如何使用Python实现高效的数据可视化展示？

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除文件数据加载外，另一个数据源是互联网。互联网每天产生各种数据，可以通过不同方式从互联网加载数据。一、了解Web API和Web应用编程接口（API）自动请求网站特定信息。

除了从文件加载数据，另一个数据源是互联网，互联网每天产生各种不同的数据，可以用各种各样的方式从互联网加载数据。

一、了解Web API

Web 应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息，再对这些信息进行可视化。每次运行，都会获取最新的数据来生成可视化，因此即便网络上的数据瞬息万变，它呈现的信息也都是最新的。

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。

GitHub（github.com/）上的项目都存储在仓库中，后者包含与项目相关联的一切：代码、项目参与者的信息、问题或bug报告等，编写一个自动下载GitHub上的Python项目的相关信息。

在浏览器中打开： api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars，可以看到如下内容，

此调用返回GitHub当前托管了total_count 8884066个Python项目，还有最受欢迎的Python仓库的信息。

其中第一部分（ 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。

repositories 后面的问号指出我们要传递一个实参。 q 表示查询，而等号让我们能够开始指定
查询（ q= ）。