Python을 사용하여 Google Maps API를 쿼리하고 JSON 응답을 구문 분석하려면 어떻게 해야 하나요?
Python의 HTTP 요청 및 JSON 구문 분석
이 튜토리얼에서는 HTTP 요청을 효과적으로 수행하고 Python에서 JSON 응답을 구문 분석하는 방법을 보여줍니다. Google 지도에 쿼리 중 API.
문제:
우리의 목표는 Google Directions API를 통해 Google Maps API를 동적으로 쿼리하는 것입니다. 예를 들어 아래 요청을 고려해 보세요.
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=Chicago,IL&destination=Los+Angeles,CA&waypoints=Joplin,MO|Oklahoma+City,OK&sensor=false
이 요청은 미주리주 조플린과 오클라호마시티에 경유지를 두고 일리노이주 시카고에서 캘리포니아주 로스앤젤레스까지 운전 경로를 가져옵니다. 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다.
해결책:
이를 Python에서 구현하기 위해 인기 있는 요청 라이브러리를 활용합니다:
import requests url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json' params = { 'origin': 'Chicago,IL', 'destination': 'Los+Angeles,CA', 'waypoints': 'Joplin,MO|Oklahoma+City,OK', 'sensor': 'false' } resp = requests.get(url, params=params) data = resp.json() # Converts the JSON response into a dictionary
요청 라이브러리는 HTTP 요청을 처리하고 편리한 형식으로 응답을 제공합니다. resp 개체에는 응답 상태 코드와 헤더가 포함되어 있고, 데이터 변수는 구문 분석된 JSON 응답이 포함된 사전입니다.
JSON 응답 콘텐츠 이해에 대한 자세한 내용은 요청 라이브러리에서 제공하는 설명서를 참조하세요.
위 내용은 Python을 사용하여 Google Maps API를 쿼리하고 JSON 응답을 구문 분석하려면 어떻게 해야 하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
