Nauč se Python > Kurzy > Datový kurz PyLadies > API (virtuální) > API

Co je API?

Klient a server

API (Application Programming Interface) je dohoda mezi dvěma stranami o tom, jak si mezi sebou budou povídat. Těmto stranám se říká klient a server.

Server je ta strana, která má zajímavé informace nebo něco zajímavého umí a umožňuje ostatním na internetu, aby toho využili. Server je program, který donekonečna běží na nějakém počítači a je připraven všem ostatním na internetu odpovídat na požadavky.

Klient je program, který posílá požadavky na server a z odpovědí se snaží poskládat něco užitečného. Klient je tedy mobilní aplikace s mráčky a sluníčky nebo náš prohlížeč, v němž si můžeme otevřít kurzovní lístek ČNB. Je to ale i Heureka robot, který za Heureku načítá informace o zboží v e-shopech.

Serverové straně se v těchle materiálech nebudeme věnovat. Koho by to zajímalo, nechť se podívá na cojeapi.cz

title

Základní pojmy

Než se pustíme do tvorby klienta, projdeme si některé základní pojmy kolem API.

Protokol

Celé dorozumívání mezi klientem a serverem se odehrává přes tzv. protokol. To není nic jiného, než smluvený způsob, co bude kdo komu posílat a jakou strukturu to bude mít. Protokolů je v počítačovém světě spousta, ale nás bude zajímat jen HTTP, protože ten využívají webová API a ostatně i web samotný. Není to náhoda, že adresa internetových stránek v prohlížeči zpravidla začíná http:// (nebo https://).

HTTP

Dorozumívání mezi klientem a serverem probíhá formou požadavku (HTTP request), jenž posílá klient na server, a odpovědi (HTTP response), kterou server posílá zpět. Každá z těchto zpráv má své náležitosti.

Požadavek

  • metoda (HTTP method): Například metoda GET má tu vlastnost, že pouze čte a nemůžeme s ní tedy přes API něco změnit - je tzv. bezpečná. Kromě metody GET existují ještě metody POST (vytvořit), PUT (aktualizovat) a DELETE (odstranit), které nepotřebujeme, protože data z API budeme pouze získávat.
  • adresa s parametry (URL s query parameters): Na konci běžné URL adresy otazník a za ním parametry. Pokud je parametrů víc, oddělují se znakem &. Adresa samotná nejčastěji určuje o jaká data půjde (v našem příkladě jsou to filmy) a URL parametry umožňují provést filtraci už na straně serveru a získat tím jen ta data, která nás opravdu zajímají (v našem případě dramata v délce 150 min)
      http://api.example.com/movies/
      http://api.example.com/movies?genre=drama&duration=150 
  • hlavičky (headers): Hlavičky jsou vlastně jen další parametry. Liší se v tom, že je neposíláme jako součást adresy a na rozdíl od URL parametrů podléhají nějaké standardizaci a konvencím.
  • tělo (body): Tělo zprávy je krabice, kterou s požadavkem posíláme, a do které můžeme vložit, co chceme. Tedy nejlépe něco, čemu bude API na druhé straně rozumět. Tělo může být prázdné. V těle můžeme poslat obyčejný text, data v nějakém formátu, ale klidně i obrázek. Aby API na druhé straně vědělo, co v krabici je a jak ji má rozbalovat, je potřeba s tělem zpravidla posílat hlavičku Content-Type.

Musíme vyčíst z dokumentace konkrétního API, jak požadavek správně poskládat.

Odpověď

  • status kód (status code): Číselný kód, kterým API dává najevo, jak požadavek zpracovalo. Podle první číslice kódu se kódy dělí na různé kategorie:
      1xx - informativní odpověď (požadavek byl přijat, ale jeho zpracování pokračuje)
      2xx - požadavek byl v pořádku přijat a zpracován
      3xx - přesměrování, klient potřebuje poslat další požadavek jinam, aby se dobral odpovědi
      4xx - chyba na straně klienta (špatně jsme poskládali dotaz)
      5xx - chyba na straně serveru (API nezvládlo odpovědět)
  • hlavičky (headers): Informace o odpovědi jako např. datum zpracování, formát odpovědi...
  • tělo (body): Tělo odpovědi - to, co nás zajímá většinou nejvíc

Formáty

Tělo může být v libovolném formátu. Může to být text, HTML, obrázek, PDF soubor, nebo cokoliv jiného. Hodnotě hlavičky Content-Type se dávají různé názvy: content type, media type, MIME type. Nejčastěji se skládá jen z typu a podtypu, které se oddělí lomítkem. Několik příkladů:

  • text/plain - obyčejný text
  • text/html - HTML
  • text/csv - CSV
  • image/gif - GIF obrázek
  • image/jpeg - JPEG obrázek
  • image/png - PNG obrázek
  • application/json - JSON
  • application/xml nebo text/xml - XML

Formát JSON

JSON vznikl kolem roku 2000 a brzy se uchytil jako stručnější náhrada za XML, především na webu a ve webových API. Dnes je to nejspíš nejoblíbenější formát pro obecná strukturovaná data vůbec. Jeho autorem je Douglas Crockford, jeden z lidí podílejících se na vývoji jazyka JavaScript.

Jeho oblíbenost pramení nejspíš i z jeho jednoduchosti. Ostatně tenhle jupyter notebook je uložen ve formátu JSON. Jeho plná specifikace je popsaná pomocí několika diagramů na stránce json.org.

JSON je datový formát NE datový typ!

Vstupem je libovolná datová struktura:

  • číslo
  • řetězec
  • pravdivostní hodnota
  • pole
  • objekt
  • None

Výsutpem je vždy řetězec (string)

title

Jazyk Python (a mnoho dalších) má podporu pro práci s JSON v základní instalaci (vestavěný).

V případě jazyka Python si lze JSON splést především se slovníkem (dictionary). Je ale potřeba si uvědomit, že JSON je text, který může být uložený do souboru nebo odeslaný přes HTTP, ale nelze jej přímo použít při programování. Musíme jej vždy nejdříve zpracovat na slovníky a seznamy.

In [1]:
import json

V následujícím JSONu je pod klíčem "people" seznam slovníků s další strukturou:

In [2]:
people_info = '''
{
    "people": [
        {
            "name": "John Smith",
            "phone": "555-246-999",
            "email": ["johns@gmail.com", "jsmith@gmail.com"],
            "is_employee": false
        },
        {
            "name": "Jane Doe",
            "phone": "665-296-659",
            "email": ["janed@gmail.com", "djane@gmail.com"],
            "is_employee": true
        }
    ]
}
'''

json.loads převede řetězec na objekt

In [3]:
data = json.loads(people_info)
In [7]:
type(data)
Out[7]:
dict
In [6]:
type(data['people'])
Out[6]:
list
In [7]:
type(data['people'][0])
Out[7]:
dict
In [8]:
data['people']
Out[8]:
[{'name': 'John Smith',
  'phone': '555-246-999',
  'email': ['johns@gmail.com', 'jsmith@gmail.com'],
  'is_employee': False},
 {'name': 'Jane Doe',
  'phone': '665-296-659',
  'email': ['janed@gmail.com', 'djane@gmail.com'],
  'is_employee': True}]
In [9]:
data['people'][0]
Out[9]:
{'name': 'John Smith',
 'phone': '555-246-999',
 'email': ['johns@gmail.com', 'jsmith@gmail.com'],
 'is_employee': False}
In [10]:
data['people'][0]['name']
Out[10]:
'John Smith'

Práce s API klienty

Obecný klient

Mobilní aplikace na počasí je klient, který někdo vytvořil pro jeden konkrétní úkol a pracovat umí jen s jedním konkrétním API. Takový klient je užitečný, pokud chceme akorát vědět, jaké je počasí, ale už méně, pokud si chceme zkoušet práci s více API zároveň. Proto existují obecní klienti.

Prohlížeč jako obecný klient

Pokud z API chceme pouze číst a API nevyžaduje žádné přihlašování, můžeme jej vyzkoušet i v prohlížeči, jako by to byla webová stránka. Pokud na stránkách ČNB navštívíme kurzovní lístek a úplně dole klikneme na Textový formát, uvidíme odpověď z API serveru

Obecný klient v příkazové řádce: curl

Pokud se k API budeme potřebovat přihlásit nebo s ním zkoušet dělat složitější věci než jen čtení, nebude nám prohlížeč stačit.

Proto je dobré se naučit používat program curl. Spouští se v příkazové řádce a je to švýcarský nůž všech, kteří se pohybují kolem webových API.

Příklady s curl

title

Když příkaz zadáme a spustíme, říkáme tím programu curl, že má poslat požadavek na uvedenou adresu a vypsat to, co mu ČNB pošle zpět.

title

Vlastní klient

Obecného klienta musí ovládat člověk (ruční nastavování parametrů, pravidelné spuštění na základě podmínek či času atd.). To je přesně to, co potřebujeme, když si chceme nějaké API vyzkoušet, ale celý smysl API je v tom, aby je programy mohly využívat automaticky. Pokud chceme naprogramovat klienta pro konkrétní úkol, můžeme ve většině jazyků použít buď vestavěnou, nebo doinstalovanou knihovnu. V případě jazyka Python použijeme knihovnu Requests.

Každé slušné API má dokumentaci, kde je popsáno celé fungování API. Tedy všechny možné url (endpointy), metody, parametry, formáty, chybové kódy atd. Dokumentace může mít formu webové stránky jako na příkladu dat od britské policie, které za chvíli použijeme. Velmi často používaným způsobem popisu API je také OpenAPI (dříve Swagger). API je pomocí tohoto standardu popsáno v textovém formátu, který jde pak vizualizovat jako na příkladu tohohle smyšleného Zverimexu.

Práce s veřejným API

Vyzkoušíme si dotazy na API s daty zločinnosti v UK, která jsou dostupná na měsiční bázi dle přibližné lokace (viz https://data.police.uk/docs/method/stops-at-location/)

In [11]:
import requests
In [12]:
api_url = "https://data.police.uk/api/stops-street"

Nastavení parametrů volání API dle dokumentace https://data.police.uk/docs/method/stops-at-location/ Jako lokaci jsem vybral nechvalně proslulý obvod Hackney v Londýně :)

In [13]:
params = {
    "lat" : "51.5487158",
    "lng" : "-0.0613842",
    "date" : "2018-06"
}

Pomocí funkce get pošleme požadavek na URL adresu API. URL adresa doplněná o parametry vypadá takto: https://data.police.uk/api/stops-street?lat=51.5487158&lng=-0.0613842&date=2018-06 a je možné ji vyzkoušet i v prohlížeči.

V proměnné response máme uložený objekt, který obsahuje odpověď od API.

In [14]:
response = requests.get(api_url, params=params)

Pokud je status kód jiný, než 200 (success), vyhodí skript chybu a chybový status code

In [15]:
if response.status_code != 200:
    print('Failed to get data:', response.status_code)
else:
    print('First 100 characters of data are')
    print(response.text[:100])
First 100 characters of data are
[{"age_range":"18-24","outcome":"Community resolution","involved_person":true,"self_defined_ethnicit

Hlavička s doplňujícími informacemi o opdovědi

In [16]:
response.headers
Out[16]:
{'Date': 'Mon, 23 Mar 2020 13:45:31 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '5687', 'Connection': 'keep-alive', 'Vary': 'Accept-Encoding', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Content-Encoding': 'gzip', 'Strict-Transport-Security': 'max-age=31536000;', 'X-XSS-Protection': '1; mode=block', 'X-Content-Type-Options': 'nosniff', 'X-Frame-Options': 'DENY', 'Content-Security-Policy': "default-src 'self' 'unsafe-inline' ; script-src 'self' data: www.google-analytics.com ajax.googleapis.com 'unsafe-inline';", 'Referer-Policy': 'strict-origin-when-cross-origin'}
In [17]:
response.headers['content-type']
Out[17]:
'application/json'

Obsah odpovědi je řetězec bytů

In [18]:
response.content[:200]
Out[18]:
b'[{"age_range":"18-24","outcome":"Community resolution","involved_person":true,"self_defined_ethnicity":"Black\\/African\\/Caribbean\\/Black British - Any other Black\\/African\\/Caribbean background","gend'

Vypadá jako seznam (list) nebo slovník (dictionary), ale nechová se tak:

In [19]:
response[0]["age_range"]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-ec7ac01c28cf> in <module>
----> 1 response[0]["age_range"]

TypeError: 'Response' object is not subscriptable

Převedeme řetězec bytů metodou .json() z knihovny requests

In [20]:
data = response.json()

Ověříme datový typ

In [21]:
type(data)
Out[21]:
list

Nyní můžeme přistupovat k "data" jako ke klasickému seznamu (list)

In [22]:
data[0]["age_range"]
Out[22]:
'18-24'

Převední seznamu(list) na řetězec s parametry pro zobrazení struktury v čitelné podobě

In [23]:
datas = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4)
In [24]:
print(datas[:1600])
[
    {
        "age_range": "18-24",
        "datetime": "2018-06-01T09:45:00+00:00",
        "gender": "Male",
        "involved_person": true,
        "legislation": "Misuse of Drugs Act 1971 (section 23)",
        "location": {
            "latitude": "51.551330",
            "longitude": "-0.068037",
            "street": {
                "id": 968551,
                "name": "On or near Downs Park Road"
            }
        },
        "object_of_search": "Controlled drugs",
        "officer_defined_ethnicity": "Black",
        "operation": false,
        "operation_name": null,
        "outcome": "Community resolution",
        "outcome_linked_to_object_of_search": null,
        "outcome_object": {
            "id": "bu-community-resolution",
            "name": "Community resolution"
        },
        "removal_of_more_than_outer_clothing": null,
        "self_defined_ethnicity": "Black/African/Caribbean/Black British - Any other Black/African/Caribbean background",
        "type": "Person search"
    },
    {
        "age_range": "18-24",
        "datetime": "2018-06-02T02:37:00+00:00",
        "gender": "Male",
        "involved_person": true,
        "legislation": "Misuse of Drugs Act 1971 (section 23)",
        "location": {
            "latitude": "51.549626",
            "longitude": "-0.054738",
            "street": {
                "id": 968830,
                "name": "On or near Dalston Lane"
            }
        },
        "object_of_search": "Controlled drugs",
        "officer_defined_ethnicity": "Black",
        "operation": false,
        "operat

Cyklus, kterým přistupujeme k věkovému rozpětí lidí lustrovaných policií

In [25]:
age_range = [i["age_range"] for i in data]
In [26]:
print(age_range)
['18-24', '18-24', 'over 34', '18-24', '10-17', '10-17', 'over 34', '25-34', 'over 34', '25-34', None, '25-34', '18-24', '10-17', None, '18-24', None, '18-24', '10-17', 'over 34', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '25-34', '18-24', '18-24', '18-24', 'over 34', '10-17', '10-17', '25-34', '18-24', '18-24', '25-34', '25-34', '25-34', 'over 34', 'over 34', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '25-34', '25-34', 'over 34', '25-34', 'over 34', '18-24', '25-34', '25-34', 'over 34', '18-24', None, '18-24', '18-24', None, '18-24', '18-24', '25-34', '10-17', '25-34', '18-24', '25-34', '18-24', None, '18-24', '25-34', '25-34', '25-34', '18-24', '25-34', '25-34', '18-24', '18-24', '10-17', 'over 34', 'over 34', '18-24', '18-24', '25-34', '10-17', '18-24', 'over 34', '10-17', '25-34', 'over 34', '18-24', '25-34', 'over 34', '25-34', '18-24', '18-24', '18-24', '18-24', '10-17', '10-17', '18-24', '25-34', '18-24', '25-34', '18-24', '18-24', '10-17', '25-34', '18-24', 'over 34', '10-17', '18-24', 'over 34', '18-24', '10-17', '10-17', 'over 34', '25-34', '10-17', '10-17', '25-34', '10-17', '10-17', '10-17', '10-17', '18-24', '10-17', '10-17', None, 'over 34', '10-17', '10-17', '25-34', '10-17', '18-24', '10-17', None, '10-17', '10-17', '25-34', '18-24', '18-24', '25-34', '10-17', '10-17', '25-34', '10-17', None, '25-34', '25-34', '18-24', '10-17', '25-34', '18-24', '10-17', '10-17', '25-34', None, '18-24', '25-34', '25-34', '10-17', '10-17', '18-24', 'over 34', '18-24', '18-24', '10-17', '10-17', '25-34', 'over 34', 'over 34', '18-24', '18-24', '25-34', '10-17']

Cyklus, kterým přistupujeme k id ulice, kde došlo lustraci podezřelé(ho)

In [27]:
street_id = [i["location"]["street"]["id"] for i in data]
In [28]:
print(street_id)
[968551, 968830, 968830, 968740, 964026, 964026, 968844, 968662, 968662, 968662, 971832, 971832, 968828, 968828, 968805, 968828, 968805, 968805, 968805, 968584, 964086, 968632, 968632, 964132, 968632, 968632, 968584, 968584, 968872, 971832, 968717, 968866, 971656, 964226, 968662, 968662, 968703, 968668, 968668, 968703, 964013, 968505, 968830, 968500, 968662, 968830, 968830, 968662, 968662, 968705, 964150, 968663, 968663, 968830, 968467, 968662, 968663, 968830, 964370, 964370, 968500, 964287, 964329, 971656, 971656, 968830, 968829, 968830, 968829, 968608, 968703, 968703, 968469, 968662, 968754, 968662, 968872, 968748, 968872, 968691, 968641, 968641, 964023, 964322, 968872, 968872, 968872, 968662, 964219, 964092, 964219, 968854, 968662, 968662, 968662, 968786, 968584, 968662, 964266, 964316, 964266, 968637, 968637, 968804, 968804, 968804, 971758, 968804, 968662, 964297, 968830, 968770, 968500, 968662, 968804, 968500, 964324, 964266, 964225, 968816, 968500, 964266, 968641, 968575, 968828, 968828, 968828, 968489, 968815, 968564, 964266, 968871, 968687, 964091, 968815, 971713, 971801, 968662, 964208, 968614, 968802, 968839, 964085, 968630, 968642, 964098, 964312, 964312, 968872, 964248, 971656, 968872, 968872, 968804, 968647, 968884, 968844, 968872, 968763, 968830, 968804, 968854, 968609, 968662, 968830, 968489, 968603, 971832, 968641, 968830, 968647, 968489, 968496, 968606, 968626, 968606, 968369, 968660, 968815]
In [29]:
import pandas as pd

Spojíme seznamy do dataframe

In [30]:
df_from_lists = pd.DataFrame(list(zip(age_range, street_id)), 
                columns = ['age_range', 'street_id'])
In [31]:
df_from_lists.head()
Out[31]:
age_range street_id
0 18-24 968551
1 18-24 968830
2 over 34 968830
3 18-24 968740
4 10-17 964026

Jakou věkovou skupinu lustrovala policie nejčastěji?

In [32]:
%matplotlib inline
In [33]:
df_from_lists["age_range"].value_counts().plot.bar();

Json_normalize

aneb jak jednoduše převést JSON na DataFrame

In [34]:
data
In [34]:
from pandas.io.json import json_normalize
In [35]:
norm_data = json_normalize(data)
In [36]:
norm_data.head()
Out[36]:
age_range outcome involved_person self_defined_ethnicity gender legislation outcome_linked_to_object_of_search datetime removal_of_more_than_outer_clothing operation officer_defined_ethnicity type operation_name object_of_search outcome_object.id outcome_object.name location.latitude location.street.id location.street.name location.longitude
0 18-24 Community resolution True Black/African/Caribbean/Black British - Any ot... Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-01T09:45:00+00:00 None False Black Person search None Controlled drugs bu-community-resolution Community resolution 51.551330 968551 On or near Downs Park Road -0.068037
1 18-24 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - Any ot... Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T02:37:00+00:00 None False Black Person search None Controlled drugs bu-no-further-action A no further action disposal 51.549626 968830 On or near Dalston Lane -0.054738
2 over 34 Arrest True White - Any other White background Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T09:45:00+00:00 None False White Person search None Controlled drugs bu-arrest Arrest 51.549626 968830 On or near Dalston Lane -0.054738
3 18-24 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - African Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T10:50:00+00:00 None False Black Person and Vehicle search None Controlled drugs bu-no-further-action A no further action disposal 51.550209 968740 On or near Rowe Lane -0.051944
4 10-17 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - Caribbean Female Police and Criminal Evidence Act 1984 (section 1) None 2018-06-02T19:30:00+00:00 None False Black Person search None Offensive weapons bu-no-further-action A no further action disposal 51.542304 964026 On or near St Thomas'S Square -0.054589
In [36]:
norm_data["gender"].value_counts()
Out[36]:
Male      170
Female      9
Name: gender, dtype: int64
In [37]:
norm_data["gender"].value_counts().plot.bar();
In [38]:
norm_data["age_range"].value_counts().plot.bar();

Tvoříme klienta pro práci s veřejným API

V následujícím bloku si vytvoříme klienta, který nám stáhne data za dva měsíce (místo jednoho) a uloží je do seznamu seznamů (list of lists). Případné chyby spojení s API ošetříme výjimkami (exceptions) - více viz dokumentace requests

In [39]:
def get_uk_crime_data(latitude, longitude, dates_list):
    """
    Function loops through a list of dates 
    
    Three arguments latitude, longitude and a list of dates
    
    Returns a dataframe with crime data for each day
    """
    appended_data = []
    
    for i in dates_list:
        api_url = "https://data.police.uk/api/stops-street"
        params = {
            "lat" : latitude,
            "lng" : longitude,
            "date" : i
        }
        response = requests.get(api_url, params=params)
        data_foo = response.json()
            
        data = pd.json_normalize(data_foo)
        # store DataFrame in list
        appended_data.append(data)
       
    return pd.concat(appended_data)

Zavolání funkce get_uk_crime_data s parametry zeměpisné šíře a délky přiřazené proměnné df_uk_crime_data

In [40]:
dates_list = ["2018-06","2018-07"]
lat = "51.5487158"
lng = "-0.0613842"

df_uk_crime_data = get_uk_crime_data(lat, lng, dates_list)
In [41]:
df_uk_crime_data.head()
Out[41]:
age_range outcome involved_person self_defined_ethnicity gender legislation outcome_linked_to_object_of_search datetime removal_of_more_than_outer_clothing operation officer_defined_ethnicity type operation_name object_of_search outcome_object.id outcome_object.name location.latitude location.street.id location.street.name location.longitude
0 18-24 Community resolution True Black/African/Caribbean/Black British - Any ot... Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-01T09:45:00+00:00 None False Black Person search None Controlled drugs bu-community-resolution Community resolution 51.551330 968551 On or near Downs Park Road -0.068037
1 18-24 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - Any ot... Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T02:37:00+00:00 None False Black Person search None Controlled drugs bu-no-further-action A no further action disposal 51.549626 968830 On or near Dalston Lane -0.054738
2 over 34 Arrest True White - Any other White background Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T09:45:00+00:00 None False White Person search None Controlled drugs bu-arrest Arrest 51.549626 968830 On or near Dalston Lane -0.054738
3 18-24 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - African Male Misuse of Drugs Act 1971 (section 23) None 2018-06-02T10:50:00+00:00 None False Black Person and Vehicle search None Controlled drugs bu-no-further-action A no further action disposal 51.550209 968740 On or near Rowe Lane -0.051944
4 10-17 A no further action disposal True Black/African/Caribbean/Black British - Caribbean Female Police and Criminal Evidence Act 1984 (section 1) None 2018-06-02T19:30:00+00:00 None False Black Person search None Offensive weapons bu-no-further-action A no further action disposal 51.542304 964026 On or near St Thomas'S Square -0.054589

Přistupování k tweetům přes Twitter API pomocí knihovny Tweepy

Příkaz na instalaci knihovny tweepy uvnitř notebooku. Stačí odkomentovat a spustit.

In [42]:
#%pip install tweepy
In [43]:
import tweepy

Pro získání dat z Twitteru musí náš klient projít OAuth autorizací.

Jak funguje OAuth autorizace na Twitteru?

  1. vývojář aplikace se zaregistruje u poskytovatele API
  2. zaregistruje aplikaci, získá consumer_key, consumer_secret, access_token a access_secret na https://developer.twitter.com/en/apps
  3. aplikace volá API a prokazuje se consumer_key, consumer_secret, access_token a access_secret
In [44]:
consumer_key = ""
consumer_secret = ""
access_token = ""
access_secret = ""

Další krok je vytvoření instance OAuthHandleru, do kterého vložíme náš consumer token a consumer secret

In [45]:
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_secret)

Ověření funkčnosti autentifikace

In [ ]:
api = tweepy.API(auth)

try:
    api.verify_credentials()
    print("Authentication OK")
except Exception:
    print("Error during authentication")

V API dokumentaci k Tweepy http://docs.tweepy.org/en/v3.5.0/api.html najdeme metodu která např. vypíše ID přátel, resp. sledujících účtu

In [ ]:
api.friends_ids('@kdnuggets')

Nebo vypíše ID, které účet sleduje

In [ ]:
api.followers_ids('@kdnuggets')

Metoda, která vrátí posledních 20 tweetů podle ID uživatele

In [ ]:
twitter_user = api.user_timeline('@kdnuggets')
In [ ]:
kdnuggets_tweets = [i.text for i in twitter_user]
print(kdnuggets_tweets)
In [ ]:
def get_tweets(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_secret, twitter_account):
    """
    Function gets the last 20 tweets and adds those not in the list
    
    Five arguments consumer_key, consumer_secret, access_token, access_secret, and twitter_account name
    
    Returns a dataframe with tweets for given account
    """
    
    auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
    auth.set_access_token(access_token, access_secret)
    api = tweepy.API(auth)

    try:
        api.verify_credentials()
        print("Authentication OK")
        twitter_user = api.user_timeline(twitter_account)
        
        tweets_list = [i.text for i in twitter_user]
                      
    except Exception:
        print("Error during authentication")
    
    return pd.DataFrame(tweets_list, columns = [twitter_account])
In [ ]:
get_tweets(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_secret, '@kdnuggets')

Tweety můžeme vyhledávat i podle hashtagu!

In [ ]:
for tweet in api.search('#masks4all'):
    print(tweet.user.screen_name, tweet.text)
    print('---')

Takhle ale dostaneme jenom 20 posledních tweetů. Pokud by nám to nestačilo, tak podle dokumentace k metodě search můžeme nastavit return per page rpp=30, to jde ale nastavit maximálně na hodnotu 100. Pokud bychom chtěli víc, potřebujeme procházet výsledky po stránkách. Tedy nastavovat parametr page=2 a postupně procházet cyklem. Stránky se tu číslují od jedné.


Toto je stránka lekce z kurzu, který probíhá nebo proběhl naživo s instruktorem.