[Python] Mit der API von Qiita erhalten Sie Benutzer- und Artikelinformationen

Zweck dieses Artikels

Irgendwie wollte ich die Artikeldaten von Qiita analysieren, also habe ich die API berührt. Sie müssen sich diesmal nicht authentifizieren, da Sie nur die Artikelinformationen abrufen müssen.

Ich habe zwei große Dinge ausprobiert.

1. 1. [Benutzerinformationsliste abrufen](# 1 Benutzerinformationsliste abrufen)
2. [Abrufen einer Artikelliste für einen bestimmten Benutzer](# 2 Abrufen einer Artikelliste für einen bestimmten Benutzer)

Ich werde in der Reihenfolge erklären.

Vorbereitung

Laden Sie die Bibliothek.

import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import json
from pandas.io.json import json_normalize

Das `` `json_normalize``` unten ist ein praktisches Element, das die von der API zurückgegebenen Daten im json-Format in das Pandas-Datenrahmenformat formatiert.

1. 1. Benutzerinformationsliste abrufen

Für das Beispiel Qiita API v2-Dokumentation

GET /api/v2/users?page=1&per_page=Es heißt 20 usw..

 Mit anderen Worten, Sie können Informationen erhalten, indem Sie auf die folgende URL zugreifen.
https://qiita.com/api/v2/users?page=1&per_page=20

 Hier ist `` `per_page``` die Anzahl der Benutzer, die gleichzeitig abgerufen werden sollen, und` `` page``` ist die Anzahl. Wenn Sie beispielsweise 1000 Benutzerinformationen wünschen, `` `per_page` Sie müssen mindestens 10 Anfragen mit = 100 (Obergrenze) `` `senden.


 Im Code sieht es also so aus:

```python
n = 333 #Anzahl der Benutzer, die Sie erhalten möchten

per_page = 100
df = pd.DataFrame()

for page in range(1, int(n/per_page)+2): #Bekommen eine Menge
    base_url = "https://qiita.com/api/v2/users?page={0}&per_page={1}"
    url = base_url.format(page, per_page)

    response = requests.get(url)
    res = response.json()

    tmp_df = json_normalize(res)
    df = pd.concat([df, tmp_df])

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

df = df.iloc[:n,:] #Löschen Sie so viel wie möglich

Das Ergebnis ist ein Datenrahmen wie folgt:

2. Holen Sie sich eine Liste der Artikel für einen bestimmten Benutzer

Für das Beispiel Qiita API v2-Dokumentation

GET /api/v2/items?page=1&per_page=20&query=qiita+user%Es heißt 3 Ayaotti etc..

 Mit anderen Worten, Sie können Informationen erhalten, indem Sie auf die folgende URL zugreifen.
https://qiita.com/api/v2/items?page=1&per_page=20&query=qiita+user%3Ayaotti

 Jetzt wurde eine neue `` `Abfrage``` angezeigt, die Ihnen dieselben Suchoptionen bietet wie bei der Suche in einem Browser, wobei` ``: `` `` `` `in der URL steht. Beachten Sie, dass es in der Notation% 3A``` codiert ist.

 ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/540956/1b6f986d-87c0-8552-0c53-fedf902b54cc.png)

 Auf diese Weise können Sie die Informationen eines bestimmten Benutzers mit dem Gefühl "Abfrage = Benutzer% 3A" abrufen.
 Der Code sieht also so aus:

```python
n = 125 #Anzahl der Artikel, die Sie erhalten möchten

user = "yaotti"
per_page = 100
df = pd.DataFrame()

for page in range(1, int(n/per_page)+2): #Bekommen eine Menge
    base_url = "https://qiita.com/api/v2/items?page={0}&per_page={1}&query=user%3A{2}"
    url = base_url.format(page, per_page, user)

    response = requests.get(url)
    res = response.json()

    tmp_df = json_normalize(res)
    df = pd.concat([df, tmp_df])

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

df = df.iloc[:n,:] #Löschen Sie so viel wie möglich

Das Ergebnis ist ein Datenrahmen wie folgt:

das ist alles!

Referenz

Qiita API v2-Dokumentation Wörterbuchliste mit json_normalize von Pandas in DataFrame konvertieren