关于“Python”的核心知识点整理大全50-编程知识

python_repos.py

17.1.6 概述最受欢迎的仓库

python_repos.py

17.1.7 监视 API 的速率限制

注意

17.2 使用 Pygal 可视化仓库

python_repos.py

17.2.1 改进 Pygal 图表

python_repos.py

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GitHub的API返回有关每个仓库的大量信息：repo_dict包含68个键（见）。通过仔细查看这些键，可大致知道可提取有关项目的哪些信息（要准确地获悉API将返回哪些信息，要么阅读文档，要么像此处这样使用代码来查看这些信息）。下面来提取repo_dict中与一些键相关联的值：

python_repos.py

--snip--
# 研究有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts))
# 研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]
print("\nSelected information about first repository:")
1 print('Name:', repo_dict['name'])
2 print('Owner:', repo_dict['owner']['login'])
3 print('Stars:', repo_dict['stargazers_count'])
print('Repository:', repo_dict['html_url'])
4 print('Created:', repo_dict['created_at'])
5 print('Updated:', repo_dict['updated_at'])
print('Description:', repo_dict['description'])

在这里，我们打印了表示第一个仓库的字典中与很多键相关联的值。在1处，我们打印了项目的名称。项目所有者是用一个字典表示的，因此在2处，我们使用键owner来访问表示所有者的字典，再使用键key来获取所有者的登录名。在3处，我们打印项目获得了多少个星的评级，以及项目在GitHub仓库的URL。接下来，我们显示项目的创建时间（见4）和最后一次更新的时间（见5）。最后，我们打印仓库的描述。输出类似于下面这样：

Status code: 200
Total repositories: 713065
Repositories returned: 30
Selected information about first repository:
Name: httpie
Owner: jkbrzt
Stars: 16101
Repository: https://github.com/jkbrzt/httpie
Created: 2012-02-25T12:39:13Z
Updated: 2015-07-13T14:56:41Z
Description: CLI HTTP client; user-friendly cURL replacement featuring intuitive UI, JSON support,
syntax highlighting, wget-like downloads, extensions, etc.

从上述输出可知，编写本书时，GitHub上星级最高的Python项目为HTTPie，其所有者为用户 jkbrzt，有16 000多个GitHub用户给这个项目加星。我们可以看到这个项目的仓库的URL，其创建时间为2012年2月，且最近更新了。最后，描述指出HTTPie用于帮助从终端执行HTTP调用（CLI 是命令行界面的缩写）。

17.1.6 概述最受欢迎的仓库

对这些数据进行可视化时，我们需要涵盖多个仓库。下面就来编写一个循环，打印API调用返回的每个仓库的特定信息，以便能够在可视化中包含所有这些信息：

python_repos.py

--snip--
# 研究有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts))
1 print("\nSelected information about each repository:")
2 for repo_dict in repo_dicts:print('\nName:', repo_dict['name'])print('Owner:', repo_dict['owner']['login'])print('Stars:', repo_dict['stargazers_count'])print('Repository:', repo_dict['html_url'])print('Description:', repo_dict['description'])

在1处，我们打印了一条说明性消息。在2处，我们遍历repo_dicts中的所有字典。在这个循环中，我们打印每个项目的名称、所有者、星级、在GitHub上的URL以及描述：

Status code: 200
Total repositories: 713067
Repositories returned: 30
Selected information about each repository:
Name: httpie
Owner: jkbrzt
Stars: 16101
Repository: https://github.com/jkbrzt/httpie
Description: CLI HTTP client; user-friendly cURL replacement featuring intuitive UI, JSON support,
syntax highlighting, wget-like downloads, extensions, etc.
Name: django
Owner: django
Stars: 15028
Repository: https://github.com/django/django
Description: The Web framework for perfectionists with deadlines.
--snip--
Name: powerline
Owner: powerline
Stars: 4315
Repository: https://github.com/powerline/powerline
Description: Powerline is a statusline plugin for vim, and provides statuslines and prompts for several
other applications, including zsh, bash, tmux, IPython, Awesome and Qtile.

上述输出中有一些有趣的项目，可能值得再看一眼。但不要在这上面花费太多时间，因为我们即将创建的可视化可让你更容易地看清结果。

17.1.7 监视 API 的速率限制

大多数API都存在速率限制，即你在特定时间内可执行的请求数存在限制。要获悉你是否接近了GitHub的限制，请在浏览器中输入https://api.github.com/rate_limit，你将看到类似于下面的响应：

{"resources": {"core": {"limit": 60,"remaining": 58,"reset": 1426082320},
1 "search": {
2 "limit": 10,
3 "remaining": 8,
4 "reset": 1426078803}},"rate": {"limit": 60,"remaining": 58,"reset": 1426082320}
}

我们关心的信息是搜索API的速率限制（见1）。从2处可知，极限为每分钟10个请求，而在当前这一分钟内，我们还可执行8个请求（见3）。reset值指的是配额将重置的Unix时间或新纪元时间（1970年1月1日午夜后多少秒）（见4）。用完配额后，你将收到一条简单的响应，由此知道已到达API极限。到达极限后，你必须等待配额重置。

注意

很多API都要求你注册获得API密钥后才能执行API调用。编写本书时，GitHub没有这样的要求，但获得API密钥后，配额将高得多。

17.2 使用 Pygal 可视化仓库

有了一些有趣的数据后，我们来进行可视化，呈现GitHub上Python项目的受欢迎程度。我们将创建一个交互式条形图：条形的高度表示项目获得了多少颗星。单击条形将带你进入项目在 GitHub上的主页。下面是首次尝试这样做：

python_repos.py

import requests
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS
# 执行API调用并存储响应
URL = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=star'
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()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 研究有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
1 names, stars = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
2 names.append(repo_dict['name'])
stars.append(repo_dict['stargazers_count'])
# 可视化
3 my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
4 chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels = names
5 chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

我们首先导入了pygal以及要应用于图表的Pygal样式。接下来，打印API调用响应的状态以及找到的仓库总数，以便获悉API调用是否出现了问题。我们不再打印返回的有关项目的信息，因为将通过可视化来呈现这些信息。

在1处，我们创建了两个空列表，用于存储将包含在图表中的信息。我们需要每个项目的名称，用于给条形加上标签，我们还需要知道项目获得了多少个星，用于确定条形的高度。在循环中，我们将项目的名称和获得的星数附加到这些列表的末尾2。

接下来，我们使用LightenStyle类（别名LS）定义了一种样式，并将其基色设置为深蓝色（见 3）。我们还传递了实参base_style，以使用LightColorizedStyle类（别名LCS）。然后，我们使用 Bar()创建一个简单的条形图，并向它传递了my_style（见4）。我们还传递了另外两个样式实参：让标签绕x轴旋转45度（x_label_rotation=45），并隐藏了图例（show_legend=False），因为我们只在图表中绘制一个数据系列。接下来，我们给图表指定了标题，并将属性x_labels设置为列表 names。

由于我们不需要给这个数据系列添加标签，因此在5处添加数据时，将标签设置成了空字符串。生成的图表如图17-1所示。从中可知，前几个项目的受欢迎程度比其他项目高得多，但所有这些项目在Python生态系统中都很重要。

17.2.1 改进 Pygal 图表

下面来改进这个图表的样式。我们将进行多个方面的定制，因此先来稍微调整代码的结构，创建一个配置对象，在其中包含要传递给Bar()的所有定制：

python_repos.py

--snip--
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
1 my_config = pygal.Config()
2 my_config.x_label_rotation = 45
my_config.show_legend = False
3 my_config.title_font_size = 24
my_config.label_font_size = 14
my_config.major_label_font_size = 18
4 my_config.truncate_label = 15
5 my_config.show_y_guides = False
6 my_config.width = 1000
7 chart = pygal.Bar(my_config, style=my_style)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels = names
chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

在1处，我们创建了一个Pygal类Config的实例，并将其命名为my_config。通过修改my_config 的属性，可定制图表的外观。在2处，我们设置了两个属性——x_label_rotation和show_legend，它们原来是在创建Bar实例时以关键字实参的方式传递的。在3处，我们设置了图表标题、副标签和主标签的字体大小。在这个图表中，副标签是x轴上的项目名以及y轴上的大部分数字。主标签是y轴上为5000整数倍的刻度；这些标签应更大，以与副标签区分开来。在4处，我们使用 truncate_label将较长的项目名缩短为15个字符（如果你将鼠标指向屏幕上被截短的项目名，将显示完整的项目名）。接下来，我们将show_y_guides设置为False，以隐藏图表中的水平线（见5）。最后，在处设置了自定义宽度，让图表更充分地利用浏览器中的可用空间。

在7处创建Bar实例时，我们将my_config作为第一个实参，从而通过一个实参传递了所有的配置设置。我们可以通过my_config做任意数量的样式和配置修改，而7处的代码行将保持不变。图17-2显示了重新设置样式后的图表。