PYTHON基础：通过API收集GitHub上热门项目

API入门项目项目收集GitHub上热门项目的信息

API是网站的一部分，在学术领域中常用于获取数据信息。如果我们想要获取某个网站上的一些信息，可以使用API请求数据，然后对这些数据进行处理和可视化，以便更好地理解和分析数据。

本次实验中，我们将使用API调用GitHub上星级最高的Python项目信息，并使用Plotly生成交互式的可视化图表。这些数据是实时更新的，因此可以提高数据的可用性和准确性。

通过这种方式，我们可以更加深入地了解Python编程社区，探索最受欢迎的Python项目，并了解开发者们正在关注和使用的技术。这有助于我们更好地理解Python编程生态系统，并为未来的研究和开发提供有价值的参考。

import requests#导入request模块
# 调用API并储存返回的响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
headers = {'Accept': 'application/vnd.github.v3+json'}#因为版本往往不一样，我们指定使用这个我们指定的API
r = requests.get(url, headers=headers)#用函数调用API
print(f"Status code: {r.status_code}")
#将响应赋给response_dict
response_dict= r.json()
#API返回的Json信息储存在response_dict
print (response_dict.keys())
#打印出来看看

https://api.github.com/search/repositories
关于这个地址，开头的https://api.github.com/是把请求发送到GitHub网站，接下里search是搜索，对象是所有的仓库repositories，q表示查询，=表示开始指定查询language:python是值要获取语言为python的信息，最后&sort=stars指定将项目按星排序

打印出来后是这样子的：状态码为200，响应字典只有三个键：[‘total_count’, ‘incomplete_results’, ‘items’]

Status code: 200
dict_keys([‘total_count’, ‘incomplete_results’, ‘items’])

import requests
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
headers = {'Accept': 'application/vnd.github.v3+json'}
r = requests.get(url, headers=headers)
print(f"Status code: {r.status_code}")
response_dict= r.json()

print(f"Total repositories: {response_dict['total_count']}")

# 探索全部仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']#打印与total_count相关的值，它指出了GitHub共有多少个仓库
print(f"Repositories returned: {len(repo_dicts)}")#将字典储存在repo_dicts

#我们可以来看下第一个仓库
repo_dict=repo_dicts[0]
print(f"\nKeys:{len(repo_dict)}")
for key in sorted(repo_dict.keys()):
     print(key)

#我们来提取一些repo_dict中于一些键相关联的值

这段代码使用了requests库来发送GET请求获取GitHub上星级最高的Python项目信息。通过指定URL和请求头部信息，我们可以向GitHub的API发送请求并获取响应。

首先，定义了API的URL地址为https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars，并设置了Accept请求头部为application/vnd.github.v3+json，以便获取适合的响应格式。

使用requests.get()方法发送GET请求，并将返回的响应对象赋值给变量r。

通过r.status_code可以打印出响应状态码，用于检查请求是否成功。

接下来使用r.json()方法将响应转换为JSON格式，并将其存储在response_dict字典中。

通过访问response_dict[‘total_count’]可以获取到GitHub上Python仓库的总数量，并将其打印出来。

然后通过response_dict[‘items’]获取到所有仓库的详细信息，并将其存储在repo_dicts列表中。

通过访问repo_dicts[0]可以获取第一个仓库的详细信息，并将其存储在repo_dict字典中。

最后，使用循环遍历repo_dict字典的键，并将其按照字母顺序排序后打印出来，以便查看仓库信息的键值对。

通过这段代码，我们可以获取到GitHub上星级最高的Python项目的信息，并进一步探索这些项目的详细信息。

这个是打印出来的值，我们可以从这里了解到实际出来的数据
Status code: 200
Total repositories: 6622696
Repositories returned: 30

Keys:74
archive_url
archived
assignees_url
太多了，跳过一部分
watchers
watchers_count

现在我们来提取一些repo_dict中于一些键相关联的值

import requests
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
headers = {'Accept': 'application/vnd.github.v3+json'}
r = requests.get(url, headers=headers)
print(f"Status code: {r.status_code}")
response_dict= r.json()
print(f"Total repositories: {response_dict['total_count']}")
repo_dicts = response_dict['items']
print(f"Repositories returned: {len(repo_dicts)}")

repo_dict=repo_dicts[0]
#我们来提取一些repo_dict中于一些键相关联的值
print("\nSelected information about each repository:")

print(f"Name: {repo_dict['name']}")#人名
print(f"Owner: {repo_dict['owner']['login']}")
print(f"Stars: {repo_dict['stargazers_count']}")#获得了多少个星
print(f"Repository: {repo_dict['html_url']}")
print(f"Created: {repo_dict['created_at']}")#项目创建的时间
print(f"Updated: {repo_dict['updated_at']}")#最后一次更新的时间
print(f"Description: {repo_dict['description']}")

这段代码对获取的每个仓库的信息进行了进一步提取和打印。

首先，从repo_dicts中选择第一个仓库，并将其详细信息存储在repo_dict字典中。

然后，通过访问repo_dict字典的特定键，如name、owner、stargazers_count、html_url、created_at、updated_at和description，分别提取并打印了仓库的名称、所有者、星标数量、仓库链接、创建时间、最后更新时间和描述信息。

这样我们就可以逐个提取每个仓库的相关信息，并进行打印输出，以便进一步了解GitHub上星级最高的Python项目的详细情况。

结果就就是下面这样子：
Status code: 200
Total repositories: 6618376
Repositories returned: 30

Selected information about each repository:
Name: system-design-primer
Owner: donnemartin
Stars: 119890
Repository: https://github.com/donnemartin/system-design-primer
Created: 2017-02-26T16:15:28Z
Updated: 2021-01-31T02:19:49Z
Description: Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview. Includes Anki flashcards.

Process finished with exit code 0

理清了数据后，那么我们就可以总体开始了

import requests

from plotly.graph_objs import Bar#导入bar类
from plotly import offline#导入offline模块

# Make an API call and store the response.
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
headers = {'Accept': 'application/vnd.github.v3+json'}
r = requests.get(url, headers=headers)
print(f"Status code: {r.status_code}")

# 处理结果.
response_dict = r.json()
repo_dicts = response_dict['items']
repo_links, stars, labels = [], [], []#创建三个空列表用来存储我们要用的数据
for repo_dict in repo_dicts:#遍历repo_dicts中的所有的字典，打印项目的名称、所有者、星级等信息。
    repo_name = repo_dict['name']
    repo_url = repo_dict['html_url']
    repo_link = f"{repo_name}"
    repo_links.append(repo_link)

    stars.append(repo_dict['stargazers_count'])

    owner = repo_dict['owner']['login']
    description = repo_dict['description']
    label = f"{owner}
{description}"
    labels.append(label)


#开始可视化，定义列表data
data = [{
    'type': 'bar',
    'x': repo_links,
    'y': stars,
    'hovertext': labels,
    'marker': {
        'color': 'rgb(60, 100, 150)',
        'line': {'width': 1.5, 'color': 'rgb(25, 25, 25)'}
    },
    'opacity': 0.6,
}]
#使用字典定义表格的布局
my_layout = {
    'title': 'Most-Starred Python Projects on GitHub',
    'titlefont': {'size': 28},
    'xaxis': {
        'title': 'Repository',
        'titlefont': {'size': 24},
        'tickfont': {'size': 14},
    },
    'yaxis': {
        'title': 'Stars',
        'titlefont': {'size': 24},
        'tickfont': {'size': 14},
    },

}

fig = {'data': data, 'layout': my_layout}
offline.plot(fig, filename='python_repos.html')

这段代码使用了Plotly库来创建一个条形图，展示GitHub上最受欢迎的Python项目的星级情况。

首先，通过发送API请求获取GitHub上的Python项目信息，并将结果存储在response_dict中。

然后，从每个项目的字典中提取项目名称、项目链接、星级数量、所有者和描述信息，并分别存储在repo_links、stars和labels列表中。

接下来，定义了一个字典data，其中包含了条形图的相关信息，如x轴数据为项目链接，y轴数据为星级数量，hovertext为项目所有者和描述信息。同时，设置了条形图的颜色、透明度和线宽等属性。

然后，定义了一个布局字典my_layout，其中包含了条形图的标题、x轴和y轴的标题和字体大小等设置。

最后，将数据和布局传递给fig字典，并使用offline.plot()函数将图表保存为HTML文件。

运行代码后，将生成一个名为python_repos.html的文件，可以在浏览器中打开该文件，查看GitHub上最受欢迎的Python项目的星级情况条形图。

最后我们可以生成一个可视化的html文件在浏览器打开