“通过网站的API来编写独立的程序，自动采集数据并对其可视化，使用GitHub API来探索GitHub上星级最高的Python项目“

如上，就是我们今天学习的内容，众所周知，API，即应用程序编程接口，也就是网站、程序开发时预先定义的函数，也就是常说的开源函数，只不过将一些固定的程序或者数据封装在这些函数中，待调用时只需要一个接口引用，方便又简单。

今天我们通过GitHub的API接口，通过get请求使用requests库进行获取，将获取到的json数据，进行处理，将自己需要的数据整理出来，用pygal进行可视化展示成一个条形图先上效果图：

(使用GitHub API来探索GitHub上星级最高的Python项目)上代码：

# coding = utf8
import os
os.path.abspath(".")
import requests
from pygal.style import LightenStyle as LS, LightColorizedStyle as LCS
import pygal
uri = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
hack_news_api_uri = "https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/9884165.json" # Hack News 的API接口
try:
r = requests.get(uri)
request_Dict = r.json()
# print("Connect success, data get normal ……")
# print("Source code: ", r.status_code)
# print("This uri contains keys: %s" %str(request_Dict.keys()))
# 探索有关仓库的信息
# print("There are total : %d repositories in GitHub WebSite." %request_Dict["total_count"])
repositories_Dict = request_Dict["items"]
# print("Repositories returned: %d" %len(repositories_Dict))
# 研究第一个仓库
repositories_Dict_1 = repositories_Dict[0]
# print("The first repositories contains %d Keys!" %len(repositories_Dict_1.keys()))
# print("Let's see these keys:\n ……")
# for key in repositories_Dict_1.keys():
# print(", ")
# 使用Pygal绘制直方图，显示出Github上最受欢迎的一些项目
# names, stars = [], []
# for repositories_Dict_item in repositories_Dict:
# print("")
# print("……Selected information about first repositories:……")
# print("id: ", repositories_Dict_item["id"])
# print("node_id: ", repositories_Dict_item["node_id"])
# print("name: ", repositories_Dict_item["name"])
# print("owner: ", repositories_Dict_item["owner"])
# print("html_url: ", repositories_Dict_item["owner"]["html_url"])
# print("uri: ", repositories_Dict_item["html_url"])
# names.append(repositories_Dict_item["name"])
# stars.append(repositories_Dict_item["stargazers_count"])
# 可视化
# my_style = LS("#336699", base_style = LCS)
# chart = pygal.Bar(style = my_style, x_label_rotation = 35, show_legend = True) # show_legend是否显示图例
# chart.title = "Most - Starred Python project on GitHub"
# chart.x_labels = names
# chart.add("Stargazers", stars) # 给每段数据添加了标签
# chart.render_to_file("./web_Api/chart_Respositories.svg")
# 可视化 & 改进图表样式
my_style = LS("#aabbcc", base_style = LCS)
my_config = pygal.Config() # 创建一个pygal的config对象，将对视图对配置进行管理
my_config.x_label_rotation = 30
my_config.show_legend = True # 是否显示图例
my_config.title_font_size = 24 # 标题字体大小
my_config.label_font_size = 14 # 副标签字体大小 - x 轴对项目名及y轴上对大部分数字
my_config.major_label_font_size = 38 # 主标签字体大小 - y轴上5000的整数倍刻度
my_config.truncate_label = 20 # x轴项目名可显示的字数
my_config.show_y_guides = False # 是否显示y轴刻度线
my_config.width = 1000 # 拉伸图表的宽度以适应显示器
chart = pygal.Bar(my_config, style = my_style)
chart.title = "Most - Starred Python project on GitHub"
# chart.add("Stargazers", stars) # 给每段数据添加了标签
# 可传递字典如stars = {"value" : xx, "label" : "xxx"}, 来为直方图条增加工具提示以特定的描述
names, stars_values_dicts = [], []
for repositories_Dict_item_star in repositories_Dict:
names.append(repositories_Dict_item_star["name"])
star_dict = {
"value" : repositories_Dict_item_star["stargazers_count"],
"label" : str(repositories_Dict_item_star["description"]), # 转换成str类型，因为会存在空值，NoneType,就会报错
"xlink" : repositories_Dict_item_star["html_url"] # 每个条形都关联可跳转链接
}
stars_values_dicts.append(star_dict)
chart.x_labels = names
chart.add("Stargazers", stars_values_dicts)
chart.render_to_file("./web_Api/chart_Respositories.svg")
except requests.exceptions.InvalidSchema:
print("Error, invalid uri")

API的数据处理与Python的爬虫有相似之处也有不同点，爬虫比较常用于直接对网站的源码进行爬取，根据标签来分类处理数据，而API接口获取数据，是源于程序、网站本身提供的接口，是网站默认允许的，因此，我们在进行数据可视化时，对数据的获取，可根据不同情况来使用不同方法去获取哦！

OK，我们下一章开始学习Django啦，这一章Super important，加油！！！