number_date = requests.get(number_url).json() number_list = number_date["data"] python 脚本 上面是啥意思

时间: 2024-04-22 08:24:11 浏览: 22
在这段Python脚本中,执行了以下操作: 1. 使用`requests.get(number_url)`发送了一个HTTP GET请求,其中`number_url`是一个URL地址。 2. 通过调用`.json()`方法,将响应的JSON数据转换为Python对象。 3. 将转换后的JSON对象赋值给变量`number_date`,这个变量包含了从API获取的完整JSON数据。 接下来,假设返回的JSON数据结构类似于以下示例: ```json { "data": [ { "number": 1, "name": "John" }, { "number": 2, "name": "Jane" } ] } ``` 4. 从`number_date`对象中获取键名为"data"的值,并赋值给变量`number_list`。在上述示例中,`number_list`将包含一个包含多个字典的列表,每个字典表示一个数据对象。 通过这段脚本,你可以发送HTTP请求获取JSON数据,并将其转换为Python对象以便进一步处理和使用。你可以根据实际需要对`number_list`进行进一步的操作,例如遍历列表、提取特定键值对等。
相关问题

number_date = requests.get(number_url).json() number_list = number_date["data"] python 脚本 我想遍历列表

如果你想遍历名为`number_list`的列表,可以使用Python的循环结构来实现。下面是一个示例代码: ```python number_date = requests.get(number_url).json() number_list = number_date["data"] for item in number_list: number = item["number"] name = item["name"] print(f"Number: {number}, Name: {name}") ``` 在这个示例中,我们使用`for`循环遍历`number_list`列表中的每个元素。对于每个元素,我们从字典中提取键为"number"和"name"的值,并将其打印出来。你可以根据实际需求修改打印的内容,或者执行其他操作来处理列表中的每个元素。 注意,这段代码假设`number_list`是一个包含多个字典的列表,每个字典表示一个数据对象。确保你的`number_list`变量符合这个假设,以便正确遍历和访问其中的数据。

response = requests.get(url=url, headers=headers) html_date = response.text

这段代码是使用 Python 的 requests 库发送一个 HTTP GET 请求,并将返回的响应数据存储在 html_date 变量中。其中,url 参数是请求的目标 URL,headers 参数是请求头部信息,可以用来设置一些 HTTP 请求头部的参数,比如 User-Agent 、Referer 等。在这个例子中,我们可以使用该代码来获取某个网页的 HTML 源码。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

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