In dieser Aufgabe vertiefen Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit realen APIs, indem Sie stündliche Temperaturdaten für einen bestimmten Ort abrufen und verarbeiten. Sie verwenden die Open-Meteo API, um Temperaturmessungen für Paris, Frankreich (Breitengrad: 48.85, Längengrad: 2.35) abzurufen. Ziel ist es, die stündlichen Temperaturen aus der JSON-Antwort der API zu extrahieren und die ersten fünf Werte auszugeben. Diese Aufgabe prüft Ihre Fähigkeit, HTTP-Anfragen zu stellen, JSON-Daten zu parsen und gezielt auf Werte innerhalb der Datenstruktur zuzugreifen.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
from unittest.mock import patch, Mock
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout

class TestTask(unittest.TestCase):
    @patch('requests.get')
    def test_api_call_and_params(self, mock_get):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        user_code.print_first_five_paris_temperatures()
        self.assertTrue(mock_get.called, "requests.get was not called.")
        args, kwargs = mock_get.call_args
        url = args[0] if args else kwargs.get('url')
        params = kwargs.get('params', {})
        _dynamic_test(
            self,
            url == 'https://api.open-meteo.com/v1/forecast',
            "Correct API endpoint used.",
            f"Incorrect API endpoint: {url}"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            params.get('latitude') == 48.85 and params.get('longitude') == 2.35 and params.get('hourly') == 'temperature_2m',
            "Correct parameters used in API call.",
            f"Incorrect parameters: {params}"
        )

    @patch('requests.get')
    def test_extracts_and_prints_first_five_temperatures(self, mock_get):
        # Prepare mock response
        fake_temps = [14.2, 15.3, 16.1, 17.0, 18.4, 19.2, 20.1]
        mock_resp = Mock()
        mock_resp.json.return_value = {
            "hourly": {
                "temperature_2m": fake_temps
            }
        }
        mock_get.return_value = mock_resp
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.print_first_five_paris_temperatures()
        out_lines = [line.strip() for line in f.getvalue().splitlines() if line.strip()]
        expected = [str(t) for t in fake_temps[:5]]
        _dynamic_test(
            self,
            out_lines == expected,
            "First five temperature values printed correctly.",
            f"Expected output: {expected}, got: {out_lines}"
        )

    @patch('requests.get')
    def test_extracts_temperature_list(self, mock_get):
        fake_temps = [11, 12, 13, 14, 15, 16]
        mock_resp = Mock()
        mock_resp.json.return_value = {
            "hourly": {
                "temperature_2m": fake_temps
            }
        }
        mock_get.return_value = mock_resp
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # Run function and check that it accesses the correct key
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.print_first_five_paris_temperatures()
        out_lines = [line.strip() for line in f.getvalue().splitlines() if line.strip()]
        _dynamic_test(
            self,
            out_lines == [str(x) for x in fake_temps[:5]],
            "Function extracts and prints first five from 'temperature_2m' list.",
            f"Expected: {fake_temps[:5]}, got: {out_lines}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Erlernen Sie den Umgang mit offenen APIs in Python, die Verarbeitung und Analyse von Daten aus realen Webdiensten sowie die Entwicklung praxisnaher Anwendungen ohne Registrierung oder Bezahlung. Dieser Kurs richtet sich an fortgeschrittene Python-Anwender, die ihre Fähigkeiten in der Datenabfrage und -verarbeitung mittels APIs erweitern möchten.

Erlernen Sie die grundlegenden Konzepte von APIs, das Senden von HTTP-Anfragen in Python sowie die Verarbeitung von Antworten offener APIs.

Vertiefte Arbeit mit offenen APIs durch Abrufen und Analysieren öffentlicher Daten, wie Wetter- und Weltrauminformationen.

Anwendung fortgeschrittener Techniken für die Arbeit mit APIs, einschließlich der Handhabung von Abfrageparametern, Verarbeitung von Datenlisten und grundlegender Datenvisualisierung.

Herausforderung: Stündlicher Temperatur-Extraktor

Lösung