पाइथन के साथ एआई सीखें · पाठ

सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना

OpenWeatherMap, Wikipedia और सार्वजनिक सरकारी API — व्यावहारिक डेटा संग्रह उदाहरण।

पाठ 4, कुल 4 में से13 चरण

सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना, CoddyKit पर पाइथन के साथ एआई सीखें का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह पाइथन के साथ एआई सीखें सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

सार्वजनिक एपीआई के साथ अभ्यास

डेटा संग्रह सीखने का सबसे अच्छा तरीका वास्तविक एपीआई को अनुरोध भेजना है। इस पाठ में तीन आसान एपीआई का उपयोग किया गया है:

JSONप्लेसहोल्डर — अभ्यास के लिए नकली आरईएसटी एपीआई, कुंजी की आवश्यकता नहीं
OpenWeatherMap — वास्तविक मौसम डेटा, निःशुल्क एपीआई कुंजी
विकिपीडिया एपीआई — लेखों की सामग्री और खोज

अभ्यास के लिए JSONप्लेसहोल्डर

JSONप्लेसहोल्डर बिना प्रमाणीकरण के नकली पोस्ट, उपयोगकर्ता और टिप्पणियाँ उपलब्ध कराता है। आपके अनुरोध और पार्सिंग कोड का परीक्षण करने के लिए यह बिल्कुल उपयुक्त है।

import requests

resp = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts", timeout=10)
resp.raise_for_status()
posts = resp.json()
print(len(posts), "posts")
print(posts[0]["title"])

प्रतिक्रिया से DataFrame कार्यप्रवाह तक

मानक कार्यप्रवाह यह है: JSON प्राप्त करें, फिर विश्लेषण के लिए उसे सीधे DataFrame में लोड करें।

import pandas as pd

posts = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts", timeout=10).json()
df = pd.DataFrame(posts)
print(df.head())
print(df["userId"].value_counts())

OpenWeatherMap — कुंजी प्राप्त करना

OpenWeatherMap के लिए appid पैरामीटर के रूप में दी गई निःशुल्क एपीआई कुंजी आवश्यक होती है। कुंजियों को कोड में न रखें — उन्हें पर्यावरण चर से पढ़ें।

import os

API_KEY = os.environ["OWM_API_KEY"]   # set OWM_API_KEY in your shell

OpenWeatherMap — क्वेरी पैरामीटर

वर्तमान मौसम वाला एंडपॉइंट q (शहर), appid (कुंजी) और units (मीट्रिक/इम्पीरियल) लेता है।

import requests, os

params = {
    "q": "Istanbul",
    "appid": os.environ["OWM_API_KEY"],
    "units": "metric",
}
resp = requests.get("https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather", params=params, timeout=10)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

नेस्टेड JSON फ़ील्ड निकालना

वास्तविक एपीआई प्रतिक्रियाएँ बहुत गहराई से नेस्टेड होती हैं। क्रमिक कुंजियों से अंदर जाएँ और संभावित रूप से अनुपस्थित फ़ील्ड के लिए डिफ़ॉल्ट मानों के साथ .get() का उपयोग करें।

temp = data["main"]["temp"]
humidity = data["main"]["humidity"]
desc = data["weather"][0]["description"]
print(f"{temp} C, {humidity}% humidity, {desc}")

कई शहरों के लिए मौसम एकत्र करना

शहरों पर लूप चलाएँ, आवश्यक फ़ील्ड को डिक्शनरी की सूची में समतल करें और फिर DataFrame बनाएँ।

cities = ["Istanbul", "London", "Tokyo"]
rows = []
for c in cities:
    p = {"q": c, "appid": os.environ["OWM_API_KEY"], "units": "metric"}
    d = requests.get("https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather", params=p, timeout=10).json()
    rows.append({"city": c, "temp": d["main"]["temp"], "desc": d["weather"][0]["description"]})
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(rows)

विकिपीडिया एपीआई

विकिपीडिया एपीआई खोज और लेखों की सामग्री उपलब्ध कराता है। इसके लिए action और format=json के साथ एक वर्णनात्मक User-Agent हेडर आवश्यक होता है।

params = {
    "action": "query",
    "list": "search",
    "srsearch": "machine learning",
    "format": "json",
}
headers = {"User-Agent": "data-collector/1.0 (you@example.com)"}
resp = requests.get("https://en.wikipedia.org/w/api.php", params=params, headers=headers, timeout=10)
results = resp.json()["query"]["search"]

लेखों के अंश प्राप्त करना

किसी लेख का परिचयात्मक अनुच्छेद प्राप्त करने के लिए prop=extracts के साथ exintro=True का उपयोग करें — पाठ डेटासेट बनाने में यह उपयोगी है।

params = {
    "action": "query",
    "prop": "extracts",
    "exintro": True,
    "explaintext": True,
    "titles": "Artificial intelligence",
    "format": "json",
}
resp = requests.get("https://en.wikipedia.org/w/api.php", params=params, timeout=10)
pages = resp.json()["query"]["pages"]
for pid, page in pages.items():
    print(page["extract"][:300])

एपीआई दस्तावेज़ पढ़ना

हर एपीआई अलग होती है। कोड लिखने से पहले इन बातों के लिए दस्तावेज़ पढ़ें: आधार यूआरएल, आवश्यक पैरामीटर, प्रमाणीकरण विधि, प्रतिक्रिया का स्वरूप और अनुरोध-दर सीमाएँ।

एक अनुरोध का इंटरैक्टिव तरीके से परीक्षण करें, resp.json() की जाँच करें और फिर वास्तविक संरचना के आधार पर अपना लूप बनाएँ।

एक अच्छे एपीआई उपयोगकर्ता की तरह व्यवहार करना

सार्वजनिक एपीआई साझा संसाधन हैं। उनका सम्मान करें:

अपनी पहचान बताने वाला User-Agent भेजें
परिणामों को कैश करें, ताकि समान डेटा दोबारा प्राप्त न करना पड़े
अनुरोधों के बीच विराम दें और अनुरोध-दर सीमाओं का पालन करें
हर एपीआई की उपयोग की शर्तें पढ़ें और उनका पालन करें

त्वरित जाँच: अभ्यास एपीआई

आप एपीआई कुंजी के लिए पंजीकरण किए बिना अपने अनुरोध और पार्सिंग कोड का परीक्षण करना चाहते हैं।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन: सार्वजनिक डेटा एपीआई

आपने वास्तविक एपीआई से डेटा एकत्र करने का अभ्यास किया:

JSONप्लेसहोल्डर से बिना प्रमाणीकरण के अभ्यास
OpenWeatherMap में q, appid, units पैरामीटर और पर्यावरण से प्राप्त कुंजी
खोज और लेखों के अंशों के लिए विकिपीडिया एपीआई
डेटा प्राप्त करने से DataFrame तक का कार्यप्रवाह और नेस्टेड JSON में अंदर तक जाने का तरीका
जिम्मेदार उपयोग की आदतें: उपयोगकर्ता-एजेंट, कैशिंग, अनुरोध-दर सीमाएँ और उपयोग की शर्तें

इससे डेटा संग्रह पूरा होता है। अगला चरण: पाठ एआई के लिए नियमित अभिव्यक्तियाँ।

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अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।

पाठ्यक्रम: 53
पाठ: 225

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना” पाठ निःशुल्क है?

हाँ — पाइथन के साथ एआई सीखें अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना” में मैं क्या सीखूँगा?

OpenWeatherMap, Wikipedia और सार्वजनिक सरकारी API — व्यावहारिक डेटा संग्रह उदाहरण। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ पाइथन के साथ एआई सीखें का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या पाइथन के साथ एआई सीखें शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर पाइथन के साथ एआई सीखें शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।

“सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ

डेटा संग्रह के लिए REST API की मूल बातें
बड़े डेटासेट का पृष्ठांकन और संग्रह
एकत्रित डेटा का कुशल भंडारण
सार्वजनिक डेटा API के साथ कार्य करना

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