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analyse

  1. #clés du dictionnaire
  2. print resultat.keys()
  3. ['query', 'demographics', 'features', 'timestamp']
  4. examen des valeurs
  5. print resultat.values()
  6. .... (beaucoup au format JSON
  7. #sérions le problème:
  8. # examen clé par clé
  9. print resultat.get('query')
  10. {'latitude': Decimal('37.770918'), 'longitude': Decimal('-122.494383')}
  11. # c'est la requête envoyée
  12. print resultat.get('demographics')
  13. {'metro_score': 10},...
  14. print resultat.get('timestamp')
  15. 1299359675.83
  16. # nombre de feature associées
  17. len(resultat.get('features'))
  18. 14
  19. # comme il y a beaucoup de features, examinons la première
  20. print resultat.get('features')[0]
  21. {'attribution': '(c) OpenStreetMap (http://openstreetmap.org/) and contributors',
  22. 'name': 'Golden Gate Park',
  23. 'license': 'http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/',
  24. 'bounds': [Decimal('-122.510828'), Decimal('37.764158'), Decimal('-122.453292'), Decimal('37.774642')], 'href': 'http://api.simplegeo.com/1.0/features/SG_7L9nQHjsporBjZUz8KVt5t_37.768985_-122.481775.json',
  25. 'abbr': None,
  26. 'handle': 'SG_7L9nQHjsporBjZUz8KVt5t_37.768985_-122.481775',
  27. 'classifiers': [{'category': 'Park',
  28. 'type': 'Public Place',
  29. 'subcategory': None}]}