Python | 1 日 120 分 × 7 日アプリ学習：API取得アプリ（requests使用）（中級編）

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1日目のゴール

1日目のテーマは
「requests を使って、外部APIからデータを1回取ってくる」 ところまで行くことです。

今日できるようになってほしいのは、この2つです。

外部APIって何をしているのかイメージできる
requests を使って「URLにアクセスして、結果を受け取る」コードを書ける

ここまで行けたら、もう「Webサービスと会話できるPython使い」です。

外部APIってそもそも何者？

ブラウザで見る世界と、プログラムで見る世界

ふだん、ブラウザでこんなことをしています。

天気予報サイトを開く
ニュースサイトを開く
検索サイトでキーワードを打つ

これって全部、「どこかのサーバーにリクエストを送って、結果（レスポンス）を受け取る」動きです。

外部APIは、
「人間ではなく、プログラムが使うための窓口」
だと思ってください。

人間向けのページ：HTMLで見た目が整えられている
プログラム向けのAPI：JSONなどの“データだけ”が返ってくる

PythonからAPIを叩く、というのは、

「ブラウザの代わりに、PythonがURLにアクセスして、データをもらってくる」

という行為です。

requests とは何をしてくれるライブラリか

「HTTPリクエストを簡単に送るための道具」

APIと会話するには、「HTTPリクエスト」を送る必要があります。

本当は、
ヘッダーを付けたり、メソッドを指定したり、
かなり細かいルールがありますが、
requests はそれをめちゃくちゃ簡単にしてくれます。

例えば、あるURLに「GETリクエスト」を送りたいとき、
requests がない世界だと、かなり面倒なコードになります。

でも、requests がある世界では、こうです。

import requests

response = requests.get("https://example.com")
Python

これだけで、

サーバーにアクセスする
レスポンス（結果）を受け取る
ステータスコード（成功かどうか）も一緒に持っている

というところまでやってくれます。

1日目では、
「requests = URLにアクセスして結果を持ってきてくれる便利屋」
くらいの理解でOKです。

事前準備：requests のインストール

pip で一度だけ入れておく

requests は標準ライブラリではないので、
最初に一度だけインストールが必要です。

ターミナル（またはコマンドプロンプト）で、次を実行します。

pip install requests

これが成功すれば、Pythonのコードの中で

import requests
Python

と書いて使えるようになります。

まずは「普通のWebページ」にアクセスしてみる

APIの前に、シンプルなGETリクエスト

いきなりAPIでもいいのですが、
まずは「requests が何を返してくるか」を体感してみましょう。

import requests

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

print("ステータスコード:", response.status_code)
print("本文の一部:", response.text[:200])
Python

ここで出てくる重要なものを説明します。

response = requests.get(url)
この1行で、「URLにGETリクエストを送って、結果を response に入れる」ことをしています。

response.status_code
これは「HTTPステータスコード」です。
200なら「成功」、404なら「ページが見つからない」、500なら「サーバーエラー」など。

response.text
これは「レスポンスの本文」を文字列として持っています。
普通のWebページなら、HTMLがずらっと入っています。

ここでは、[:200] として最初の200文字だけ表示しています。
全部出すと長すぎるので、ちょっとだけ覗いてみるイメージです。

いよいよ「APIらしいもの」を叩いてみる

JSONを返してくれるテスト用APIを使う

APIの世界では、
JSON（ジェイソン） という形式でデータが返ってくることが多いです。

JSONは、
Pythonでいうところの「辞書とリストの組み合わせ」によく似た形式です。

まずは、テスト用のシンプルなAPIを叩いてみましょう。
（ここでは、よく使われる「JSONを返すテストAPI」を例にします）

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1"
response = requests.get(url)

print("ステータスコード:", response.status_code)
print("生のレスポンス（文字列）:", response.text)
Python

実行すると、こんな感じの文字列が出てきます（例）：

{"userId": 1, "id": 1, "title": "delectus aut autem", "completed": false}

これは「JSON形式の文字列」です。

JSONを「Pythonのデータ」として扱う

response.json() が超重要

文字列のままだと扱いづらいので、
Pythonの辞書として扱えるように変換します。

requests には、そのための便利メソッドがあります。

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1"
response = requests.get(url)

data = response.json()

print("Pythonの型:", type(data))
print("中身:", data)
print("titleだけ取り出す:", data["title"])
print("completedだけ取り出す:", data["completed"])
Python

ここでの重要ポイントを深掘りします。

response.json() は、
レスポンスの本文をJSONとして解釈し、
Pythonのデータ（だいたいは辞書やリスト）に変換してくれます。

type(data) を見ると、おそらく <class 'dict'> になっているはずです。
つまり、data は辞書なので、
data["title"] のようにキーでアクセスできます。

この流れが、APIを使うときの基本パターンです。

URLにGETリクエストを送る
ステータスコードを確認する
JSONとして受け取る
辞書やリストとして中身を取り出す

ステータスコードをちゃんと見る習慣

成功かどうかを確認するのは大人のマナー

APIを叩くとき、
「成功した前提」でコードを書くと、
ちょっとしたエラーで簡単に壊れます。

最低限、
status_code を見て「200かどうか」を確認する癖をつけましょう。

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("タイトル:", data["title"])
else:
    print("エラーが発生しました。ステータスコード:", response.status_code)
Python

ここでの本質は、

「外部サービスは、いつも期待通りに動くとは限らない」

という前提に立つことです。

ネットワークが切れているかもしれない
サーバーが落ちているかもしれない
URLを間違えているかもしれない

だからこそ、
「成功したかどうかを確認してから中身を触る」
という流れが大事になります。

クエリパラメータ付きのリクエスト

URLに「?」で条件を付ける

APIでは、
「条件を指定してデータを絞り込む」ことがよくあります。

例えば、
https://example.com/api?user_id=1&limit=10
のように、? の後ろに key=value を並べていく形です。

requests では、
これを手書きでURLにくっつける代わりに、
params 引数を使って書くことができます。

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/todos"
params = {"userId": 1}

response = requests.get(url, params=params)

print("実際にアクセスしたURL:", response.url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("件数:", len(data))
    print("最初の1件:", data[0])
else:
    print("エラー:", response.status_code)
Python

ここでのポイントは、

params に辞書を渡すと、
?userId=1 のように自動でURLに付けてくれること。

response.url を見ると、
実際にアクセスされた完全なURLが確認できます。

1日目のミニアプリ：シンプルAPIビューア（コンソール版）

仕様

決め打ちのAPIにアクセスする
ステータスコードを表示する
JSONをPythonのデータに変換して、一部だけ表示する

GUIではなく、まずはコンソールで「APIと会話する感覚」を掴みます。

import requests

def fetch_todo(todo_id):
    url = f"https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/{todo_id}"
    response = requests.get(url)

    print("アクセスしたURL:", response.url)
    print("ステータスコード:", response.status_code)

    if response.status_code != 200:
        print("取得に失敗しました。")
        return

    data = response.json()
    print("ID:", data["id"])
    print("タイトル:", data["title"])
    print("完了フラグ:", data["completed"])

def main():
    print("APIからTODOを1件取得します。")
    todo_id = input("IDを入力してください（例: 1）: ").strip()

    if not todo_id.isdigit():
        print("数字を入力してください。")
        return

    fetch_todo(int(todo_id))

if __name__ == "__main__":
    main()
Python

ここには、1日目で押さえたい要素が全部入っています。

requests.get でAPIにアクセスしている
status_code を見て成功かどうかを判断している
response.json() で辞書に変換している
辞書から必要なキーだけ取り出して表示している

1日目で絶対に押さえてほしい本質

「URLにリクエストを送り、JSONを辞書として扱う」

今日いちばん大事なのは、この流れです。

requests.get("URL") でリクエストを送る
response.status_code で成功かどうかを見る
response.json() でPythonのデータに変換する
辞書やリストとして中身を取り出す

これができれば、
もう「外部サービスとPythonで会話できる人」です。

2日目以降は、

エラー時の例外処理（タイムアウトなど）
ヘッダーやAPIキーの扱い
GUI（tkinter）と組み合わせて「ボタンを押したらAPI取得」

といった方向に進んでいきます。

まずは今日のコードを、
URLを変えてみる
print(data) で中身を全部見てみる
data のキーを変えて別の値を表示してみる

など、少しずついじりながら、
「APIのレスポンスを“怖がらずに触る”感覚」を体に入れてみてください。

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