除了从文件加载数据，另一个数据源是互联网，互联网每天产生各种不同的数据，可以用各种各样的方式从互联网加载数据。

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一、了解Web API

Web 应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息，再对这些信息进行可视化。每次运行，都会获取最新的数据来生成可视化，因此即便网络上的数据瞬息万变，它呈现的信息也都是最新的。

Web API是网站的一部分，用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互。这种请求称为API调用。请求的数据将以易于处理的格式（如JSON或CSV）返回。

GitHub（https://github.com/）上的项目都存储在仓库中，后者包含与项目相关联的一切：代码、项目参与者的信息、问题或bug报告等，编写一个自动下载GitHub上的Python项目的相关信息。

在浏览器中打开： https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars，可以看到如下内容，

此调用返回GitHub当前托管了total_count 个Python项目，还有最受欢迎的Python仓库的信息。

其中第一部分（ https://api.github.com/ ）将请求发送到GitHub网站中响应API调用的部分；

第二部分（ search/repositories ）让API搜索GitHub上的所有仓库。

repositories 后面的问号指出我们要传递一个实参。 q 表示查询，而等号让我们能够开始指定
查询（ q= ）。通过使用 language:python ，我们指出只想获取主要语言为Python的仓库的信息。

最后一部分（ &sort=stars ）指定将项目按其获得的星级进行排序。

但我们不能每次通过打开网页的形式来获取数据。但可以通过python中相关库

二、安装requests

requests是一个很实用的Python HTTP客户端库，专门用于发送HTTP请求，方便编程，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到，

Requests主要相关参数有：

r.status_code 响应状态码
r.heards 响应头
r.cookies 响应cookies

r.text 响应文本
r. encoding 当前编码
r. content 以字节形式（二进制）返回

鉴于一直都使用的是anaconda3,可直接打开 anaconda prompt，然后输入命令：pip install --user requests 安装即可。

下面来编写一个程序，执行API调用并处理结果，找出GitHub上星级最高的Python项目，代码如下：

import requests   # 导入模块requests

url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'#存储API调用的URL
r = requests.get(url)  # 调用get()并将URL传递给它，响应对象存储在变量 r中
print("Status code:",r.status_code) #包含一个名为status_code的属性
response_dict = r.json()   # 使用方法json()将这些信息转换为一个Python字典
print(response_dict.keys())  #打印出字典的key

分享文章：python数据可视化-matplotlib入门(7)-从网络加载数据及数据可视化的小总结
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