I denne utfordringen vil du fordype ferdighetene dine i å arbeide med virkelige API-er ved å hente og behandle timebaserte temperaturdata for et bestemt sted. Du skal bruke Open-Meteo API for å hente temperaturmålinger for Paris, Frankrike (breddegrad: 48.85, lengdegrad: 2.35). Målet er å trekke ut de timebaserte temperaturene fra API-ets JSON-respons og skrive ut de fem første verdiene. Denne oppgaven vil teste din evne til å utføre HTTP-forespørsler, analysere JSON-data og få tilgang til spesifikke verdier i datastrukturen.


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

Lær hvordan du kan samhandle med åpne API-er ved hjelp av Python, behandle og analysere data fra virkelige nettjenester, og bygge praktiske applikasjoner uten behov for registrering eller betaling. Dette kurset er utviklet for viderekomne Python-brukere som ønsker å utvide ferdighetene sine innen datainnhenting og -behandling ved bruk av API-er.

Lær kjernebegrepene innen API-er, hvordan sende HTTP-forespørsler i Python, og hvordan håndtere svar fra åpne API-er.

Gå dypere inn i arbeidet med åpne API-er ved å hente og analysere offentlige data, som vær- og romfartsinformasjon.

Bruk avanserte teknikker for å arbeide med API-er, inkludert håndtering av spørringsparametere, behandling av lister med data og grunnleggende datavisualisering.

Utfordring: Timebasert Temperaturuttrekker

Løsning