kaggle api

Каггл API

Официальный API для https://www.kaggle.com, доступный с помощью инструмента командной строки, реализованного на Python 3.

Пользовательская документация

Установка

Убедитесь, что у вас pip Python 3 и пакетный менеджер.

Запустите следующую команду, чтобы получить доступ к API Kaggle с помощью командной строки:

pip install kaggle

Разработка

Каггл Внутренний

Очевидно, это зависит от сервисов Kaggle. Когда вы расширяете API, изменяете или добавляете эти сервисы, вам следует работать в среде разработки среднего уровня Kaggle. Вы запустите Kaggle локально, в контейнере, и протестируете код Python, запустив его в контейнере, чтобы он мог подключиться к вашей локальной среде тестирования. Однако не пытайтесь создать релиз изнутри контейнера. Средство форматирования кода ( yapf3 ) меняется гораздо больше, чем предполагалось.

Также выполните следующую команду, чтобы установить autogen.sh :

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

Предварительные условия

Мы используем люк для управления этим проектом.

Следуйте этим инструкциям, чтобы установить его.

Если вы работаете в управляемой среде, возможно, вы захотите использовать pipx . Если он еще не установлен, попробуйте sudo apt install pipx . После этого вы сможете приступить к pipx install hatch .

Зависимости

hatch run install-deps

Скомпилировать

hatch run compile

Скомпилированные файлы генерируются в каталоге kaggle/ из каталога src/ .

Все изменения должны быть сделаны в каталоге src/ .

Бегать

Вы также можете запустить код непосредственно на Python:

hatch run python

 import kaggle
from kaggle . api . kaggle_api_extended import KaggleApi
api = KaggleApi ()
api . authenticate ()
api . model_list_cli ()

Next Page Token = [...]
[...]

Или одной командой:

hatch run python -c " import kaggle; from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi; api = KaggleApi(); api.authenticate(); api.model_list_cli() "

Пример

Давайте изменим метод model_list_cli в исходном файле:

❯ 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 = [...]

Интеграционные тесты

Чтобы запускать интеграционные тесты на локальном компьютере, вам необходимо настроить учетные данные Kaggle API. Вы можете сделать это одним из двух способов, описанных в этом документе. Обратитесь к разделам:

• Использование переменных среды
• Использование файла учетных данных

После настройки учетных данных любым из этих методов вы можете запустить интеграционные тесты следующим образом:

 # Run all tests
hatch run integration-test

Лицензия

Kaggle API выпускается под лицензией Apache 2.0.