python: requests.get() ネットからjsonのデータを読み込み

概念

requests.get(url,header)

引数
url :　ダウンロードしたいファイルの保存先
header: 送信する内容を辞書

requestsとはHTTP通信を扱うモジュールです。ウェブサイトからダウンロードをダウンロードしたいなら、requests内の関数 getを利用します。
requests.get()の結果は「.json()」と加えると、jsonのファイルを直接に読み込みます。とても便利なツールです。

Sample Code サンプルコード

コードはすべてGithubで保存しています。自分のpython環境とGoogleColabで使ってみてください　リンク。

import requests 
loc="https://galverse.art/api/metadata/"
header= {"content-type": "application/json"}
r=requests.get(loc+"1906.json",headers=headers)
print(r.json())

import pandas as pd

loc="https://galverse.art/api/metadata/" 
main_keys=["tokenId","name","description","image_web","external_url"]

galverse_data=[]
for i in tqdm(range(8888),total=8888):
    headers = {"content-type": "application/json"}
    r = requests.get(loc+f"{i+1}.json", headers=headers)
    data = r.json()
    gal_data={}
    for k in main_keys:
        gal_data[k]=data[k]
    #Trait data 
    for att in data["attributes"]: #Attributes
        trait,val=att["trait_type"],att["value"]
        gal_data["trait_"+trait]=val
    galverse_data.append(gal_data)

df=pd.DataFrame(galverse_data)
df.to_csv("gal_data.csv",index=False)

データを集まった後で、pandasのモジュールを利用して、csvのファイルに保存しました。後で、このデータを解析したいので、利用しやすい形式で保存したら、すぐ便利です。そして、pandasのDataframeはデータ分析に適したフォーマットです。ぜひギャルバースのデータを調べてみてください。面白い秘密はいっぱいあります。面白いことを見つかったら、twitterでgalberseNFTと僕をメッセージしてください