大数据分析Python使用Last.fm API获取音乐数据

API使我们能够从服务器发出检索数据的请求。API在许多方面都很有用，但其中之一是能够为数据科学项目创建唯一的数据集。在本教程中，我们将学习一些用于Last.fm API的高级技术。

在我们的初学者大数据分析Python API教程中，我们使用了一个简单的API，非常适合教授基础知识：

a.它具有一些易于理解的终点。

b.因为它不需要身份验证，所以我们不必担心如何告诉API我们有权使用它。

c.每个端点响应的数据都很小，并且结构易于理解。

实际上，大多数API都比这更复杂，因此要使用它们，您需要了解一些更高级的概念。具体来说，我们将学习：

a.如何使用API密钥进行身份验证。

b.如何使用速率限制和其他技术在API准则内工作。

c.如何使用分页处理较大的响应。

本教程假定您了解使用大数据分析Python使用API的基础知识。如果您不这样做，我们建议您开始我们的初学者API教程。我们还假设您具有大数据分析Python和pandas的中级知识。如果您不这样做，则可以通过我们的大数据分析Python基础课程免费开始学习。

使用Last.fm API

我们将使用Last.fm API。Last.fm是一项音乐服务，可通过连接到iTunes，Spotify等类似的音乐流应用程序并跟踪您听的音乐来建立个人资料。

他们提供对API的免费访问权，以便音乐服务可以向其发送数据，还可以提供终结点，以汇总Last.fm在各种艺术家，歌曲和流派上拥有的所有数据。我们将使用他们的API建立热门艺术家的数据集。

遵循API准则

使用API时，请务必遵循其准则。如果你不这样做，则可能会被禁止使用该API。除此之外，特别是当一家公司免费提供API时，请尊重他们的限制和准则，因为他们没有提供任何东西。

查看API文档中的Introduction页面，我们会注意到一些重要的准则：

请在所有请求上使用可识别的User-Agent标头。这有助于我们进行日志记录，并减少被禁止的风险。

向last.fm API发出请求时，可以使用headers标识自己。Last.fm希望我们在标头中指定一个用户代理，以便他们知道我们是谁。我们将在稍后提出第一个请求时学习如何执行此操作。

在确定要拨打多少次电话时，请使用常识。例如，如果要制作Web应用程序，请尝试不要在页面加载时点击API。如果您的应用程序每秒持续拨打多个电话，则您的帐户可能会被暂停。

为了构建我们的数据集，我们将需要向Last.fm API发出数千个请求。尽管他们没有在文档中提供具体的限制，但他们确实建议我们不要持续每秒进行多次呼叫。在本教程中，我们将学习一些限制速率的策略，或者确保我们不会过多使用它们的API，以便避免被禁止。

在发出第一个请求之前，我们需要学习如何使用Last.fm API进行身份验证

使用API密钥进行身份验证

大多数API都要求您进行身份验证，以便他们知道您有权使用它们。身份验证的最常见形式之一是使用API密钥，就像使用其API的密码一样。如果在发出请求时未提供API密钥，则会出现错误。

使用API密钥的过程如下：

a.您使用API的提供者创建一个帐户。

b.您需要一个API密钥，该密钥通常是一个长字符串，例如

54686973206973206d7920415049204b6579。

c.您可以将API密钥记录在安全的地方，例如密码保存器。如果有人获得了您的API密钥，那么他们可以使用伪装成您的API。

d.每次发出请求时，您都提供API密钥以进行身份验证。

要获取Last.fm的API密钥，请先创建一个帐户。创建帐户后，应转到以下表格：

在每个字段中填写有关您计划如何使用API的信息。您可以将“回调URL”字段保留为空白，因为仅当您正在构建要验证为特定Last.fm用户的Web应用程序时才使用此字段。

提交表单后，您将获得API密钥和共享密钥的详细信息：

请在安全的地方记下这些内容-本教程无需使用共享密钥，但最好记下它，以防万一您想做一些需要您作为特定用户进行身份验证的事情。

发出我们的第一个API请求

为了创建热门艺术家的数据集，我们将使用chart.getTopArtists端点。

查看Last.fm API文档，我们可以观察到以下几点：

a.看起来只有一个真实的端点，并且实际上每个“端点”都是使用method参数指定的。

b.文档说此服务不需要身份验证。尽管起初看起来似乎有些混乱，但它告诉我们的是，我们不需要身份验证为特定的Last.fm用户。如果您在此之上看，您会发现我们确实需要提供我们的API密钥。

c.API可以返回多种格式的结果-我们将指定JSON，以便我们可以利用我们在大数据分析Python中使用API的已知知识

在开始之前，请记住，当我们发出请求时，我们需要提供一个用户代理标头来标识自己。使用大数据分析Python请求库，我们使用headers参数和标头字典来指定标头，如下所示：

我们将从定义API密钥和用户代理开始(本教程中显示的API密钥不是真正的API密钥!)

接下来，我们将导入请求库，为标头和参数创建字典，然后发出第一个请求!

我们的请求返回的状态码为“ 200”，因此我们知道成功了。

在查看请求返回的数据之前，请考虑一下在本教程中我们将发出许多请求的事实。在这些请求中，许多功能将是相同的：

a.我们将使用相同的URL

b.我们将使用相同的API密钥

c.我们将指定JSON作为我们的格式。

d.我们将使用相同的标题。

为了节省时间，我们将创建一个函数来为我们完成很多工作。我们将为该函数提供一个有效负载字典，然后将额外的键添加到该字典，并将其与其他选项一起传递以发出请求。

让我们看一下该函数的外观：

正如我们在初学者大数据分析Python API教程中所了解的那样，大多数API都以JSON格式返回数据，并且我们可以使用大数据分析Python json模块以更易于理解的格式打印JSON数据。

让我们重新使用jprint()在该教程中创建的函数，并打印来自API的响应：

{

"artists": {

"@attr": {

"page": "1",

"perPage": "50",

"total": "2901036",

"totalPages": "58021"

},

"artist": [

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],

由于文字过多，没有写全，大家可以参考：

大数据分析Python使用Last.fm API获取音乐数据

https://www.aaa-cg.com.cn/data/2307.html