- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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13.5 小结
能够同应用编程接口进行交互是数据处理中很重要的一部分。在这一章中,我们学习了一些 API 基础知识(见表 13-2 中的总结),并且处理了来自 Twitter API 的数据。
表13-2:API概念
概念 | 功能 |
REST API(与流式 API 相比) | 返回数据,并且暴露静态的节点 |
流式 API(与 REST API 相比) | 返回查询相关的实时数据 |
OAuth 和 OAuth2 | 给定一系列 key 值和 token 的认证 |
分级数据卷 | 数据频率限制 / 可用性的不同级别;一些需要付费 |
key 和 token | 标识用户和应用的唯一 ID 和密钥 |
我们已经复用了许多已经知道的 Python 概念,并且在这一章中学习了一些新的 Python 概念。首先是 tweepy 的使用,一个处理同 Twitter API 交互的库。你还学习了有关认证和 OAuth 协议的知识。
作为同 API 交互的拓展,第 14 章会介绍你不在场时运行 API 脚本的知识。
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