使用Python导入超过10000行的api url数据

可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经安装了Python的最新版本，并且安装了所需的依赖库，如pandas和requests。
创建一个Python脚本文件，比如import_data.py，并在文件开头导入所需的库：

import pandas as pd
import requests

定义一个函数来导入数据，比如import_api_data(url)：

def import_api_data(url):
    response = requests.get(url)  # 发送GET请求获取数据
    data = response.json()  # 将响应数据解析为JSON格式
    df = pd.DataFrame(data)  # 将JSON数据转换为DataFrame
    return df

在主程序中调用import_api_data函数，并传入API的URL：

if __name__ == "__main__":
    url = "https://example.com/api/data"  # 替换为实际的API URL
    df = import_api_data(url)
    print(df.head())  # 打印前几行数据进行验证

以上代码将从指定的API URL获取数据，并将其转换为DataFrame对象。你可以根据实际情况对数据进行进一步处理和分析。

对于超过10000行的数据，可以考虑使用分页获取数据的方式，以避免一次性加载过多数据导致内存溢出。可以通过API提供的分页参数或者使用循环遍历的方式逐页获取数据，并将每页数据追加到一个总的DataFrame中。

在处理大规模数据时，还可以考虑使用并行处理技术，如多线程或多进程，以加快数据导入的速度。

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