一、Web交互
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！
二、数据库交互
在实际使用场景中，大部分数据并不是存储在文本或者Excel文件中的，而是一些基于SQL语言的关系型数据库中，比如MySQL。
从SQL中将数据读取为DataFrame对象是非常简单直接的，pandas提供了多个函数用于简化这个过程。
下面以Python内置的sqlite3标准库为例，介绍一下操作过程。
首先是生成数据库：
In [123]: import sqlite3 # 导入这个标准内置库
# 编写一条创建test表的sql语句
In [124]: query = """
...: CREATE TABLE test
...: (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20), c REAL, d integer);"""
In [125]: con = sqlite3.connect('mydata.sqlite') # 创建数据库文件，并连接
In [126]: con.execute(query) # 执行sql语句
Out[126]: <sqlite3.Cursor at 0x2417e5535e0>
In [127]: con.commit # 提交事务
Out[127]: <function Connection.commit>
再插入几行数据：
# 两个人和一只老鼠的信息
In [129]: data = [('tom', 'male',1.75, 20),
...: ('mary','female',1.60, 18),
...: ('jerry','rat', 0.2, 60)]
...:
# 再来一条空数据
In [130]: stmt = "INSERT INTO test VALUES(?,?,?,?)"
In [131]: con.executemany(stmt,data) # 执行多个语句
Out[131]: <sqlite3.Cursor at 0x2417e4b9f80>
In [132]: con.commit() # 再次提交事务
前面都是往数据库里写入内容，下面我们来读数据：
In [133]: cursor = con.execute('select * from test') # 执行查询语句
In [134]: rows = cursor.fetchall() # 获取查询结果
In [135]: rows
Out[135]:
[('tom', 'male', 1.75, 20),
('mary', 'female', 1.6, 18),
('jerry', 'rat', 0.2, 60)]
In [136]: cursor.description # 看看结果中的列名，其实就是数据表的列名
Out[136]:
(('a', None, None, None, None, None, None),
('b', None, None, None, None, None, None),
('c', None, None, None, None, None, None),
('d', None, None, None, None, None, None))
In [137]: pd.DataFrame(rows,columns= [x[0] for x in cursor.description])
Out[137]:
a b c d
0 tom male 1.75 20
1 mary female 1.60 18
2 jerry rat 0.20 60
上面最后生成DataFrame时，使用了一个列表推导式来构成列名序列。
例子到这里大致就完成了，但是关于数据库的连接和查询操作实在是够繁琐的，你肯定不想每次都这么来一遍。那么怎么办呢？使用流行的Python的SQL工具包SQLAlchemy，它能简化你的数据库操作。同时，pandas提供了一个read_sql函数，允许你从通用的SQLAlchemy连接中轻松地读取数据。一个典型的操作如下：
In [138]: import sqlalchemy as sqla
In [140]: db = sqla.create_engine('sqlite:///mydata.sqlite') # 创建连接
In [141]: pd.read_sql('select * from test', db) # 查询数据并转换为pandas对象
Out[141]:
a b c d
0 tom male 1.75 20
1 mary female 1.60 18
2 jerry rat 0.20 60
在Anaconda中，已经默认安装了SQLAlchemy，可以直接使用。如果你的环境中没有SQLAlchemy，请自定安装，或者搜索教程进行学习。