本人从2017年4月初开始学习python,截至到6月13号学习python已经有2.5个月了，这段时间以来学习了搭环境、变量、列表、If、字典、while循环、函数、类、处理文件、测试代码等,接下来将学习API调用。
API：
Web应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息而不是整个网页。因此即便数据瞬息万变，它呈现的信息也都是最新的。
17.1 使用Web API
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。依赖于外部数据源的大多数应用程序都依赖于API调用。
17.1.1 Git 和GitHub
我们将使用GitHub的API来请求有关该网站中Python项目的信息，GitHub（https://github.com/）的名字源自Git，Git是一个分布式版本控制系统，让程序员团队能
够协作开发项目。
Git帮助大家管理为项目所做的工作，避免一个人所做的修改影响其他人所做的修改。
你在项目中实现新功能时，Git将跟踪你对每个文件所做的修改。确定代码可行后，你提交所做的修改，而Git将记录项目最新的状态。
D.1.3在Windows 系统中安装Git
要在Windows系统中安装Git，请访问http://msysgit.github.io/，并单击Download。
D.1.4 配置Git
Git跟踪谁修改了项目，哪怕参与项目开发的人只有一个。为此，Git需要知道你的用户名和
电子邮件地址。你必须提供用户名，但可以使用虚构的电子邮件地址：
$ git config --global user.name "username"
$ git config --global user.email "username@example.com"
D.2 创建项目
在你的系统中创建一个文件夹，并将其命名为git_practice。在这个文件夹中，创建一个简单的Python程序：
hello_world.py
print("Hello Git world!")
我们将使用这个程序来探索Git的基本功能。
D.3 忽略文件
扩展名为.pyc的文件是根据.py文件自动生成的，因此我们无需让Git跟踪它们。这些文件存储在目录__pycache__中。为让Git忽略这个目录，创建一个名为.gitignore的特殊文件（这个文件名以句点打头，且没有扩展名），并在其中添加下面一行内容：
.gitignore
__pycache__/
这让Git忽略目录__pycache__中的所有文件。使用文件.gitignore可避免项目混乱，开发起来更容易。
D.4 初始化仓库
你创建了一个目录，其中包含一个Python文件和一个.gitignore文件，可以初始化一个Git仓库了。为此，打开一个终端窗口，切换到文件夹git_practice，并执行如下命令：
git_practice$ git init
Initialized empty Git repository in git_practice/.git/
git_practice$
输出表明Git在git_practice中初始化了一个空仓库。仓库是程序中被Git主动跟踪的一组文件。
Git用来管理仓库的文件都存储在隐藏的.git/中，你根本不需要与这个目录打交道，但千万不要删除这个目录，否则将丢弃项目的所有历史记录。
D.5 检查状态
执行其他操作前，先来看一下项目的状态：
git_practice$ git status .
在Git中，分支是项目的一个版本。从这里的输出可知，我们位于分支master上。你每次查看项目的状态时，输出都将指出你位于分支master上。
接下来的输出表明，我们将进行初始提交。提交是项目在特定时间点的快照。
# Untracked files:
Git指出了项目中未被跟踪的文件，因为我们还没有告诉它要跟踪哪些文件。
nothing added to commit but untracked files present (use "git add" to track)
我们被告知没有将任何东西添加到当前提交中，但我们可能需要将未跟踪的文件加入到仓库中
17.1.2 使用API 调用请求数据
GitHub的API让你能够通过API调用来请求各种信息。这个调用返回GitHub当前托管了多少个Python项目，还有有关最受欢迎的Python仓库的信息。
https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars
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。
第三部分（repositories后面的？）指出我们要传递的实参
第四部分（q=）q表示查询，= 符号让我们能够开始指定查询（q=）
第五部分（language:python）指出只想获取主要语言为python的仓库的信息
第六部分（&sort=stars） 指定将项目按其获得的星级进行排序。
17.1.3 安装requests
requests包让Python程序能够轻松地向网站请求信，息以及检查返回的响应
1. 导入了模块requests
2. 存储API调用的URL
3. 使用requests来执行调用，调用get()并将URL传递给它，再将响应对象存储在变量r中，响应对象包含一个名为status_code的属性，它让我们知道请求是否成功了。
4. 打印status_code，核实调用是否成功了。
5. API返回JSON格式的信息，因此我们使用方法json()将这些信息转换为一个Python字典。我们将转换得到的字典存储在response_dict中。
最后，打印response_dict中的键。
17.1.5 处理响应字典
将API调用返回的信息存储到字典中后，就可以处理这个字典中的数据了。
生成一些概述这些信息的输出，可确认收到了期望的信息，进而可以开始研究感兴趣的信息
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
打印了与'total_count'相关联的值，它指出了GitHub总共包含多少个Python仓库。
与'items'相关联的值是一个列表，其中包含很多字典，而每个字典都包含有关一个Python仓库的信息。
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts))
我们将这个字典列表存储在repo_dicts中。接下来，我们打印repo_dicts的长度，以获悉我们获得了多少个仓库的信息。
repo_dict = repo_dicts[0]
为更深入地了解返回的有关每个仓库的信息，我们提取了repo_dicts中的第一个字典，并将其存储在repo_dict中。
print("\nKeys:", len(repo_dict))
我们打印这个字典包含的键数，看看其中有多少信息。
for key in sorted(repo_dict.keys()):
print(key)
我们打印这个字典的所有键，看看其中包含哪些信息。
17.1.6 概述最受欢迎的仓库
对这些数据进行可视化时，我们需要涵盖多个仓库。打印API调用返回的每个仓库的特定信息，以便能够在可视化中包含所有这些信息
17.1.7 监视API 的速率限制
大多数API都存在速率限制，即你在特定时间内可执行的请求数存在限制。要获悉你是否接近了GitHub的限制，请在浏览器中输入https://api.github.com/rate_limit
"search": {
搜索API的速率限制
"limit": 10,
极限为每分钟10个请求
"remaining": 8,
在当前这一分钟内，我们还可执行8个请求。
"reset": 1426078803
reset值指的是配额将重置的Unix时间或新纪元时间（1970年1月1日午夜后多少秒）
用完配额后，你将收到一条简单的响应，由此知道已到达API极限。到达极限后，你必须等待配额重置。
注意 很多API都要求你注册获得API密钥后才能执行API调用。编写本书时，GitHub没有这样的要求，但获得API密钥后，配额将高得多。
