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Utiliser la nouvelle API Notre nouvelle API autorise des requêtes plus sophistiquées de la part des utilisateurs. De plus, dès que de nouvelles données sont rajoutées à la base, elles deviennent immédiatement disponibles pour les projets construits à l'aide de l'API. Ainsi, dans bien des cas, il est pertinent de commencer par créer une interface de type API pour les données d'un projet avant de construire une visualisation, une application ou un site web basé sur les données. Coder sa première API avec python 1ère partie. Dans le prochain article, nous développerons les techniques présentées précédemment pour voir comment programmer une API REST professionnelle sous Python en utilisant Flask, OpenAPI (anciennement Swagger) et Connexion. 6. Références bibliographiques Business et Data Science Adriano R. avril 26, 2022 Actualité data avril 27, 2022 Adrien R avril 27, 2022
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Une question? Pas de panique, on va vous aider! 31 octobre 2021 à 20:22:12 Bonjour, Je travaille dans une petite entreprise où je suis le seul qui travaille au niveau de l'informatique. Je code en python des petites applis pour automatiser des taches. Le site web est en php. Je souhaiterais alimenter en données certaines pages web via des json crées par une petite API. Le python étant plus adapté pour manipuler des données que php. Je ne sais pas quel outil utilisé pour créer un système d'API maison en python. Je vois sur internet des outils tels que django, mais ça me semble assez compliqué en apprentissage. En gros je veux avoir une adresse url qui m'envoie un json en fonction des variables GET/POST envoyées, avec un programme en python derrière qui génère le fameux Qu'est que vous me conseillez de faire? Est-ce que vous avez une idée? Créer une API Web en Python | Le Data Scientist. Merci 31 octobre 2021 à 21:05:46 fafine a écrit: Répondre à des requêtes HTTP GET et POST est le boulot d'un serveur HTTP. Reste à butiner le Web pour voir avec quelle bibliothèque on peut faire çà avec Python, choisir la plus adaptée à vos besoins et apprendre à l'utiliser: tout un programme!
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Mais où trouver les données météo? Eh bien, nous allons utiliser un service de météo en ligne: Openweathermap, qui propose lui aussi une API! Ouh là! Ça fait beaucoup d'API tout ça! Je ne m'y retrouve plus. :waw: Résumons. Jusqu'à maintenant, nous avons parlé de 2 API différentes: celle que nous programmons en Python/Flask; celle que nous allons requêter pour obtenir les données météo: Openweathermaps. La première est celle que nous programmons en Python. Elle recevra les requêtes du client (c'est-à-dire le navigateur). Mais ce client attendra du programme Python qu'il leur renvoie les données météo. Appeler une api en python - Python exemple de code. Pour les obtenir, le programme Python se tournera alors vers l'API Openweathermaps. Comme c'est Python qui envoie la requête, il devient alors lui-même client d'Openweathermaps! Une fois que l'API Openweathermaps aura répondu, alors Python renverra les données reçues à son client: le navigateur. Pour avoir une idée de la forme que prennent une requête et une réponse sur API, il existe une URL de test, avec de fausses données.
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Contrairement à dans la version 1, le client n'a plus besoin d'envoyer un paramètre 'operation=create' à, puisque sa seule fonction est de créer de nouveaux utilisateurs. Cela simplifie la liste des paramètres. Créer une api en python example. Pour lire le profil de l'utilisateur Philip, le client envoit la requête GET suivante (qu'il est maintenant possible de mettre en cache): GET analyse les paramètres de l'URL, lit l'entrée en base de données pour le nom Philip, et retourne des données JSON: Pour mettre à jour l'emploi de Philip, le client envoit une requête POST à l'url suivante: Body: name=Philip&job=cat_herder Philip est maintenant devenu (encore) un éleveur de chat. Enfin, pour supprimer Philip de la base de données, le client envoit une requête POST à l'URL suivante: Body: name=Philip Récapitulatif de la version 2 Cette version s'améliore par rapport à la version 1, puisqu'il y a maintenant des scripts dédiés à chaque opération CRUD. Les URLs ressemblent maintenant à des noms de fonctions, qui eux-mêmes ressemblent à des verbes: Cette API fonctionnera parfaitement bien, mais d'une certaine façon ne semble pas tellement « Web-like ».
Tu veux encore nous parler de Flask? :o Oui, mais dans un autre objectif, cette fois-ci! Au chapitre, précédent, le serveur Flask nous renvoyait du code HTML. Ce code était destiné à afficher une belle page web interprétable par vous, être humain. La page que vous êtes en train de lire est codée en HTML. Tout y est inscrit: la police et la taille des mots que vous lisez, votre photo de profil en haut à droite, la couleur propre au site, tous les boutons de la barre du haut, etc. Tout cela vient du code HTML envoyé par le serveur. Mais ici, nous n'allons pas demander au serveur du code HTML, mais plutôt un fichier au format JSON. Le but ici n'est pas de demander une page affichable pour un être humain, mais plutôt des données brutes interprétables par un programme. Créer une api en python program. Ce programme (situé côté client), c'est vous qui le programmerez plus tard. En gros, nous allons programmer une API. Une API, qu'est-ce que c'est? Vous souhaitez un petit exemple? Jetez un petit coup d'œil à ce lien. Pas très agréable à lire, n'est-ce pas?
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