Python 30 天 – 第 22 天 – 脚本II(Python API请求数据)

COVID印度每日统计：    
截至  7 月11日    
**********************************    
确诊病例总数：  850364    
总病例数：  536232    
报告的总死亡人数：  22689    
昨日确诊病例：  27755    
昨日确诊病例数：  19981    
昨天报告的死亡人数：  543    
**********************************    

我对 API 数据进行了进一步试验，并创建了另一个函数来显示最活跃案例的前 5 个状态。这是更新后的脚本。

covid_tracker_india.py

import requests    
    
API_URL_ALL_DATA = 'https://api.covid19india.org/data.json'    
API_URL_DISTRICT_WISE = 'https://api.covid19india.org/state_district_wise.json'    
    
response = requests.get(API_URL_ALL_DATA)    
    
def get_daily_stats(response):    
    try:    
        all_cases_data_list = response.json()['cases_time_series']    
        latest_cases_data = all_cases_data_list[len(all_cases_data_list) - 1]    
        formatted_data = f'''''''  
            COVID INDIA DAILY STATS:  
            AS of {latest_cases_data['date']}  
            ******************************  
            Total Confirmeed Cases : {latest_cases_data['totalconfirmed']}  
            Total Recovered Cases : {latest_cases_data['totalrecovered']}  
            Total Deaths Reported: {latest_cases_data['totaldeceased']}  
            Confirmed Cases Yesterday: {latest_cases_data['dailyconfirmed']}  
            Confirmed Recovered Cases Yesterday: {latest_cases_data['dailyrecovered']}  
            Deaths Reported Yesterday: {latest_cases_data['dailydeceased']}  
            ******************************  
        '''    
        print(formatted_data)    
    except:    
        print('An error occurred while processing data')    
    
def get_top5_states_with_active_cases(response):    
    try:    
        all_states_data_list = response.json()['statewise']    
        all_states_data_list.sort(    
            key=lambda x: int(x['active']), reverse=True)    
        top5_active_states = all_states_data_list[1:6]    
        print('Top 5 states with most active cases in India:')    
        for index, state in enumerate(top5_active_states):    
            formatted_data = f'''''''  
            ********{index + 1}*************  
            State: {state['state']}  
            Active: {state['active']}  
            Total Confirmed : {state['confirmed']}   
            ***************************  
          
            '''    
            print(formatted_data)    
    except Exception as error:    
        print(f'An error occured while processing data, {error}')    
    
if __name__ == '__main__':    
    get_daily_stats(response)    
    get_top5_states_with_active_cases(response)  

从我基于 JavaScript 的心智模型中，我经常尝试使用 .json 文件访问 JSON 对象数据。在 Python 中不起作用的方法。在这里，我们必须使用括号表示法 [] 访问对象值。这就是我必须记住并更新我的心智模型的内容。

如果我们想自动获取每日统计信息，该脚本可以托管在服务器中并且可以每天运行。

除了构建简单的 COVID-tracker 之外，我还探索了使用非常方便的 https://www.tweepy.org/ 库构建一个基本的 twitter 机器人，该库提供了一个 twitter API 的包装器来自动执行 twitter 任务。已经有大量有用的文章可用，因此我将改为共享资源链接。

以下是利用 Python 脚本创建有用任务的资源列表。

在接下来的几天中，我将在处理项目的同时探索更多关于使用 Python 编写脚本的内容，并了解可以解锁的新可能性。脚本通过将许多单调的冗余任务委托给计算机来帮助自动化许多单调的冗余任务，以便我们可以专注于编程的其他重要方面

明天我将潜入另一个有趣的领域 – 使用 Python 进行 Web Scraping 并探索基础知识，同时寻找新的可能性。