有没有一种方法可以存储程序执行的所有GET请求的值？

问题描述

所以我有以下程序：

client = Socrata("www.datos.gov.co",None)

# Example authenticated client (needed for non-public datasets):
# client = Socrata(www.datos.gov.co,#                  MyAppToken,#                  userame="[e-mail]",#                  password="AFakePassword")

# First results,returned as JSON from API / converted to Python list of
# dictionaries by sodapy.
  results = client.get("gt2j-8ykr",limit=800000)

# Convert to pandas DataFrame
  results_df = pd.DataFrame.from_records(results)

现在，每次我运行代码时，变量'results'都具有预期的新更新值，因此数据框'results_df'也是如此。我想要做的是保存程序执行的所有GET请求（更确切地说，我只需要len（results_df））。有人建议我列出并附加len（results_df）。但是，这显然不起作用，因为它只是附加了len（results_df）的当前值，它没有保存len（results_df）的先前值，因此每次我运行代码时，我都会得到一个包含当前单个值的列表的len（results_df）。但是，我想要的是保存以前程序执行的len（results_df）以前值的列表。

对不起，如果这是一个愚蠢的问题，但是我是编码新手，我在任何地方都找不到任何解决方案。谢谢

解决方法

使用持久性文件存储并将结果长度存储在光盘上：

def write_log_of_lengths(dataframelength):
    from datetime import datetime 
    import os.path

    log_name = "my_request_log"
    if not os.path.isfile(log_name):
        with open(log_name,"w") as f:
            f.write( f"datetime,lenght_data\n" )   

    with open(log_name,"a") as f:
        f.write( f"{datetime.now()},{dataframelength}\n" )

然后使用

# your code

results_df = pd.DataFrame.from_records(results)
write_log_of_lengths(len(results_df))

---

示例：

write_log_of_lengths(5)
write_log_of_lengths(7)
write_log_of_lengths(22)

通过以下方式获取文件

datetime，lenght_data
2020-09-07 07：37：17.889504,5
2020-09-07 07：37：17.892475,7
2020-09-07 07：37：17.895424,22