料分析Python中，我們將使用請求庫來執行此操作。在此大資料分析Python API教程中，我們將為所有示例使用大資料分析Python 3.4。

　　請求型別

　　有許多不同型別的請求。最常用的一個GET請求用於檢索資料。

　　我們可以使用一個簡單的GET請求從OpenNotify API 檢索資訊。

　　OpenNotify具有多個API端點。端點是用於從API檢索不同資料的伺服器路由。例如，/commentsReddit API上的端點可能會檢索有關注釋的資訊，而/users端點可能會檢索有關使用者的資料。要訪問它們，您可以將端點新增到API 的基本URL中。

　　我們將在OpenNotify上看到的第一個端點是iss-now.json端點。該端點獲取國際空間站的當前緯度和經度。如您所見，檢索此資料不適用於資料集，因為它涉及伺服器上的一些計算，並且變化很快。

　　您可以在此處檢視OpenNotify上所有端點的列表。

　　OpenNotify API 的基本網址是http://api.open-notify.org，因此我們將其新增到所有端點的開頭。

　　狀態碼

　　我們剛剛發出的請求的狀態碼為200。向Web伺服器發出的每個請求都返回狀態程式碼。狀態程式碼指示有關請求發生的情況的資訊。以下是與GET請求相關的一些程式碼：

　　a)200 -一切正常，結果已返回(如果有)

　　b)301—伺服器正在將您重定向到其他端點。當公司切換域名或更改端點名稱時，可能會發生這種情況。

　　d)400-伺服器認為您提出了錯誤的請求。當您沒有正確傳送資料時，可能會發生這種情況。

　　e)403 —您嘗試訪問的資源被禁止—您沒有正確的許可權檢視它。

　　f)404 -在伺服器上找不到您嘗試訪問的資源。

　　現在http://api.open-notify.org/iss-pass，根據API文件，向不存在的端點發出GET請求。

　　擊中正確的終點

　　iss-pass不是有效的端點，因此我們得到了一個404狀態碼作為相應。.json正如API文件所述，我們忘記在最後新增。

　　現在，我們將向發出GET請求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。

　　查詢引數

　　您將在上一個示例中看到，我們得到了一個400狀態碼，表示請求錯誤。如果您檢視OpenNotify API的文件，我們會發現ISS Pass端點需要兩個引數。

　　當ISS下次透過地球上的給定位置時，將返回ISS Pass端點。為了對此進行計算，我們需要將位置的座標傳遞給API。為此，我們傳遞了兩個引數-緯度和經度。

　　為此，我們可以在params請求中新增可選的關鍵字引數。在這種情況下，我們需要傳遞兩個引數：

　　1)lat —我們想要的位置的緯度。

　　2)lon —我們想要的位置的經度。

　　我們可以使用這些引數製作字典，然後將它們傳遞給requests.get函式。

　　我們還可以透過將查詢引數新增到url中來直接做同樣的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。

　　將引數設定為字典幾乎總是可取的，因為requests它可以處理一些事情，例如正確設定查詢引數的格式。

　　我們將使用紐約市的座標進行請求，然後檢視得到的答覆。

　　b"{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}"

　　b"{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}"

　　使用JSON資料

　　您可能已經注意到，響應的內容之前是a string(儘管它顯示為bytes物件，但是我們可以使用輕鬆地將內容轉換為字串response.content.decode("utf-8"))。

　　字串是我們將資訊來回傳遞給API的方式，但是很難從字串中獲取我們想要的資訊。我們如何知道如何解碼返回的字串並在大資料分析Python中使用它?我們如何altitude從字串響應中找出ISS的含義?

　　幸運的是，有一種名為JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一種將列表和字典之類的資料結構編碼為字串的方法，以確保它們易於被機器讀取。JSON是將資料來回傳遞給API的主要格式，大多數API伺服器將以JSON格式傳送其響應。

　　json套件隨附大資料分析Python強大的JSON支援。該json軟體包是標準庫的一部分，因此我們無需安裝任何程式即可使用它。我們既可以將列表和字典轉換為JSON，也可以將字串轉換為列表和字典。就我們的ISS Pass資料而言，它是一個字典，編碼為JSON格式的字串。

　　json庫有兩種主要方法：

　　1)dumps —接收一個大資料分析Python物件，並將其轉換為字串。

　　2)loads —接收JSON字串，並將其轉換為大資料分析Python物件。

　　從API請求獲取JSON

　　透過使用.json()響應上的方法，您可以將響應的內容作為大資料分析Python物件獲取。

　　{"response": [{"risetime": 1441456672, "duration": 369}, {"risetime": 1441462284, "duration": 626}, {"risetime": 1441468104, "duration": 581}, {"risetime": 1441474000, "duration": 482}, {"risetime": 1441479853, "duration": 509}], "message": "success", "request": {"latitude": 37.78, "passes": 5, "longitude": -122.41, "altitude": 100, "datetime": 1441417753}}

　　內容型別

　　伺服器不僅會在生成響應時傳送狀態碼和資料。它還發送包含有關如何生成資料以及如何對其進行解碼的資訊的元資料。這儲存在響應頭中。在大資料分析Python中，我們可以使用headers響應物件的屬性來訪問它。

　　標頭將顯示為字典。在標題中，content-type是目前最重要的鍵。它告訴我們響應的格式以及如何對其進行解碼。大資料分析Python API入門教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html對於OpenNotify API，格式為JSON，這就是為什麼我們可以json更早地使用包對其進行解碼的原因。

　　尋找太空中的人數

　　OpenNotify還有一個API端點astros.json。它告訴你當前有多少人在太空中。相應的格式可以在這裡找到。

　　9

　　{"number": 9, "people": [{"name": "Gennady Padalka", "craft": "ISS"}, {"name": "Mikhail Kornienko", "craft": "ISS"}, {"name": "Scott Kelly", "craft": "ISS"}, {"name": "Oleg Kononenko", "craft": "ISS"}, {"name": "Kimiya Yui", "craft": "ISS"}, {"name": "Kjell Lindgren", "craft": "ISS"}, {"name": "Sergey Volkov", "craft": "ISS"}, {"name": "Andreas Mogensen", "craft": "ISS"}, {"name": "Aidyn Aimbetov", "craft": "ISS"}], "message": "success"}

　　大資料分析Python API資料科學教程：後續步驟

　　建議的其他後續步驟是閱讀請求文件，並使用Reddit API。有一個名為PRAW 的程式包，它使在大資料分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建議requests首先使用它來了解一切的工作原理。

https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/

使用VBA會更好一些，基本的Excel程式設計需求都可以解決了，而pathon靈活性比較好，在多數開發語言裡都會和pathon結合來提高程式的靈活性，並且pathon在AI領域應用也比較廣泛，當然如果你有興趣來學習好pathon可以做程式開發工作了。

VBA與微軟Excel結合最緊密，你若不常用Excel，學Python。若常用Excel，肯定VBA更勝任。

其實Vba和Python作為語言來比較，沒有特別誰比誰好的。比如下面是許多人列出的對比：

Python資料多。其實你用Vba可以通過錄制宏得到大致的程式碼

Python語法簡單。其實程式語言來來去去就那麼幾個基本語法，說語法知識點的話，Vba的語法數量更少(因為他是一門很久沒有更新的語言)

Python的庫多。這是真的，Vba沒法相比。

這樣看起來，感覺好像Vba會好一些，其實你的問題應該從2方面去做考量。

如果你的工作需求都是可以透過Excel內建功能完成，那麼 Vba 會更加方便，你編寫程式碼方便，就意味著你更容易學習。

比如：批次設定多個工作表的格式，簡單呼叫Excel內建排序功能完成資料排序等等

如上這些需求其實都不涉及複雜的資料處理，完全是呼叫Excel內建功能即可完成，因此使用Vba只需要簡單錄製宏，透過基本語法即可完成自動化。

當你需要進行資料處理的時候，那麼Vba平臺就顯得很笨重。一旦資料量上千過萬(這數量級實際很小)，你就需要學習陣列、字典這些知識才能完成任務，這裡面的學習量就很大。

比如：某學校考試超過全校平均成績的學生列出來。

就這麼一個簡單的需求，你要用Vba完成，程式碼量不會少，如果你在程式碼中使用函式公式，程式碼邏輯會不清晰，並且資料量上千後，速度會很慢。如果你用陣列處理，程式碼量會多起來。

如果你學習python，並且會一點pandas庫的知識，這種需求就一兩句程式碼解決的事情，並且程式碼邏輯清晰。

因此，如果你的工作任務涉及這種資料處理需求，那麼建議你學習Python。隨著需求難度升級，如果你用vba，不是說不可以解決，只是說你可能會瘋掉。

你的情況可能是既要操作Excel，又有資料處理。那麼建議你先學習Python，因為操作Excel其實可以使用Python的xlwings庫完成，操作邏輯的程式碼同樣可以通過錄制宏稍作修改即可使用。

而且，當你學會python，其實學習vba是很簡單的事情，因為你不需要考慮用低階結構(陣列，字典這些)去處理資料。

順便提醒一下你，其實Python語言在資料處理上本身沒有啥特別優勢，但是Python作為一個平臺，他有許多優秀成熟的第三方庫，那些庫才是你的學習重點。千萬不要把寶貴的精力用在低效的地方

別花太多時間去考慮選擇什麼語言，那只是工具，更重要的是考慮如何去解決所遇到的問題。我自己也是四十歲的大叔，之前有自學過VBA，後面發現VBA無法幫助我處理大資料分析，於是就開始學Python，發現有了VBA的底子Python不會太難。同樣你有Python的底子去學VBA也不會太難。道理就和講英語的和講中文的人同樣都會解一道數學題一樣。

同時希望你也不要太拘泥於VBA或者是Python，能花幾分鐘用函式或者是透視表或者是Power系列工具解決的，為啥還要去程式設計呢？多一技則多條道。