Tatsachen-API

offizieller Python-Treiber des Faktuellen für die sachliche öffentliche API
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Tatsachen-API Ranking & Zusammenfassung

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  • Rating:
  • Lizenz:
  • The Apache License 2.0
  • Preis:
  • FREE
  • Name des Herausgebers:
  • Factual Driver Team
  • Website des Verlags:
  • http://github.com/Factual/

Tatsachen-API Stichworte


Tatsachen-API Beschreibung

FACTUAL-API ist der tatueller unterstützte Python-Treiber für die öffentliche API des Tatsachen. Diese API unterstützt Abfragen auf das Lesen, Schema, das Schema, den Zebolf und die Resolve-APIs. Die vollständige Dokumentation ist auf der sachlichen Website verfügbar: - Lesen: Suchen Sie das Datenschema: Holen Sie sich Table-Metadata-Crosswalk: Erhalten Sie Drittanbieter-ID-Resolze: Bereichert Ihre Daten und übereinstimmen Sie es gegen den Tatsachen-Treiber, wird über die sachliche Entwicklergruppe unterstützt .Basic designthe treiber ermöglicht es Ihnen, einen authentifizierten Griff zu erstellen. Mit einem sachlichen Griff können Sie Abfragen senden und Ergebnisse erzielen. Zurück. Die Ergebnisse werden mit dem sachlichen Griff erstellt, der eine fließende Schnittstelle zum Erstellen Ihrer Abfragen bietet.tablethe tactual api ist eine generische API, die über alle über die tatsächlichen V3-API verfügbaren Tabellen sitzt . Einige beliebte: - Tabelle global für internationale Orte- Tischrestaurants-us für US-Restaurants nur - Tabellenplätze für US-Orte OnlySetSetupobtain Ein OAuth-Schlüssel und Geheimnis von factualExample.py ist mit dem Treiber als Referenz verfügbar. Faktisches Python-Treibermodul und erstellen Sie ein sachliches Objekt mit Ihrem OAuth-Schlüssel und geheim.-Fructual Import * sachlich = sachlich (Schlüssel, geheimes) Einfache Lesebeispiele # Return-Entitäten von den Orten Dataset mit Namen, die mit "Starbucks" factual.table (" Orte "). Filter ({" Name ": {" $ BW ":" Starbucks "}}). Data () # Returing Entity-Namen und nicht leere Websites des globalen Datensatzes aus dem globalen Datensatz, für Entitäten, die sich in ThailandFanual.table befinden (" Global "). Wählen Sie (" Name, Website "). Filter ({" $ und ": } ) .Data () # Return rated US-Restaurants in Los Angeles mit WiFIFActual.table ("Restaurants-us"). Filter ({"$ und": }). Daten () Einfacher Zebrastreifen Beispiel # Concordance-Informationen eines Placefactual_ID = "110ACE9F-80A7-47D3-9170-E9317624EBD9" Query = factual.crosswalk (). Factual_id (factual_id) Query.data () # oder Geben Sie einen Ort mit seinem Namespace_ID und den NamenspacesImpleGeo_ID an. Query = factual.crosswalk (). Namespace ('SPALTGEO', SPALTGEGEO_ID) Query.Data () Simple Resolve Beispiel # Gibt aufgelöste Entitäten als Array von hashessigness zurück = sachlich.Resolve ({"Name": "McDonalds", "Adresse" : "10451 Santa Monica BLVD", "Region": "CA", "Postleitzahl": "90025"}) Query.data () # True oder Falsegery.Data () Vollständige Dokumentation Full-Dokumentation ist Verfügbar bei http: //developer.donual.comProduct's Homepage


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