Analizar datos del REST API con Python

Análisis de datos de un REST API con Python

En la era de la información, las APIs REST se han convertido en la principal vía de intercambio de datos entre aplicaciones y servicios. Python, gracias a su ecosistema de librerías, facilita la interacción con estos endpoints y el procesamiento de la información recibida. Este artículo ofrece un recorrido detallado para extraer, transformar y analizar datos desde un REST API usando Python.

1. Fundamentos de REST y formatos de respuesta

REST (Representational State Transfer) define un conjunto de principios para diseñar servicios web. Las respuestas suelen presentarse en JSON o XML. JSON es el más popular gracias a su ligereza y fácil manejo en JavaScript y Python.

• JSON: pares clave-valor, altamente legible.
• XML: marcado jerárquico, más verboso.

2. Librerías esenciales en Python

El ecosistema de Python ofrece varias opciones para consumir APIs:

• requests: la más extendida para HTTP sencillo (docs).
• httpx: compatibilidad asíncrona y HTTP/2 (docs).
• urllib: módulo estándar, menos conveniente.

3. Autenticación y autorización

Muchas APIs requieren credenciales. Las técnicas más comunes son:

1. API Key: token en cabecera o parámetro.
2. OAuth 2.0: flujos de autorización robustos.

4. Estructura y manejo de la respuesta JSON

Tras realizar la petición, requests permite acceder al JSON directamente:

import requests

url = https://api.ejemplo.com/v1/recursos
headers = {Authorization: Bearer TU_TOKEN}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()  # Convierte respuesta en dict

El objeto data suele ser un dict o lista de dicts. Es fundamental inspeccionar la estructura antes de procesarla.

5. Validación y manejo de errores

Controlar posibles fallos es clave. Ejemplo de chequeo de estado HTTP:

if response.status_code == 200:
    datos = response.json()
else:
    response.raise_for_status()  # Lanza excepción

Tabla resumen de códigos más habituales:

6. Transformación y análisis con pandas

Para proyectos de análisis de datos, pandas es la herramienta de referencia (docs oficiales).

import pandas as pd

# Supongamos que data es una lista de diccionarios
df = pd.DataFrame(data)
# Operaciones de limpieza y agregación
df.dropna(subset=[campo_importante], inplace=True)
estadisticas = df.groupby(categoria)[valor].mean()
print(estadisticas)

Con DataFrames se simplifican procesos como filtrado, jointures y agrupaciones.

7. Buenas prácticas y optimizaciones

• Paginación: si el API limita resultados, implementa bucles para recorrer páginas.
• Reintentos: usar urllib3.util.retry o httpx.Retry para fallos transitorios.
• Paralelismo: con asyncio y httpx o concurrent.futures para acelerar múltiples peticiones.
• Registro (logging): almacena eventos para depurar y monitorizar.
• Documentación: mantener ejemplos actualizados y claros.

8. Ejemplo avanzado: paginación y reintentos

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

url_base = https://api.ejemplo.com/v1/items
session = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=0.3, status_forcelist=[500,502,503,504])
session.mount(https://, HTTPAdapter(max_retries=retries))

todos = []
page = 1

while True:
    resp = session.get(url_base, params={page: page, limit: 100})
    resp.raise_for_status()
    items = resp.json().get(results, [])
    if not items:
        break
    todos.extend(items)
    page  = 1

print(fTotal items descargados: {len(todos)})
  

9. Conclusión

Analizar datos desde un REST API con Python combina robustez y flexibilidad. Desde la sencilla librería requests hasta el poder analítico de pandas, dispones de herramientas maduras. Una buena gestión de errores, paginación y autenticación garantiza integraciones fiables y escalables.

Para profundizar en temas avanzados, explora recursos como:

• Real Python: tutoriales prácticos.
• Python Standard Library: módulos integrados.