如何创建统计含指定搜索条件JSON记录数的Python API？

一、现有代码的问题 #

• 函数参数technology被错误覆盖为df['Key Skills']，丢失了搜索关键词
• 请求API时传入整列数据作为参数，不符合API接收逻辑
• requests.get返回的Response对象没有.count()方法，无法直接统计
• KeyError大概率是API返回的JSON结构中不存在'Key Skills'字段，或读取时未正确解析嵌套结构

二、API端实现（Flask为例） #

先搭建正确的API服务，负责接收搜索关键词，读取数据后统计符合条件的记录数：

from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

# 替换为你的实际数据源（可从文件/数据库读取）
data = {
    "Job ID": [1, 2, 3],
    "Key Skills": ["Python, SQL", "Java, Python", "C++, JavaScript"]
}
df = pd.DataFrame(data)

@app.route('/data', methods=['GET'])
def count_jobs_by_skill():
    # 获取请求中的搜索关键词
    skill = request.args.get('skill', '')
    if not skill:
        return jsonify({"error": "请提供搜索关键词"}), 400
    
    # 模糊匹配'Key Skills'列，类似SQL的%str%逻辑
    matching_count = df['Key Skills'].str.contains(skill, case=False, na=False).sum()
    
    return jsonify({"skill": skill, "count": int(matching_count)})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='127.0.0.1', port=5000, debug=True)

三、客户端调用修正（Jupyter Notebook中） #

修正你的调用代码，正确请求API并获取统计结果：

import requests

api_url = "http://127.0.0.1:5000/data"

def get_number_of_jobs_T(technology):
    params = {"skill": technology}
    r = requests.get(api_url, params=params)
    
    result = r.json()
    if "error" in result:
        return f"错误: {result['error']}"
    
    return f"包含技能'{technology}'的职位数量: {result['count']}"

# 调用示例
print(get_number_of_jobs_T("Python"))

四、关键知识点说明 #

• 模糊搜索：用pandas.Series.str.contains()实现类似%str%的模糊匹配，case=False忽略大小写，na=False排除空值干扰
• 参数传递：通过request.args.get()获取URL查询参数，确保参数传递逻辑正确
• 结果统计：用.sum()统计布尔序列中True的数量，即匹配成功的记录数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者indy