kaggle api

卡格爾API

https://www.kaggle.com 的官方 API，可使用 Python 3 中實作的命令列工具進行存取。

使用者文件

安裝

確保您已安裝 Python 3 和套件管理器pip 。

執行以下命令以使用命令列存取 Kaggle API：

pip install kaggle

發展

Kaggle 內部

顯然，這取決於 Kaggle 服務。當您擴展 API 並修改或新增這些服務時，您應該在 Kaggle 中間層開發環境中工作。您將在容器中本地運行 Kaggle，並透過在容器中執行 Python 程式碼來測試它，以便它可以連接到本機測試環境。但是，不要嘗試從容器內建立版本。程式碼格式化程式 ( yapf3 ) 的變化比預期的要大得多。

另外，執行以下命令來安裝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

先決條件

我們使用孵化來管理這個專案。

請按照以下說明進行安裝。

如果您在託管環境中工作，您可能需要使用pipx 。如果尚未安裝，請嘗試sudo apt install pipx 。然後您應該能夠繼續pipx install hatch 。

依賴關係

hatch run install-deps

編譯

hatch run compile

編譯後的檔案從src/目錄產生到kaggle/目錄。

所有更改都必須在src/目錄中完成。

跑步

也可以直接在python中運行程式碼：

hatch run python

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

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

或在單一命令中：

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

例子

讓我們更改來源檔案中的model_list_cli方法：

❯ 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 = [...]

整合測試

要在本機上執行整合測試，您需要設定 Kaggle API 憑證。您可以透過本文檔描述的兩種方式之一來執行此操作。請參閱以下部分：

• 使用環境變數
• 使用憑證文件

透過任何這些方法設定憑證後，您可以執行整合測試，如下所示：

 # Run all tests
hatch run integration-test

執照

Kaggle API 是根據 Apache 2.0 授權發布的。