यह एपीआई जर्मनी के प्रमुख शहरों के लिए ट्रैफिक जाम डेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करता है जो वास्तविक समय और ऐतिहासिक अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाता है एपीआई डेवलपर्स को सभी ट्रैक किए गए जर्मन शहरों की सूची निकालने और किसी भी शहर के लिए नाम द्वारा विस्तृत ट्रैफिक डेटा लाने की अनुमति देता है इसमें औसत जाम के स्तर ट्रैफिक में खोया समय पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक शामिल हैं यह शहरी नियोजन लॉजिस्टिक्स यात्रा सलाह और डेटा एनालिटिक्स प्लेटफार्मों के लिए आदर्श है एपीआई को लचीलेपन के साथ डिज़ाइन किया गया है सरल पैरामीटर-आधारित प्रश्नों का समर्थन करते हुए प्रति शहर डेटा आउटपुट को कस्टमाइज़ करने की अनुमति देता है
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"cities_found": [
{
"rank": 1,
"city": "Berlin"
},
{
"rank": 2,
"city": "Frankfurt am Main"
},
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"rank": 3,
"city": "Leipzig"
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},
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"city": "Munich"
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},
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],
"total_cities_found": 9
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"city_name": "Berlin",
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"unit": "min"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8216/germany+traffic+analysis+api/14065/get+average+travel+time+per+10+km+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Berlin",
"change": 19,
"unit": "s"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8216/germany+traffic+analysis+api/14070/get+traffic+change+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Berlin",
"time_in_rush_hour_per_year": 84
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8216/germany+traffic+analysis+api/14075/get+time+in+rush+hour+per+year+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
जर्मनी ट्रैफिक एनालिसिस एपीआई जर्मनी के प्रमुख शहरों के लिए औसत जाम के स्तर समय बर्बाद ट्रैफिक में पीक ट्रैफिक अवधि और अन्य डेटा प्रदान करता है
एपीआई ट्रैफ़िक डेटा को एक संरचित प्रारूप में लौटाता है आमतौर पर JSON जो डेटा के आसान एकीकरण और हेरफेर की अनुमति देता है
एपीआई का उपयोग शहरी योजना लॉजिस्टिक्स अनुकूलन यात्रा सलाहकारों और डेटा विश्लेषण प्लेटफार्मों के लिए किया जा सकता है ताकि यातायात प्रबंधन से संबंधित निर्णय लेने में सुधार हो सके
विकासक डेटा की आउटपुट को सरल पैरामीटर-आधारित क्वेरीज़ का उपयोग करके कस्टमाइज कर सकते हैं ताकि वे शहर का नाम और ट्रैफिक डेटा के प्रकार को निर्दिष्ट कर सकें जिसे वे प्राप्त करना चाहते हैं
यातायात डेटा में शहर का नाम, औसत भीड़ स्तर, यातायात में खोया गया अनुमानित समय और चरम यातायात अवधि जैसे क्षेत्र शामिल हैं जिससे विस्तृत विश्लेषण संभव होता है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट जर्मन शहर में 10 किलोमीटर को कवर करने के लिए आवश्यक औसत यात्रा समय लौटाता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम औसत यात्रा समय मिनटों में और माप की इकाई शामिल होती है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट शहर के लिए ट्रैफिक समय में वृद्धि या कमी के बारे में डेटा प्रदान करता है.Response में शहर का नाम ट्रैफिक समय में बदलाव सेकंड में और मापन की इकाई शामिल है
प्रतिक्रिया JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शहर का नाम और प्रति वर्ष Rush hour में बिताया गया कुल समय घंटे में व्यक्त किया गया है यह Rush hour डेटा के आसान पार्सिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है
प्रत्येक अंत बिंदु को एक जर्मन शहर का नाम पैरामीटर के रूप में चाहिए। उपयोगकर्ता "जर्मन शहर प्राप्त करें" अंत बिंदु से उपलब्ध शहरों की सूची प्राप्त कर सकते हैं ताकि सही इनपुट सुनिश्चित किया जा सके
प्रतिक्रिया में ऐसे फ़ील्ड शामिल हैं जैसे "रैंक" (जो ट्रैफ़िक डेटा के आधार पर शहर की रैंक को इंगित करता है) और "शहर" (शहर का नाम) यह उपयोगकर्ताओं को आगे के ट्रैफ़िक डेटा प्रश्नों के लिए शहरों का पहचानने और चुनने में मदद करता है
यदि कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो एपीआई एक खाली परिणाम या डेटा की कमी को इंगित करने वाला एक विशेष संदेश लौट सकता है उपयोगकर्ताओं को अपने अनुप्रयोगों में इस तरह के परिदृश्यों को सही ढंग से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू करना चाहिए
एपीआई उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ट्रैफिक डेटा प्रकारों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसमें औसत यात्रा समय ट्रैफिक परिवर्तनों और पिक्स घंटे की अवधि शामिल हैं जो जर्मन शहरों में भीड़भाड़ के पैटर्न और ट्रैफिक फ्लो के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है
शहरी योजनाकार ट्रैफिक डेटा का उपयोग जाम के हॉटस्पॉट्स की पहचान करने के लिए कर सकते हैं अवसंरचना परिवर्तनों के प्रभाव का आकलन करने के लिए और ट्रैफिक प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए अंततः शहरी गतिशीलता में सुधार करने और यात्रा के समय को कम करने के लिए
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
636ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
633ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,140ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,430ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,765ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
943ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,364ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,613ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
0ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
563ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,360ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,408ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
134ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,612ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,560ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,645ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
546ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,374ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,434ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,845ms