在本章中，我们将学习如何编写一个独立的程序，并对其获取的数据进行可视化。这个程序将使用Web应用编程接口(API)自动请求网站的特定信息而不是整个网页，再对这些信息进行可视化。由于这样编写的程序始终使用最新的数据来生成可视化，因此即便数据瞬息万变，它呈现的信息也都是最新的。
17.1 使用Web API
Web API是网站的一部分，用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互。这种请求称为API调用。请求的数据将易于处理的格式(如JSON或CSV）返回。
依赖于外部数据源的大多数应用程序都依赖于API调用，如集成社交媒体网站的应用程序。
17.1.1 Git和GitHub
本章的可视化将基于来自GitHub的信息，这是一个让程序员能够协作开发项目的网站。我们将使用GitHub的API来请求有关该网站中Python项目的信息，然后使用Pygal生成交互式可视化，以呈现这些项目的受欢迎程度。
GitHub(https://githu.com/)的名字源自Git，Git是一个分布式版本控制系统，让程序员团队能够协作开发项目。Git帮助大家管理为项目所做的工作，避免一个人所做的修改影响其他人所做的修改。我们在项目中实现新功能时，Git将跟踪我们对每个文件所做的修改。确定代码可行后，我们提交所做的修改，而Git
将记录项目最新的状态。如果我们犯了错，想撤销所做的修改，可轻松地返回以前的任何可行状态。GitHub上的项目都存储在仓库中，后者包含于项目相关联的一切：代码、项目参与者的信息、问题或bug报告等。
对于喜欢的项目，GitHub用户可给它加星(star)以表示支持，用户还可跟踪他可能想使用的项目。在本章中，我们将编写一个程序，它自动下载GitHub上星际最高的Python项目的信息，并对这些信息进行可视化。
17.1.2 使用API调用请求数据
GitHub的API让我们能够通过API调用来请求各种信息。要知道API调用是什么样的，请在浏览器的地址栏中输入如下地址并按回车键：
https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars
这个调用返回GitHub当前托管了多少个Python项目，还有有关最受欢迎的Python仓库的信息。下面来仔细研究这个调用。第一部分(https://api.github.com/)将请求发送到GitHub网站中相应API调用的部分；接下来的一部分(search/repositories)让API搜索GitHub上的所有仓库。
repositories后面的问号指出我们要传递一个实参。q表示查询，而等号让我们能够开始指定查询(q=).通过使用language:python，我们指出只想获取只要语言为Python的仓库信息。最后一部分(%sort=stars)指定将项目按其获得的星级进行排序。
下面显示了相应的前几行。从响应可知，该URL并不适合人工输入。
从第二行输出可知，编写本书时，GitHub总共有713062个Python项目。‘incomplete_results"的值为False，据此我们知道请求是成功的。倘若GitHub无法全面处理该API,他返回的这个值将为True，接下来的列表中显示了返回的'items'，其中包含GitHub上最受欢迎的Python项目的详细信息。
17.1.4 处理API响应
下面来编写一个程序，它执行API调用并处理结果，找出GitHub上星级最高的Python项目：
python_repos.py --(1)
import requests
#执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' --(2)
r = requests.get(url) --(3)
print("Status code:",r.status_code) --(4)
#将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json() --(5)
#处理结果
print(response_dict.keys())
在(1)处，我们导入了模块requests.在(2)处，我们存储API调用的URL，然后使用requests来执行调用（见(3)）。我们调用get()并将URL传递给它，在将
响应的对象存储在变量r中。响应对象包含一个名为status_code的属性，它让我们知道请求是否成功了（状态码200表示请求成功）。在(4)处，我们打印status_code的属性，核实调用是否成功了。
这个API返回JSON格式的信息，因此我们使用方法json()将这些信息转换为一个Python字典(见(5))。我们将转换得到的字典存储在response_dict中。
最后，我们打印response_dict中的键。输出如下：
Status code: 200
dict_keys(['total_count', 'items', 'incomplete_results'])
状态码为200，因此我们知道请求成功了。响应字典只包含三个键：’items','total_count','incomplete_results'.
17.1.5 处理响应字典
将API调用返回的信息存储到字典后，就可以处理这个字典中的数据了。下面来生成一些概述这些信息的输出。这是一种不错的输出方式，可确认收到了期望的信息，进而可以开始研究感兴趣的信息：
import requests
#执行API调用并存储响应
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
r = requests.get(url)
print("Status code:",r.status_code)
#将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json()
#处理结果
print("Total repositories:",response_dict["total_count"])
#探索有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:",len(repo_dicts))
#研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]
print("\nKeys:",len(repo_dict))
for key in sorted(repo_dict.keys()):
print(key)
在(1)处，我们打印了与'total_count'相关联的值，它指出了GitHub总共包含多少个Python仓库。与'items'相关联的值是一个列表，其中包含很多字典，而每个字典都包含有关一个Python仓库的信息。在(2)处，我们将这个字典列表存储在repo_dicts中。接下来，我们打印repo_dicts的长度，以获悉我们获得了多少个仓库的信息。
为更深入地了解返回的有关每个仓库的信息，我们提取了repo_dicts中的第一个字典，并将其存储在repo_dict中。接下来，我们打印这个字典包含的键数，看看其中有多少信息。在(5)处，我们打印这个字典的所有键，看看其中包含那些信息。
输出让我们对实际包含的数据有了更清晰的认识：