यह एपीआई भारत के प्रमुख शहरों के यातायात जाम के डेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करता है, वास्तविक समय और ऐतिहासिक अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाते हुए। एपीआई डेवलपर्स को सभी ट्रैक किए गए भारतीय शहरों की सूची निकालने और किसी भी शहर का विस्तृत यातायात डेटा नाम द्वारा प्राप्त करने की अनुमति देता है। इसमें औसत जाम स्तर, यातायात में खोया हुआ समय, उच्चतम यातायात समय और बहुत कुछ शामिल है। यह शहरी योजना, लॉजिस्टिक्स, यात्रा सलाह और डेटा विश्लेषण प्लेटफार्मों के लिए अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है। एपीआई को इस उद्देश्य से डिजाइन किया गया है कि यह लचीलेपन का समर्थन करता है, प्रत्येक शहर के लिए डेटा आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए सरल पैरामीटर-आधारित क्वेरीज़ का समर्थन करता है
{
"cities": [
{
"cityName": "Kolkata"
},
{
"cityName": "Bengaluru"
},
{
"cityName": "Pune"
},
{
"cityName": "Hyderabad"
},
{
"cityName": "Chennai"
},
{
"cityName": "Mumbai"
},
{
"cityName": "Ahmedabad"
},
{
"cityName": "Ernakulam"
},
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"cityName": "Jaipur"
},
{
"cityName": "New Delhi"
}
]
}
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{
"city_name": "Mumbai",
"average_travel_time_per_10km": 4.7,
"unit": "min"
}
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{
"city": "Mumbai",
"change": -1,
"unit": "min"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8044/india+traffic+insights+extractor+api/13420/get+traffic+change+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Mumbai",
"time_in_rush_hour_per_year": 45
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8044/india+traffic+insights+extractor+api/13423/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 डेटा एपीआई प्रमुख शहरों के लिए औसत ट्रैफिक जाम के स्तर, ट्रैफिक में खोया हुआ समय, पीक ट्रैफिक अवधि, और अन्य जानकारी प्रदान करता है
एपीआई ट्रैफिक डेटा को एक संरचित प्रारूप में लौटाता है जो आमतौर पर JSON होता है जो डेटा के एकीकरण और हेरफेर को आसान बनाता है
एपीआई का उपयोग शहरी नियोजन लॉजिस्टिक्स अनुकूलन यात्रा सलाह और डेटा विश्लेषण प्लेटफार्मों के लिए किया जा सकता है ताकि ट्रैफिक प्रबंधन से संबंधित निर्णय लेने में सुधार किया जा सके
डेवलपर्स सरल पैरामीटर-आधारित प्रश्नों का उपयोग करके डेटा आउटपुट को अनुकूलित कर सकते हैं ताकि वे शहर का नाम और वह ट्रैफिक डेटा निर्दिष्ट कर सकें जिसे वे पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं
ट्रैफिक डेटा में ऐसे फ़ील्ड शामिल हैं जैसे शहर का नाम औसत जाम स्तर ट्रैफिक में खोया हुआ अनुमानित समय और पीक ट्रैफिक समय जो विस्तृत विश्लेषण की अनुमति देते हैं
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट जर्मन शहर में 10 किलोमीटर की दूरी तय करने के लिए आवश्यक औसत यात्रा समय लौटाता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम औसत यात्रा समय मिनटों में और माप की इकाई शामिल है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट शहर के लिए यातायात समय में वृद्धि या कमी का डेटा प्रदान करता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम सेकंड में यातायात समय में परिवर्तन और माप की इकाई शामिल है
प्रतिस्पंदन JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शहर का नाम और प्रति वर्ष व्यस्त समय में बिताया गया कुल समय घंटे में व्यक्त किया गया है यह व्यस्त समय डेटा की आसान व्याख्या और विश्लेषण की अनुमति देता है
प्रत्येक एंडपॉइंट को एक जर्मन शहर का नाम पैरामीटर के रूप में आवश्यक है उपयोगकर्ता "गेट जर्मन सिटीज" एंडपॉइंट से उपलब्ध शहरों की सूची प्राप्त कर सकते हैं ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि इनपुट मान्य है
प्रतिक्रिया में "रैंक" जैसे फ़ील्ड शामिल हैं (जो ट्रैफ़िक डेटा के आधार पर शहर की रैंक को दर्शाता है) और "शहर" (शहर का नाम) यह उपयोगकर्ताओं को आगे के ट्रैफ़िक डेटा प्रश्नों के लिए शहरों की पहचान और चयन करने में मदद करता है
यदि कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो एपीआई एक खाली परिणाम या डेटा की कमी का संकेत देने वाला एक विशेष संदेश लौटा सकता है उपयोगकर्ताओं को ऐसी परिस्थितियों को अनुप्रयोगों में सहजता से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू करना चाहिए
एपीआई उपयोगकर्ताओं को औसत यात्रा समय ट्रैफिक परिवर्तनों और व्यस्त समय की अवधि सहित विभिन्न ट्रैफिक डेटा प्रकारों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसके जरिए जर्मन शहरों में भीड़भाड़ के पैटर्न और ट्रैफिक प्रवाह की अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है
शहरी योजनाकार यातायात डेटा का उपयोग भीड़भाड़ के ठिकानों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं बुनियादी ढांचे में बदलाव के प्रभाव का आकलन कर सकते हैं और यातायात प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित कर सकते हैं अंततः शहरी गतिशीलता में सुधार और यात्रा के समय को कम कर सकते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
23ms
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