ウィキペディアCLIの作成方法
Python と Wikipedia API を使用して Wikipedia コマンド ライン ツールを構築する
Wikipedia コマンド ライン インターフェイス (CLI) ツールの作成は、Python のシンプルさと Wikipedia の膨大な知識ベースを組み合わせた、非常に充実したプロジェクトでした。このチュートリアルでは、API を使用して Wikipedia から情報を取得する CLI ツールを構築する手順を段階的に説明します。
前提条件
始める前に、以下のものがあることを確認してください:
- Python 3.7 以降がシステムにインストールされている。
- Python の基本的な知識と API の使用経験。
- Wikipedia API にアクセスするためのインターネット接続。
ステップ 1: Wikipedia API を理解する
Wikipedia は、https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f で RESTful API を提供しています。この API を使用すると、開発者は Wikipedia にコンテンツやメタデータなどを問い合わせることができます。使用する主なエンドポイントは次のとおりです:
-
action=query
: Wikipedia から一般的なコンテンツを取得します。 -
list=search
: キーワードで記事を検索します。 -
prop=extracts
: 記事の要約を取得します。
すべての API リクエストのベース URL は次のとおりです:
<code>https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f</code>
ステップ 2: Python 環境をセットアップする
まず Python 仮想環境を作成し、必要なライブラリをインストールします。 requests
を使用して HTTP リクエストを作成し、argparse
を使用して CLI パラメーターを処理します。
<code># 创建虚拟环境 python -m venv wikipedia-cli-env # 激活环境 # 在Windows上: wikipedia-cli-env\Scripts\activate # 在Mac/Linux上: source wikipedia-cli-env/bin/activate # 安装依赖项 pip install requests argparse</code>
ステップ 3: CLI 機能を計画する
私たちの CLI ツールには次の機能が含まれます:
- Wikipedia の記事を検索 : ユーザーはキーワードで記事を検索できます。
- 記事の概要を取得: 特定の記事の短い概要を取得します。
- CLI ヘルプの表示: 使用手順を表示します。
ステップ 4: CLI ツールを実装する
以下は CLI ツールの Python コードです:
import argparse import requests # 定义维基百科API的基本URL WIKIPEDIA_API_URL = "https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f" def search_articles(query): """搜索与查询匹配的维基百科文章。""" params = { 'action': 'query', 'list': 'search', 'srsearch': query, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() # 对错误的响应引发错误 data = response.json() if 'query' in data: return data['query']['search'] else: return [] def get_article_summary(title): """获取维基百科文章的摘要。""" params = { 'action': 'query', 'prop': 'extracts', 'exintro': True, 'titles': title, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() data = response.json() pages = data.get('query', {}).get('pages', {}) for page_id, page in pages.items(): if 'extract' in page: return page['extract'] return "No summary available." def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="一个与维基百科交互的CLI工具。") subparsers = parser.add_subparsers(dest="command") # 子命令:search search_parser = subparsers.add_parser("search", help="在维基百科上搜索文章。") search_parser.add_argument("query", help="搜索查询。") # 子命令:summary summary_parser = subparsers.add_parser("summary", help="获取特定维基百科文章的摘要。") summary_parser.add_argument("title", help="维基百科文章的标题。") args = parser.parse_args() if args.command == "search": results = search_articles(args.query) if results: print("搜索结果:") for result in results: print(f"- {result['title']}: {result['snippet']}") else: print("未找到结果。") elif args.command == "summary": summary = get_article_summary(args.title) print(summary) else: parser.print_help() if __name__ == "__main__": main()
ステップ 5: CLI ツールをテストする
スクリプトを wikipedia_cli.py
として保存します。これで、ターミナルからツールを実行できるようになります:
- 記事検索:
<code>python wikipedia_cli.py search "Python programming"</code>
- 記事の概要を取得:
<code>python wikipedia_cli.py summary "Python (programming language)"</code>
ステップ 6: ツールを強化する
ツールをより強力で使いやすくするには、次の追加を検討してください:
- エラー処理:APIリクエストに障害のある詳細なエラーメッセージを提供します。 フォーマット
- :などのライブラリを使用して、より美しい出力を取得します。
rich
キャッシュ :キャッシュを達成して、繰り返し照会されたAPI呼び出しを繰り返さないようにします。 - 追加関数:関連する記事、カテゴリ、または画像を取得するためのサポートを追加します。
- 結論 PythonとそのAPIを使用してWikipedia CLIツールを構築しました!このツールは、他のアプリケーションに統合したり、GUIバージョンの作成など、より高度なプロジェクトの優れた出発点として使用できます。幸せなコードをお祈りします!
以上がウィキペディアCLIの作成方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
