《Python编程:从入门到实践》学习记录(17)项目-使用api

简介: 《Python编程:从入门到实践》学习记录(17)项目-使用api
  • 学习requests库的使用
  • 学习pygal绘图

import requests
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS
def download_data(url: str):
    """下载api数据"""
    response = requests.get(url, timeout=None)
    print("响应状态码为: " + str(response.status_code))
    resp_json = response.json()
    items = resp_json["items"]
    rep_names, rep_star_count, rep_fork_count, rep_open_issue_count = [], [], [], []
    for item in items:
        rep_names.append(item["name"])
        rep_star_count.append(item["stargazers_count"])
        rep_fork_count.append(item["forks_count"])
        rep_open_issue_count.append(item["open_issues_count"])
    return {"rep_names": rep_names, "rep_star_count": rep_star_count, "forks_count": rep_fork_count,
            "open_issues_count": rep_open_issue_count}
def draw(json_date: dict):
    """绘图"""
    my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
    # x轴文本旋转45度,展示图例
    chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=True)
    chart.title = "Github上最受欢迎的python项目"
    chart.x_labels = json_date["rep_names"]
    chart.add("star数量", json_date["rep_star_count"])
    chart.add("fork数量", json_date["forks_count"])
    chart.add("open issue数量", json_date["open_issues_count"])
    chart.render_to_file('github-python.svg')
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
result = download_data(url)
draw(result)


  • 结果


image.png

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
15 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
1天前
|
人工智能 数据挖掘 开发者
Python编程入门:从基础到实战
【9月更文挑战第18天】本文将带你走进Python的世界,从最基本的语法开始,逐步深入到实际的项目应用。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到你需要的内容。我们将通过详细的代码示例和清晰的解释,让你轻松掌握Python编程。
14 5
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据挖掘
深入浅出:Python编程入门与实践
【9月更文挑战第16天】本文以“深入浅出”的方式,引领读者步入Python编程的世界。从基础语法到实际应用,我们将一步步探索Python的魅力所在。无论你是编程新手,还是希望拓展技能的老手,这篇文章都将为你提供有价值的信息和指导。通过本文的学习,你将能够编写出简单而实用的Python程序,为进一步深入学习打下坚实的基础。让我们一起开始这段编程之旅吧!
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
探索Python编程的魔法:从基础到进阶
【9月更文挑战第16天】本文将带领你进入Python编程的世界,无论你是初学者还是有一定经验的开发者。我们将一起揭开Python编程的神秘面纱,通过实际案例和代码示例,深入浅出地探讨Python的基础语法、数据结构、面向对象编程以及函数式编程等核心概念。文章旨在提供一条清晰的学习路径,帮助你构建坚实的编程基础,并逐步过渡到更高级的编程技巧。无论你的目标是数据分析、网络开发还是机器学习,这篇文章都将为你打下扎实的基础,让你在编程的道路上越走越远。
16 6
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 程序员
Python编程基础:从入门到实践
【9月更文挑战第16天】本文是一篇Python编程的入门教程,旨在帮助初学者理解Python的基本概念和语法。文章首先介绍了Python的历史和特点,然后详细讲解了Python的基本语法,包括变量、数据类型、运算符、控制结构等。接着,文章通过一些实例代码,展示了如何使用Python进行基本的编程操作,如输入输出、条件判断、循环等。最后,文章还提供了一些学习资源和建议,帮助读者进一步学习和掌握Python编程。
|
1天前
|
Python
探索Python编程中的装饰器
【9月更文挑战第18天】本文将深入探讨Python中的一项强大功能——装饰器。通过简化的实例,我们会了解如何创建和使用装饰器来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性和可读性。
10 3
|
2天前
|
人工智能 数据挖掘 算法框架/工具
探索Python的神奇世界:从基础到实践
在本文中,我们将深入探讨Python编程语言的基本概念、核心技术以及实际应用。通过详细的步骤解析和实用的案例展示,希望帮助读者从零基础开始逐步掌握Python编程的要点,并能在实践中灵活应用。无论是编程新手还是有经验的开发者,都能从中获得启发和实用技巧。
12 3
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
Python编程入门:从基础到实战
【9月更文挑战第17天】本文将带你进入Python的世界,从最基础的语法开始,逐步深入到实战项目。我们将一起探索Python的强大功能和灵活性,以及如何利用它解决实际问题。无论你是编程新手,还是有一定经验的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。让我们一起开启Python的学习之旅吧!
|
3天前
|
存储 程序员 Python
Python编程入门:从零到英雄
【9月更文挑战第16天】本文是一篇针对初学者的Python编程入门指南,旨在帮助读者从零基础开始,通过简单易懂的语言和实例,逐步掌握Python编程的基本知识和技能。文章首先介绍了Python的起源和特点,然后详细讲解了Python的安装、基本语法、数据类型、控制结构、函数、模块等基础知识,最后通过一个简单的项目实例,展示了如何运用所学知识解决实际问题。全文通俗易懂,结构清晰,适合所有对Python感兴趣的读者阅读和学习。
|
3天前
|
数据处理 开发者 Python
探索Python中的列表推导式在Python编程中,列表推导式是一种简洁而高效的方法,用于从现有的列表创建新列表。本文将深入探讨列表推导式的用法、优势以及一些实际应用示例。
列表推导式是Python提供的一种强大工具,它允许开发者以更简洁的语法快速生成列表。通过结合循环和条件语句,列表推导式能够简化代码结构,提高开发效率。本文详细介绍了列表推导式的基本用法,并通过实例展示了其在数据处理、转换和过滤中的广泛应用。
9 0