跟我一起学Python数据处理（九十六）之深入理解API

跟我一起学Python数据处理（九十六）之深入理解API

大家好呀！在数据处理的学习道路上，咱们今天要一起探索一个超实用的领域——应用编程接口（API）。我希望能和大家一起在这个知识海洋里畅游，共同进步，掌握更多的数据处理技能。

一、什么是API

API听起来很高大上，其实就是Web上共享数据的一种标准方式。很多网站都会通过API端点来分享数据。打个比方，API就像是网站的一扇窗户，我们通过这扇窗户向网站“要”数据，网站就会把我们需要的数据递给我们。像Twitter、美国人口普查局、世界银行、LinkedIn以及旧金山开放数据平台等，都提供了API。我们可以向这些API发送请求，然后获取相应的数据。而且，API还能让我们和其他应用进行交互。比如用Twitter API，我们不仅能获取数据，还能开发一个可以发推文的应用。

二、为什么选择Twitter API作为示例

在众多API中，本文选择Twitter API作为示例是有原因的。首先，Twitter大家都很熟悉，是个广为人知的平台。其次，Twitter上有海量的推文数据，很多人都对分析这些数据感兴趣。最后，通过学习Twitter API，我们能了解到很多API相关的概念。

三、API的特性

（一）REST API与流式API

Twitter API有两种形式：REST API和流式API 。大多数API都是REST形式的，它的全称是表述性状态转移，设计出来就是为了让API架构更稳定。我们可以用requests库来获取REST API的数据，通过这个库可以发送GET和POST请求，这两种请求方式能让REST API返回我们想要的数据。比如用Twitter的REST API，我们能查询推文、发布推文，几乎能做在Twitter网站上能做的所有事。而且，我们还能在浏览器里通过请求API链接来预览查询结果，如果结果显示得不太友好，像只是一堆文本，我们可以在浏览器里装个格式化预览插件，比如Chrome就有专门预览JSON文件的插件。

而流式API则像是一个时刻在“监听”的小助手，它是一种实时服务，会随时监听我们对相关数据的请求。当遇到流式API时，我们最好用一个现成的库来帮我们管理数据的获取。如果想深入了解Twitter流式API的工作原理，可以去Twitter网站上查看相关概述。

下面是一个简单的使用requests库获取REST API数据的示例代码：

import requests

# 假设这是一个获取某个数据的REST API链接
api_url = "https://example.com/api/data"
response = requests.get(api_url)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

（二）频率限制

API通常会限制用户在一段时间内请求数据的次数，这就是频率限制。就好比去商店买东西，老板规定你一段时间内只能买一定数量的商品。API提供者这么做是有原因的，一方面是为了控制数据传输量，保证服务器稳定运行；另一方面，如果涉及商业利益的数据，也需要进行访问限制。

Twitter的API也有频率限制，它的流式API能持续提供数据，但REST API限制了每15分钟的请求次数。比如我们常用的获取搜索/推文的API接口，返回的是包含特定搜索词的推文，以用户或应用身份请求时，频率限制在每15分钟180次或450次。如果遇到频率限制的问题，我们可以去阅读Twitter官方文档里“避免碰到频率限制的一些建议”这部分内容，想办法优化对API的请求。同时，在保存API数据时，不管是保存多个文件，还是写入一个文件，或者存入数据库，都要记得定期保存，防止数据丢失。

（三）分级数据卷

Twitter的数据有不同的访问级别，像firehose、gardenhose和Spritzer。Spritzer是免费的API，只能获取1%或不到1%的推文。gardenhose能获取10%的推文，但新的访问已经不可用了。firehose能获取所有推文，听起来很棒对吧？但它也有很多限制。首先，firehose的数据量巨大，处理这么多数据需要大量的工程师和服务器资源。其次，使用firehose是要付费的，一年几十万美元，还不包括服务器空间和数据库的费用。所以，使用firehose通常不是个人能负担得起的，一般是大型公司或机构才会使用。

四、总结

通过今天的学习，我们了解了API的基本概念，知道了为什么选择Twitter API作为学习示例，还深入学习了API的特性，包括REST API和流式API的区别、频率限制以及分级数据卷。这些知识在我们进行数据处理时非常重要，掌握了它们，我们就能更好地从各种数据源获取数据，为后续的数据分析和处理打下坚实的基础。

写作不易，如果这篇博客对您有所帮助，希望您能动动手指点赞、评论支持一下。也欢迎大家关注我的博客，后续我会分享更多Python数据处理的干货，让我们一起在数据处理的道路上越走越远！