任務背景：調用API接口數據，抽取我們所需類型的數據，並寫入指定mysql數據庫。
先從宏觀上看這個任務，並對任務進行分解：
step1：需要學習python下的通過url讀取數據的方式；
step2：數據解析，也是核心部分，數據格式從python角度去理解，是字典？列表？還是各種嵌套？
step3：連接mysql數據庫，將數據寫入。
從功能上看，該數據獲取程序可以分為3個方法，即step1對應方法request_data()，step2對應方法parse_data()，step3對應data_to_db()。
第一輪，暫不考慮異常，只考慮正常狀態下的功能實現。
1、先看request_data():
1 import requests 2 def request_data(url): 3 req = requests.get(url, timeout=30) # 請求連接 4 req_jason = req.json() # 獲取數據 5 return req_jason
入參：url地址；return：獲取到的數據。
2、然后看parse_data():
不同的API接口下的數據格式各不相同，需要先理清，打開之后密密麻麻一大串，有的可能連完整的一輪數據間隔在哪都不知道，這時候可以巧用符號{ [ , ] }輔助判斷。
梳理之后，發現本接口下的數據格式為，最外層為字典，我們所需的數據在第一個key“data”下，data對應的value為列表，列表中的每個元素為字典，字典中的部分鍵值
即為我們需要的內容。這樣，就明確了我們的數據結構為字典套列表，列表再套字典的格式，最后一層的字典還存在一鍵多值（比如“weather”）的情況。
當然，還有懶人方法，就是百度json在線解析格式化。
摘取部分數據如下：{"data":[{"timestamp_utc":"2020-08-31T08:00:00","weather":{"icon":"c02d","code":802，
wind_dir":336,"clouds_hi":0,"precip":0.0625},{"timestamp_utc":"2020-08-31T08:00:00","weather":{"icon":"c02d","code":802,}，
wind_dir":336,"clouds_hi":0,"precip":0.0625],"city_name":"Dianbu","lon":117.58,"timezone":"Asia\/Shanghai","lat":31.95,"country_code":"CN"}
1 def parse_data（req_jason): 2 data_trunk = req_jason['data']# 獲取data鍵值下的列表 3 time_now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") #獲取當前時刻 4 for i in range(len(data_trunk)): 5 data_unit = data_trunk[i] # 依次獲取列表下第i個元素即字典 6 del data_unit['weather'] # 刪除該字典中不需要的一鍵多值的key和value，不刪除的話會影響后續的dataframe轉換，但是，如果該鍵值需要的話，需要采取其他處理方式 7 df = pd.DataFrame([data_unit]) # 將刪除鍵值后的字典轉為datafrme 8 list_need = ['timestamp_utc', 'wind_dir', 'precip','clouds_hi'] # 列出我們需要的列 9 df_need = df[list_need] # 保留df中需要的列
10 df_need.insert(0, 'update_time', time_now) #表格中還需額外增加獲取數據的當前時間，並且需要放在dataframe的第一列
備注：數據插入數據庫，有兩種方式，一種是采用insert的sql語句，采用字典的形式插入，另一種是采用dataframe的方式，采用pandas中的to_sql方法。本案例選擇了后者，所以在數據解析時，將字典數據轉成dataframe格式。
入參：獲取到的數據；return值：無
運行以后，發現這樣的程序存在一些問題：就是這個for循環括起來的過多，導致寫數據庫時是一條條寫入而不是一整塊寫入，會影響程序效率，所以需要對程序進行如下修改：
1 def parse_data（req_jason): 2 data_trunk = req_jason['data']# 獲取data鍵值下的列表 3 time_now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") #獲取當前時刻 4 for i in range(len(data_trunk)): 5 data_unit = data_trunk[i] # 依次獲取列表下第i個元素即字典 6 del data_unit['weather'] # 刪除該字典中不需要的一鍵多值的key和value，不刪除的話會影響后續的dataframe轉換，但是，如果該鍵值需要的話，需要采取其他處理方式 7 df = pd.DataFrame(data_trunk) # 將刪除鍵值后的整個列表套字典轉為datafrme 8 list_need = ['timestamp_utc', 'wind_dir', 'precip','clouds_hi'] # 列出我們需要的列 9 df_need = df[list_need] # 保留df中需要的列 10 df_need.insert(0, 'update_time', time_now) #表格中還需額外增加獲取數據的當前時間，並且需要放在dataframe的第一列
也就是從第7行之后跳出循環；
如果覺得for循環影響整體美觀，也可以用map代替，將代碼第4/5/6行改為如下代碼，不過性能上來說可能還是for循環更好，具體對比可看其他博主的測試，或者自己測試下運行時間。
1 map(data_trunk.pop, ['weather'])
3. 最后就是data_to_sql（）：
1 def data_to_sql(df): 2 table = 'request_data_api' 3 engine = create_engine("mysql+pymysql://" + 'root' + ":" + '123' + "@" + 'localhost' + ":" + '3306' + "/" + 'test' + "?charset=utf8") 4 df.to_sql(name=table, con=engine, if_exists='append', 5 index=False, index_label=False)
入參：dataframe類型數據。
當當當，正常部分已完成，就下來就需要想象各種異常以及處理對策。
第二輪，想象各種異常以及異常的記錄與處理對策。
1.讀取url后，獲取不到數據 → 休息幾秒，嘗試再次重連獲取
2.連接數據庫異常 → 數據庫可能關閉，嘗試重新ping，
3.寫入數據庫的內容為空 → 記錄異常，放棄入庫
第三輪，讓程序定時跑起來。
方法一：在代碼中采用apscheduler下的cron功能（trigger=’cron‘，類似linux下的crontab）實現定時運行（當然，apscheduler還有另一種trigger=‘interval’模式）；
方法二：在linux下的crontab增加定時任務。
具體可以看別的帖子。