很多网站都有公开的API，通过JSON或者其它格式提供数据服务。我们可以利用Python的requests库来访问这些API。Anaconda环境中默认已经安装好了requests，如果你的环境中，没有安装这个包的话，可以通过pip或者conda进行安装：
pip install requests conda install requests
下面我们以获取Github上最新的30条关于pandas的问题为例，介绍如何与Web API交互。
In [113]: import requests # 导入包 In [114]: url = 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues' # 要访问的url In [115]: response = requests.get(url) # 访问页面，需要等待一会 In [116]: response # 成功获取响应的数据 Out[116]: <Response [200]> In [117]: data = response.json() # 解析为json格式 In [118]: data[0]['title'] # 查看第一个问题的标题 Out[118]: 'python-project-packaging-with-pandas'
data中的每个元素都是一个包含Github问题页面上的所有数据的字典（注释除外）。
In [119]: data[0]
Out[119]:
{'url': 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues/24779',
'repository_url': 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas',
'labels_url': 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues/24779/labels{/name}',
'comments_url': 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues/24779/comments',
'events_url': 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues/24779/events',
'html_url': 'https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24779',
'id': 399193081,
'node_id': 'MDU6SXNzdWUzOTkxOTMwODE=',
'number': 24779,
'title': 'python-project-packaging-with-pandas',
......后面省略
我们可以将data直接传给DataFrame，并提取感兴趣的字段：
In [120]: issues = pd.DataFrame(data, columns= ['number','title','labels','state'])
In [121]: issues
Out[121]:
number ... state
0 24779 ... open
1 24778 ... open
2 24776 ... open
3 24775 ... open
4 24774 ... open
.. ... ... ...
25 24736 ... open
26 24735 ... open
27 24733 ... open
28 24732 ... open
29 24730 ... open
上面我们截取了'number','title','labels','state'四个字段的内容，并构造了DataFrame对象，下面就可以利用pandas对它进行各种操作了！
urllib.request 加 json 模块也可以实现。