https://www.kaggle.com の公式 API。Python 3 で実装されたコマンド ライン ツールを使用してアクセスできます。
ユーザードキュメント
Python 3 とパッケージ マネージャーpip
がインストールされていることを確認してください。
コマンドラインを使用して次のコマンドを実行し、Kaggle API にアクセスします。
pip install kaggle
明らかに、これは Kaggle サービスに依存します。 API を拡張し、それらのサービスを変更または追加するときは、Kaggle 中間層開発環境で作業する必要があります。 Kaggle をコンテナー内でローカルに実行し、Python コードをコンテナー内で実行してテストし、ローカルのテスト環境に接続できるようにします。ただし、コンテナ内からリリースを作成しようとしないでください。コード フォーマッタ ( yapf3
) は、意図した以上に変更されます。
また、次のコマンドを実行してautogen.sh
をインストールします。
rm -rf /tmp/autogen && mkdir -p /tmp/autogen && unzip -qo /tmp/autogen.zip -d /tmp/autogen &&
mv /tmp/autogen/autogen- * / * /tmp/autogen && rm -rf /tmp/autogen/autogen- * &&
sudo chmod a+rx /tmp/autogen/autogen.sh
このプロジェクトの管理にはハッチを使用します。
以下の手順に従ってインストールしてください。
管理された環境で作業している場合は、 pipx
使用するとよいでしょう。まだインストールされていない場合は、 sudo apt install pipx
試してください。その後、 pipx install hatch
に進むことができるはずです。
hatch run install-deps
hatch run compile
コンパイルされたファイルは、 src/
ディレクトリからkaggle/
ディレクトリに生成されます。
すべての変更はsrc/
ディレクトリで行う必要があります。
Python でコードを直接実行することもできます。
hatch run python
import kaggle
from kaggle . api . kaggle_api_extended import KaggleApi
api = KaggleApi ()
api . authenticate ()
api . model_list_cli ()
Next Page Token = [...]
[...]
または、単一のコマンドで次のようにします。
hatch run python -c " import kaggle; from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi; api = KaggleApi(); api.authenticate(); api.model_list_cli() "
ソースファイルのmodel_list_cli
メソッドを変更してみましょう。
❯ git diff src/kaggle/api/kaggle_api_extended.py
[...]
+ print( ' hello Kaggle CLI update ' )^M
models = self.model_list(sort_by, search, owner, page_size, page_token)
[...]
❯ hatch run compile
[...]
❯ hatch run python -c " import kaggle; from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi; api = KaggleApi(); api.authenticate(); api.model_list_cli() "
hello Kaggle CLI update
Next Page Token = [...]
ローカル マシンで統合テストを実行するには、Kaggle API 認証情報を設定する必要があります。これは、このドキュメントで説明されている 2 つの方法のいずれかで行うことができます。次のセクションを参照してください。
これらの方法のいずれかで資格情報を設定した後、次のように統合テストを実行できます。
# Run all tests
hatch run integration-test
Kaggle API は、Apache 2.0 ライセンスに基づいてリリースされています。