यह एपीआई जर्मनी के प्रमुख शहरों के ट्रैफिक जाम डेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करता है जो वास्तविक समय और ऐतिहासिक अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाता है यह एपीआईdevelopersको सभी ट्रैक किए गए जर्मन शहरों की सूची निकालने और किसी भी शहर के लिए नाम से विस्तृत ट्राफिक डेटा प्राप्त करने में सक्षम बनाता है इसमें औसत जाम स्तर समय बर्बाद ट्रैफिक में पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक शामिल हैं यह शहरी योजना लॉजिस्टिक्स यात्रा सलाह और डेटा एनालिटिक्स प्लेटफार्मों में अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है एपीआई को लचीलापन ध्यान में रखते हुए डिजाइन किया गया है जो प्रत्येक शहर के लिए डेटा आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए साधारण पैरामीटर आधारित क्वेरी का समर्थन करता है
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"cities_found": [
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"rank": 1,
"city": "Berlin"
},
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"rank": 2,
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"city": "Munich"
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curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8215/get+traffic+data+from+germany+api/14066/get+average+travel+time+per+10+km+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
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"city": "Berlin",
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}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8215/get+traffic+data+from+germany+api/14071/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/8215/get+traffic+data+from+germany+api/14076/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 से ट्रैफ़िक डेटा प्राप्त करने वाला एपीआई प्रमुख शहरों के लिए औसत जाम स्तर समयTraffic में खोया हुआ समय पीक ट्रैफ़िक अवधि और अधिक पर डेटा प्रदान करता है
एपीआई ट्रैफिक 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 योजनाओं, लॉजिस्टिक्स अनुकूलन, यात्रा सलाह और डेटा विश्लेषण प्लेटफार्मों के लिए किया जा सकता है ताकि यातायात प्रबंधन से संबंधित निर्णय लेने में सुधार किया जा सके
डेवलपर्स डेटा आउटपुट को अनुकूलित कर सकते हैं सरल पैरामीटर-आधारित प्रश्नों का उपयोग करके शहर के नाम और ट्रैफ़िक डेटा के प्रकार को निर्दिष्ट करने के लिए जो वे प्राप्त करना चाहते हैं
यातायात डेटा में शहर का नाम, औसत ट्रैफिक स्तर, ट्रैफिक में खोया हुआ अनुमानित समय और पिक ट्रैफिक अवधि जैसे क्षेत्र शामिल हैं जो विस्तृत विश्लेषण की अनुमति देते हैं
यह एंडपॉइंट निर्दिष्ट जर्मन शहर में 10 किलोमीटर कवर करने के लिए आवश्यक औसत यात्रा समय लौटाता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम औसत यात्रा समय मिनट में और माप की एकाई शामिल होती है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट शहर के लिए ट्रैफिक समय में वृद्धि या कमी के बारे में डेटा प्रदान करता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम ट्रैफिक समय में परिवर्तन सेकंड में और मापन की इकाई शामिल होती है
प्रतिक्रिया JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शहर का नाम और प्रति वर्ष पीक आवर में व्यतीत कुल समय घंटों में व्यक्त किया गया है यह पीक आवर डेटा के विश्लेषण और पार्सिंग को आसान बनाता है
प्रत्येक अंत बिंदु को एक पैरामीटर के रूप में एक जर्मन शहर का नाम आवश्यक है उपयोगकर्ता "जर्मन शहर प्राप्त करें" अंत बिंदु से उपलब्ध शहरों की सूची प्राप्त कर सकते हैं ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि इनपुट मान्य है
प्रतिसाद में "रैंक" जैसे फ़ील्ड शामिल होते हैं (जो ट्रैफ़िक डेटा के आधार पर शहर की रैंक को दर्शाता है) और "शहर" (शहर का नाम) यह उपयोगकर्ताओं को ट्रैफ़िक डेटा प्रश्नों के लिए शहरों की पहचान करने और चुनने में मदद करता है
यदि कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो एपीआई एक खाली परिणाम या डेटा की कमी का संकेत देने वाला एक विशिष्ट संदेश वापस कर सकता है उपयोगकर्ताओं को चाहिए कि वे अपने अनुप्रयोगों में इस तरह की स्थितियों को कुशलता से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू करें
यह एपीआई उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ट्रैफ़िक डेटा प्रकारों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसमें औसत यात्रा समय ट्रैफ़िक परिवर्तनों और बंपर-टू-बंपर समय शामिल हैं जो जर्मन शहरों में भीड़भाड़ के पैटर्न और ट्रैफ़िक प्रवाह की जानकारी प्रदान करते हैं
शहरी योजनाकार यातायात डेटा का उपयोग भीड़भाड़ के गर्म स्थानों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं, बुनियादी ढांचे में परिवर्तनों का प्रभाव 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:
1,107ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
8,434ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,138ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
592ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
16ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
16ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
7,712ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,021ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
442ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
3,787ms