Блог

Я новичок в Python. Я обращаюсь к api исторических цен на металлы, который возвращает словарь списков. Первый элемент в списке — это имена столбцов, а остальные — данные, которые попадают под заголовки этих столбцов.

Я пытаюсь написать код, который вернет значения даты и денежных средств покупателя для всех дат в записи.

Вот что я написал до сих пор. Я пробовал несколько методов словаря и списка и не смог заставить это работать.

URL-адрес специально ограничен 1 строкой (rows = 1) для этой публикации и лишен моего ключа API. Однако этот URL-адрес будет работать для всех, но скорость его использования ограничена без ключа API:

 import urllib
import json
url = "https://www.quandl.com/api/v1/datasets/LME/PR_CU.json?rows=1"
response = urllib.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())
 

Вот пример вывода как есть:

 {
"code": "PR_CU",
"column_names": [
    "Date",
    "Cash Buyer",
    "Cash Seller amp; Settlement",
    "3-months Buyer",
    "3-months Seller",
    "15-months Buyer",
    "15-months Seller",
    "Dec 1 Buyer",
    "Dec 1 Seller",
    "Dec 2 Buyer",
    "Dec 2 Seller",
    "Dec 3 Buyer",
    "Dec 3 Seller"
],
"data": [
    [
        "2016-10-14",
        4672.0,
        4672.5,
        4691.0,
        4692.0,
        4730.0,
        4740.0,
        null,
        null,
        null,
        null,
        null,
        null
    ]
],
"description": "LME Official Prices i
"display_url": null,
"errors": {},
"frequency": "daily",
"from_date": "2012-01-03",
"id": 19701916,
"name": "Copper Prices",
"premium": false,
"private": false,
"source_code": "LME",
"source_name": "London Metal Exchange"
"to_date": "2016-10-14",
"type": null,
"updated_at": "2016-10-17T07:05:00.54
"urlize_name": "Copper-Prices"
}
 

Одним из способов было бы получить позицию столбцов ‘Date’ и ‘Cache Buyer’, а затем выполнить итерацию по части данных JSON.

В моем примере я назову словарь, который вы загрузили из JSON, как dictionary:

 # Get the columns and the data part of the response dictionary
columns = dictionary['column_names']
data = dictionary['data']

# This is done in case that the columns are not always in the same order
# if they are, you can just hardcode the values to 0 and 1
index_of_date = columns.index('Date')
index_of_cash_buyer = columns.index('Cash Buyer')

# As data section is a list of lists we need to
# iterate through lists of data and collect the desired values
for piece_of_data in data:
    date = piece_of_data[index_of_date]
    cash_buyer = piece_of_data[index_of_cash_buyer]
    print date, cash_buyer