Tag: পাইথন প্রোগ্রামিং

পৃথিবীতে বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান প্রয়োজনীয় অনেক ডেটা সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করে। সেই সঙ্গে তারা এপিআই (API)-এর মাধ্যমে সেসব ডেটা যেন অন্যরা পেতে পারে, তার ব্যবস্থাও রাখে। অনেক সময় সেই ডেটা পেতে হলে যেই এপিআই ব্যবহার করতে হয়, সেজন্য মূল্য পরিশোধ করতে হয়, আবার কখনও কখনও বিনামূল্যেও অনেক ডেটা পাওয়া যায়। আবহাওয়া সংক্রান্ত ডেটা, শেয়ার বাজারের ডেটা, মুদ্রার বিনিময় হার, ভৌগলিক বিভিন্ন ডেটা ইত্যাদি অনেক রকমের ডেটাই এপিআই ব্যবহার করে পাওয়া যায়। এখন এই লেখায় আমরা দেখবো, পাইথন প্রোগ্রামে আবহাওয়া সংক্রান্ত এপিআই ব্যবহার করে কিভাবে তথ্য সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করতে হয়।

আমরা যদি Weather API লিখে গুগলে সার্চ করি, তাহলে প্রথম পৃষ্ঠাতেই ওপেন ওয়েদার ম্যাপ-এর একটি লিঙ্ক আসবে (https://openweathermap.org/api)। এখানে বিভিন্ন এপিআই আছে, যেখানে বর্তমান সময়ের আবহাওয়ার তথ্য পাওয়া যায়, আবার আবহাওয়ার পূর্বাভাস (forecast) পাওয়ার জন্যও সেখানে এপিআই আছে। আমরা দেখবো বর্তমান সময়ের আবহাওয়ার তথ্য কিভাবে পেতে পারি। সেজন্য আমাদের যেতে হবে Current weather data সেকশনে। এখন, এই এপিআই ব্যবহার করার জন্য একটি এপিআই কি (API Key) প্রয়োজন হবে, আর এই বিষয়ে বিস্তারিত লেখা আছে https://openweathermap.org/appid লিঙ্কে। ওখানে গিয়ে appid (যা আসলে API Key) সেই সম্পর্কে জেনে নিতে হবে। নতুন যেকোনো এপিআই ব্যবহার করার সময় আমাদেরকে ডকুমেন্টেশন পড়ার অভ্যাস তৈরি করতে হবে। অনেক সময় ডকুমেন্টেশন না পড়ে কেবল উদাহরন বা নমুনা কোড দেখলেই বুঝা যায় যে এপিআই কীভাবে ব্যবহার করতে হবে, তবে আমার পরামর্শ হবে, সবসময় ডকুমেন্টেশন পড়ার চেষ্টা করা। তাতে হয়ত ঘণ্টা খানেক বেশি সময় লাগবে, কিন্তু একটা জিনিস ভালোভাবে জানা হয়ে গেলে ব্যবহার করা সহজ হয় এবং অনাকাঙ্খিত অনেক ঝামেলা এড়ানো যায়।

ওপেন ওয়েদার ম্যাপের এপিআই কি পেতে হলে সেখানে সাইন আপ করতে হবে বা একাউন্ট তৈরি করতে হবে। একাউন্ট তৈরি হয়ে গেলে https://home.openweathermap.org/api_keys পেজ থেকে এপিআই কি পাওয়া যাবে এবং প্রয়োজন হলে নতুন এপিআই কি তৈরি করতে হবে।
এখন আমরা চলে যাব, এপিআই-এর ডকুমেন্টেশনে, যেখান থেকে জানা যাবে যে, এপিআই কীভাবে ব্যবহার করতে হবে। ডকুমেন্টেশনের লিঙ্ক হচ্ছে https://openweathermap.org/current। আমরা ঢাকা শহরের জন্য আবহাওয়ার তথ্য জানতে চাইব, আর সেজন্য city id ব্যবহার করতে হবে। ঢাকা শহরের city id জানার জন্য http://bulk.openweathermap.org/sample/ ওয়েবপেজ থেকে city.list.josn ফাইলটি ডাউনোড করে dhaka লিখে সেই ফাইলে সার্চ করতে হবে। তো আমি এভাবে জানতে পারলাম যে, ঢাকার city id হচ্ছে 1337179. তাহলে ওয়েব ব্রাউজারে আমরা যদি http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?id=1337179&APPID=xyz ঠিকানায় যাই, তাহলে আমরা ঢাকা শহরের আবহাওয়ার তথ্য দেখতে পাবো। xyz-এর জায়গায় এপিআই কি বসাতে হবে। এখন, এই তথ্য আমরা পাইথন প্রোগ্রামের সাহায্যে পাওয়ার ব্যবস্থা করবো। এজন্য আমরা requests মডিউল ব্যবহার করবো। এই মডিউল সম্পর্কে উদাহরণসহ আলোচনা করেছি “পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা দ্বিতীয় খণ্ড” বইতে।

import requests

URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
payload = {"id": "1337179", "APPID": "7dd241yyyycd16xxxx"}

r = requests.get(URL, params=payload)

print(r.text)

প্রোগ্রামটি রান করলে নিচের মতো একটি আউটপুট পাবো –

{"coord":{"lon":90.42,"lat":24.17},"weather":[{"id":721,"main":"Haze","description":"haze","icon":"50n"}],"base":"stations","main":{"temp":300.15,"pressure":1001,"humidity":88,"temp_min":300.15,"temp_max":300.15},"visibility":3500,"wind":{"speed":3.6,"deg":90},"clouds":{"all":75},"dt":1564268448,"sys":{"type":1,"id":9145,"message":0.0091,"country":"BD","sunrise":1564269901,"sunset":1564317863},"timezone":21600,"id":1337179,"name":"Dhaka Division","cod":200}

এখন আমরা এই আউটপুট কপি করে https://jsonformatter.org/json-pretty-print ওয়েবসাইটে বসিয়ে সুন্দর করে দেখতে পারি। অথবা পাইথন প্রোগ্রামটি একটু পরিবর্তন করেও দেখা যায়। আগের কোডে নিচের দুটি লাইন যুক্ত করতে হবে – 

result = r.json()
print(json.dumps(result, indent=4))

আর প্রোগ্রামের শুরুতে json মডিউল ইমপোর্ট করতে হবে। এখন প্রোগ্রাম রান করলে সুন্দরভাবে আউটপুট দেখা যাবে। 

আমাদের দরকার আজকের দিনের বর্তমান তাপমাত্রা, যেটি আমরা পাব result[“main”][“temp”]-এ। আর সেই সঙ্গে বাতাসের আর্দ্রতার তথ্যও আমরা নেব, আর সেটি পাব result[“main”][“humidity”]-তে। এখন তাপমাত্রা আমরা কোন এককে পাচ্ছি? এটি ডকুমেন্টেশন পড়লেই বুঝা যাবে (এখানে – https://openweathermap.org/current#current_JSON)। 

আমাদের প্রোগ্রামটি এখন দাঁড়াচ্ছে এমন – 

import requests
import json

BASE_URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

payload = {"id": "1337179", "APPID": "7dd241yyyycd16xxxx"}

r = requests.get(BASE_URL, params=payload)
result = r.json()

print("Temperature", result["main"]["temp"])
print("Humidity", result["main"]["humidity"])

পরের লেখায় আমরা দেখবো, কিভাবে এই তথ্য আমরা একটি ডেটাবেজে সংরক্ষণ করতে পারি।

নোট – ওপরের প্রোগ্রামগুলোতে 7dd241yyyycd16xxxx এর বদলে নিজের একাউন্ট থেকে সঠিক APP ID বসাতে হবে।

আগের পর্বে আমরা দেখেছি কীভাবে পাইথনের বিল্টইন ফাংশন ব্যবহার করে সর্টিং করা যায়। এই লেখায় আমরা আরেকটু জটিল সর্টিংয়ের কাজ করব, তবে বিল্টইন ফাংশন ব্যবহার করেই কাজগুলো করা হবে।

ধরা যাক, একটি লিস্টে বিভিন্ন ফলের নাম এবং সেই ফল কতগুলো করে আছে, সেটি দেওয়া আছে – fruits = [(‘orange’, 3), (‘apple’, 3), (‘banana’, 2), (‘mango’, 10), (‘guava’, 5)]

এখন এই লিস্টকে আমরা যদি সর্ট করি, তাহলে ফলের নাম অনুসারে সর্ট হয়ে যাবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(sorted(fruits))
[('apple', 3), ('banana', 2), ('guava', 5), ('mango', 10), ('orange', 3)]

ফলের নাম অনুসারে সর্ট হওয়ার কারণ কী? ফলের সংখ্যা অনুসারেও তো সর্ট হতে পারত। এখানে প্রতিটি টাপলের প্রথম উপাদান সেই টাপলের প্রতিনিধিত্ব করে। যেমন, টাপলে আমরা যদি আগে সংখ্যা লিখতাম, তারপরে ফলের নাম লিখতাম, তাহলে সংখ্যা অনুযায়ী সর্ট হতো।

কিন্তু আমরা যদি চাই, আমাদেরকে যেই লিস্ট দেওয়া আছে সেটি ফলের নাম নয়, বরং সংখ্যা অনুসারে সর্ট করা হবে, তখন কী করতে হবে? প্রতিটি টাপলের দ্বিতীয় উপাদানটি যদি সেই টাপলের প্রতিনিধিত্ব করত, তাহলে কিন্তু আমরা কাঙ্ক্ষিত উপায়ে সর্ট করতে পারতাম। sorted() ফাংশনে key নামে একটি প্যারামিটার আছে, যার মাধ্যমে আমরা বলে দিতে পারি, কোন উপাদানটির ওপর ভিত্তি করে সর্ট করার কাজটি হবে। key-তে আসলে একটি ফাংশন দেওয়া হয়, আর যেই লিস্ট সর্ট করতে হবে, তার প্রতিটি উপাদান সেই ফাংশনের মধ্যে পাঠানো হয়। ফাংশনটি একটি উপাদান রিটার্ন করবে, যার ওপর ভিত্তি করে সর্টিং হবে। তাহলে আমরা এখানে যেই কাজটি করতে চাচ্ছি, সেখানে এমন একটি ফাংশন লিখতে হবে, যা (‘apple’, 3) ইনপুট নিবে আর 3 রিটার্ন করবে।

def compare_fnc(item):
    return item[1]

fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
print(sorted(fruits, key=compare_fnc))

ওপরের কোড রান করলে দেখা যাবে ফলের সংখ্যা অনুযায়ী ছোট থেকে বড় ক্রমে সর্ট করা হয়ে গিয়েছে।

[('banana', 2), ('orange', 3), ('apple', 3), ('guava', 5), ('mango', 10)]

বড় থেকে ছোট ক্রমে সর্ট করতে চাইলে লিখতে হবে sorted(fruits, key=compare_fnc, reverse=True).

পাইথনে operator মডিউলে একটি ফাংশন আছে itemgetter, যেটি ব্যবহার করে আমরা ওপরের কাজটি আরো সহজে করতে পারি, আমাদের নিজেদের কষ্ট করে ফাংশন তৈরি করতে হবে না।

from operator import itemgetter

fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
print(sorted(fruits, key=itemgetter(1)))

ওপরের কোডে itemgetter(1) এর বদলে itemgetter(0) লিখলে ফলের নাম অনুযায়ী সর্ট হয়ে যাবে। এখন আমরা যদি চাই, প্রথমে ফলের সংখ্যা অনুযায়ী সর্ট হবে, তারপরে যেসব ফলের সংখ্যা সমান, তাদের মধ্যে নাম অনুযায়ী সর্ট হবে, তাহলে কী করতে হবে? মানে আমাদের আউটপুট (‘orange’, 3′), (‘apple’, 3) ক্রমে না এসে (‘apple’, 3), (‘orange’, 3) ক্রমে আসবে। কাজটি সহজেই করা যায় এভাবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(sorted(fruits, key=itemgetter(1, 0)))
[('banana', 2), ('apple', 3), ('orange', 3), ('guava', 5), ('mango', 10)]

এখান আমরা itemgetter(1, 0) ব্যবহার করেছি। কিন্তু এখন আমরা যদি চাই, ফলের সংখ্যার বড় থেকে ছোট ক্রমে সর্ট হবে আর যেসব ফলের সংখ্যা সমান, তারা নাম অনুযায়ী ছোট থেকে বড় ক্রমে সর্ট হবে, তখন কী করতে হবে? তাহলে দুইবার সর্ট করার কাজটি করতে হবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(fruits)
[('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> fruits = sorted(fruits, key=itemgetter(0))
>>> print(fruits)
[('apple', 3), ('banana', 2), ('guava', 5), ('mango', 10), ('orange', 3)]
>>> fruits = sorted(fruits, key=itemgetter(1), reverse=True)
>>> print(fruits)
[('mango', 10), ('guava', 5), ('apple', 3), ('orange', 3), ('banana', 2)]

ওপরের পদ্ধতি কাজ করে, কারণ পাইথনের sorted() ফাংশন stable সর্ট করে। sort()-এর ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য।

এই টিউটোরিয়ালে পাইথন দিয়ে কিভাবে সর্ট করতে হয়, সেটি আলোচনা করা হবে। প্রোগ্রামিংয়ে সর্ট (sort) করা মানে হচ্ছে কোনো নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানো। পাইথনে কোনো লিস্টকে সর্ট করার জন্য একটি মেথড দেওয়া আছে, যার নাম হচ্ছে sort()। নিচের কোড দেখলেই sort() কী করে, সেটি বুঝা যাবে –

>>> li = [1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]
>>> li.sort()
>>> print(li)
[1, 2, 3, 3, 4, 5, 6]

প্রোগ্রামটি রান করলে দেখা যাচ্ছ যে, লিস্টের সংখ্যাগুলো ছোট থেকে বড় ক্রমে সাজানো হয়ে গিয়েছে। এখন, কেউ যদি চায় যে, সে বড় থেকে ছোট ক্রমে সাজাবে, তাহলে sort() মেথডের ভেতরে reverse নামে একটি প্যারামিটার আছে, সেখানে True পাঠাতে হবে –

>>> li = [1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]
>>> li.sort(reverse=True)
>>> print(li)
[6, 5, 4, 3, 3, 2, 1]

একটি স্ট্রিংয়ের লিস্টকেও একইভাবে সর্ট করা যায়। যেমন –

>>> countries = ["Bangladesh", "Japan", "Australia", "Canada", "Singapore"]
>>> countries.sort()
>>> print(countries)
['Australia', 'Bangladesh', 'Canada', 'Japan', 'Singapore']

আমরা দেখতে পাচ্ছি, লিস্টকে সর্ট করা হলে লিস্টের ভেতরের উপাদানগুলো নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানো হয়ে যায়, আগের লিস্টটি আর পাওয়া যায় না। কিন্তু আমরা যদি সেটি পেতে চাই, তাহলে কী করতে হবে? পাইথনে আরেকটি ফাংশন আছে, যার নাম sorted(). এটি সর্ট করার পরে একটি নতুন লিস্ট রিটার্ন করে। যেই লিস্টটি সর্ট করা হচ্ছে, সেটি পরিবর্তন হয় না। নিচের কোড দেখলেই এটি বুঝতে পারা যাবে –

>>> li = [1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]
>>> nums = sorted(li)
>>> print(nums)
[1, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
>>> print(li)
[1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]

sorted() ফাংশনটি কেবল লিস্ট না, অন্য ইটারেবলের (iterable) ওপরও কাজ করে। যেমন, আমরা চাইলে একটি টাপলকে সর্ট করতে পারি। ফলাফল হিসেবে একটি লিস্ট রিটার্ন করা হবে।

>>> tpl = (3, 8, 1, 4, 6, 2)
>>> result = sorted(tpl)
>>> result
[1, 2, 3, 4, 6, 8]
>>> tpl
(3, 8, 1, 4, 6, 2)

sorted() ফাংশনেও উল্টো ক্রমে সর্ট করতে চাইলে reverse প্যারামিটার ব্যবহার করা যাবে।

>>> li = [1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]
>>> nums = sorted(li, reverse=True)
>>> print(nums)
[6, 5, 4, 3, 3, 2, 1]
>>> print(li)
[1, 3, 4, 5, 6, 2, 3]

পাইথনের এই বিল্টইন সর্ট করার ফাংশনটিতে আসলে Timsort নামক একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়।

পাইথনের সর্টিং নিয়ে পরবর্তী লেখায় আমরা আরেকটু জটিল ডেটা স্ট্রাকচার কীভাবে সর্ট করতে হয়, সেটি দেখব।