0Pricing
Learn AI with Python · Pelajaran

Bekerja dengan API Data Publik

OpenWeatherMap, Wikipedia, dan API pemerintah publik — contoh praktis pengumpulan data.

Bekerja dengan API Data Publik adalah pelajaran Learn AI with Python gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Learn AI with Python, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Learn AI with Python mencakup 4 pelajaran total.

Berlatih dengan API Publik

Cara terbaik untuk mempelajari pengumpulan data adalah menggunakan API yang sebenarnya. Pelajaran ini menggunakan tiga API yang mudah digunakan:

  • JSONPlaceholder — API REST palsu untuk berlatih, tidak memerlukan kunci
  • OpenWeatherMap — data cuaca nyata, dengan kunci API gratis
  • API Wikipedia — konten dan pencarian artikel

JSONPlaceholder untuk Berlatih

JSONPlaceholder menyediakan kiriman, pengguna, dan komentar palsu tanpa autentikasi. API ini sangat cocok untuk menguji kode permintaan dan penguraian Anda.

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"])

Respons ke Alur Kerja DataFrame

Alur kerja standarnya adalah mengambil JSON, lalu memuatnya langsung ke dalam DataFrame untuk dianalisis.

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 — Mendapatkan Kunci

OpenWeatherMap memerlukan kunci API gratis yang diberikan sebagai parameter appid. Jangan menyimpan kunci di dalam kode — bacalah dari variabel lingkungan.

import os

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

OpenWeatherMap — Parameter Kueri

Titik akhir cuaca saat ini menerima q (kota), appid (kunci), dan units (metrik/imperial).

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()

Mengekstrak Bidang JSON Bertingkat

Respons API yang sebenarnya memiliki banyak tingkat. Telusuri dengan kunci yang dirangkai, dan gunakan .get() dengan nilai bawaan untuk bidang yang mungkin tidak ada.

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

Mengumpulkan Data Cuaca untuk Banyak Kota

Ulangi setiap kota, ratakan bidang yang diperlukan ke dalam daftar kamus, lalu buat DataFrame.

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)

API Wikipedia

API Wikipedia menyediakan pencarian dan konten artikel. API ini mengharuskan action dan format=json, serta tajuk User-Agent yang deskriptif.

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"]

Mengambil Ringkasan Artikel

Gunakan prop=extracts dengan exintro=True untuk mengambil paragraf pembuka sebuah artikel — berguna untuk membuat kumpulan data teks.

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])

Membaca Dokumentasi API

Setiap API memiliki perbedaan. Sebelum menulis kode, bacalah dokumentasi tentang: URL dasar, parameter yang diperlukan, metode autentikasi, bentuk respons, dan batas laju.

Uji satu permintaan secara interaktif, periksa resp.json(), lalu buat pengulangan berdasarkan struktur yang sebenarnya.

Menjadi Pengguna API yang Baik

API publik merupakan sumber daya bersama. Gunakan dengan bijak:

  • Kirim User-Agent yang mengidentifikasi Anda
  • Simpan hasil sementara agar Anda tidak mengambil ulang data yang sama
  • Berikan jeda di antara permintaan dan patuhi batas laju
  • Baca dan ikuti ketentuan penggunaan setiap API

Pemeriksaan Singkat: API Latihan

Anda ingin menguji kode permintaan dan penguraian tanpa mendaftar untuk mendapatkan kunci API.

Rangkuman: API Data Publik

Anda telah berlatih mengumpulkan data dari API yang sebenarnya:

  • JSONPlaceholder untuk latihan tanpa autentikasi
  • OpenWeatherMap dengan parameter q, appid, dan units, serta kunci dari lingkungan
  • API Wikipedia untuk pencarian dan ringkasan artikel
  • Alur kerja dari pengambilan hingga DataFrame dan cara menelusuri JSON bertingkat
  • Kebiasaan sebagai pengguna yang baik: User-Agent, penyimpanan sementara, batas laju, dan ketentuan penggunaan

Dengan demikian, bagian pengumpulan data selesai. Selanjutnya: ekspresi reguler untuk kecerdasan buatan berbasis teks.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Bekerja dengan API Data Publik” gratis?

Ya — teks lengkap “Bekerja dengan API Data Publik” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Learn AI with Python, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Learn AI with Python mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Bekerja dengan API Data Publik”?

OpenWeatherMap, Wikipedia, dan API pemerintah publik — contoh praktis pengumpulan data. Kamu berlatih Learn AI with Python dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Learn AI with Python?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Learn AI with Python di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Bekerja dengan API Data Publik” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Learn AI with Python ini?

Ya. Setiap pelajaran Learn AI with Python menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Dasar-Dasar REST API untuk Pengumpulan Data
  2. Membuat Halaman dan Mengumpulkan Dataset Besar
  3. Menyimpan Data yang Dikumpulkan secara Efisien
  4. Bekerja dengan API Data Publik
← Kembali ke Learn AI with Python