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lol开放了中国区的api接口吗
有是有,但是没有国服的= =、、国内的第三方应用的数据我估计有3种途径:
1. 少数与腾讯有合作,直接获得数据
2. 通过盒子类的工具自行记录
3. 爬了别人应用里的数据
下面主要说说Riot Games的官方REST API。最近我和另外两个小伙伴刚开始一个英雄联盟(LOL)数据挖掘小项目,计划主要使用这个API来获取数据(除了国服和台服无法通过此API获取,美欧韩之类的全部都可以)。Riot Games的官方开发者论坛上给出了一个第三方库列表,主要是使用各种语言编写的wrapper。因为我们打算使用Python来做,所以只看了Python的几个库,目前觉得这个相对较好、方法较全:Cassiopeia,基于Python 3.x(通过使用future模块,2.7也是可以用的哦)。
以下我对一些API中出现的游戏术语做了翻译,并对可能用到的一些GET方法做了简要说明。
请教,京东联盟的API如何使用
1、调用京东API接口时,即是与京东服务器进行一次数据交互的过程,所有的API都是基于REST基础的接口规范,可兼容多种编程语言,同时查询API全部支持http post和http get两种方法,对于修改及操作类型API只支持http post方法,推荐大家使用http post方法。
2、使用API现使用在沙箱环境下默认提供的用户ID与API-Key来调用一个接口来获取信息;其中API-Key释义:appkey:京东颁发的唯一标识一个商家的ID号,具体获取签名调用接口方法请参看技术规范。
3、数据获取方式:京东开放平台调用接口都是通过调用API来实现的,所有的API都是基于REST协议,可兼容多种编程语言。只要能够按照京东的规范POST调用参数就可以取得相应接口返回的商家数据。
4、调用入口环境地址,即调用接口(API)时,都通过访问该地址,来获取该接口需要获取的数据正式环境:
http://gw.shop.360buy.com/routerjson沙箱环境:routerjson
5、调用参数 调用接口(API)时,必须传入的系统级参数以及应用级参数,该接口更多输入参数以及返回结构详见API文档
聚推客联盟这么把优选的接口放到首页
点后面的三个点更多,设置放置到主页就好。
聚推客是专业的裂变微信拓客软件系统及方案提供商,热门系统有:微信活动(大转盘抽奖、红包答题)、微商城(砍价、助力、拼团)、裂变吸粉(H5游戏、报名、投票)等,是企业营销拓客、裂变引流、推广运营。
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亚马逊联盟的api能完成什么工作
API支持广大联盟站点通过程序访问卓越亚马逊庞大的商品库来为其中的商品做广告,并可由此获得高额服务费,从而实现联盟网站与卓越亚马逊的双赢。
据介绍,商品广告API可以帮助联盟网站利用产品搜索、查找产品及相关产品信息等功能,在其网站放置卓越亚马逊相应的产品广告,并通过程序接口将网站用户
浏览量导向卓越亚马逊页面。成功推荐用户访问卓越亚马逊网站购买合格商品后,联盟网站可获得最高达7%的服务费。
英雄联盟 Riot Games REST API 简析
英雄联盟(League of Lengends,LoL)是一款几乎众所周知的MOBA在线竞技游戏了,游戏具有很强的可玩性和竞技性,以及,可量化性——玩家们常常使用量化的数据作为互相交流与能力评估的依据。
最近我和另外两个小伙伴刚开始一个英雄联盟(LoL)数据挖掘小项目,计划主要使用 Riot Games的官方REST API 来获取数据(除了国服和台服无法通过此接口获取,美欧韩之类的全部都可以)。Riot Games的官方开发者论坛上给出了一个 第三方库列表 ,主要是使用各种语言编写的wrapper。因为我们打算使用Python来做,所以只看了Python的几个库,目前觉得这个相对较好、方法较全: Cassiopeia ,基于Python 3.x(通过使用future模块,2.7也是可以用的哦)。
以下我对一些API中出现的游戏术语做了翻译,对可能用到的一些GET方法做了简要说明,最后简单分析了下API的方便程度。
可以看到,大部分Method返回的都是基于某一个具体玩家的数据,如果只是做一个基本的游戏数据查询应用,目前的API已经是足以胜任的。但是一旦我们需要进行更深层次的分析,比如某一个英雄在某一段位、某一时间段内的胜率,那么API里没有一个可以直接获取大量比赛数据的Method。但这并非说明完全做不到,一种可行的策略是通过一次比赛获得参加该比赛玩家的数据,再通过玩家数据获取更多比赛数据,逐步累积出一个够大的数据集。不过由于一个玩家的水平是一定的,不大可能通过单个玩家得到各个层次的比赛数据,所以需要多个来自不同段位的种子玩家。更多细节在此就忽略了,我们仍然有许多问题有待进一步考虑。
现在许多第三方的LoL应用都涉及英雄的win rate、ban rate之类的数据,但我们想做的不是这种简单的统计,而是挖掘。后续我应该会把一些分析结果也放上来。
Update: 项目Github传送门 (目前已做好数据获取部分,一些基本的统计/机器学习方法也有所尝试)
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