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【python】openDBで書籍情報を取得する

 
Contents
  1. OpenDBとは
  2. APIキー取得方法
  3. APIの使い方
  4. pythonでの実装方法

OpenDBとは

openDBは図書館情報のAPIも提供しているカーリル社と版元ドットコムの共同プロジェクトとして作成されています。(カーリル社が提供しているcalilAPIは別途記載しています。)

書籍情報を高速レスポンスで提供するAPIの実現を目指しています。

取得できる情報は、書名や著者名，出版社名、発行年月日など様々な情報を取得可能です。

実際に取得できる情報の全ては公式リファレンスに記載がありますので一度確認してみてください。

https://openbd.jp/spec/ (openDB公式リファレンス)

【python】カーリルAPIで図書蔵書情報を取得するAPIキー取得方法 ✅カーリル公式ページにアクセス ✅ログイン/新規登録からユーザ登録 ✅https://cali...

 

APIキー取得方法

本APIにAPIキーは必要ありません。

APIの使い方

👇まずはお試しください。

Executeをクリックすることで結果を確認できます。

パラメータの使い方

対象の書籍のISBNをパラメータのisbnに設定することで書籍情報を取得することができます。

pythonでの実装方法

import requests
import json

endpoint = "https://api.openbd.jp/v1/get"

headers= {
    
}
params={
    "isbn":"9784061538290"
}

result = requests.get(endpoint, headers=headers, params=params)

res = result.json()

# print(res["onix"]["RecordReference"])
print(res[0]["onix"]["RecordReference"])
print(res[0]["onix"]["DescriptiveDetail"]["Collection"]["TitleDetail"]["TitleElement"][0]["TitleText"]["content"])
print(res[0]["onix"]["DescriptiveDetail"]["TitleDetail"]["TitleElement"]["TitleText"]["content"])
for author in res[0]["onix"]["DescriptiveDetail"]["Contributor"]: #著者が複数人の場合
    print(author["PersonName"]["content"])
print(res[0]["onix"]["DescriptiveDetail"]["Subject"]["SubjectHeadingText"])
print(res[0]["onix"]["DescriptiveDetail"]["TitleDetail"]["TitleElement"]["TitleText"]["content"])
for text in res[0]["onix"]["CollateralDetail"]["TextContent"]:
    print(text["Text"])

出力結果：

9784061538290
KS情報科学専門書
OpenCVによる画像処理入門　改訂第2版
小枝 正直
上田 悦子
中村 恭之
技術・工学;;コンピュータ;画像処理;情報科学;ＯｐｅｎＣＶ;Ｃ言語;Ｃ＋＋;Ｐｙｔｈｏｎ;プログラミング;実践;;;;;;;;;
OpenCVによる画像処理入門　改訂第2版
３言語対応で、画像処理の基本が身につくテキストの改訂版。ＯｐｅｎＣＶ３．２に対応。「距離画像処理」を新たに解説。初学者に最適
3言語(C言語、C++、Python)対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版！
・OpenCV3.2に対応し、さらにパワーアップ！
・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる!
・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適!
・「距離画像処理」を新たに解説！

【「まえがき」より】
本書は、基本的かつ汎用性の高い画像処理アルゴリズムを選定して解説した。また初学者が独学でも学べるように、開発環境の構築方法やカメラのセットアップ、トラブルシューティングなどの詳細な手順を載せている。本書ではまず、画像処理アルゴリズムについて解説し、内部で行われる処理が十分に理解されることに重点を置いている。その後、各種プログラミング言語（擬似言語、C言語）での実装例を並べて表記し、各アルゴリズムがどのようにコーディングされるのかを解説する。さらに、OpenCV の関数を用いたプログラム（Python、C++言語）も併記し、OpenCV の利用方法を説明する。
今回、第2版に改訂するにあたり、画像処理技術に関連する最新動向への対応を目指した。11章に距離画像処理を新たに追加して、近年、重要度が増している距離カメラの構造や計測原理、距離画像の処理方法についてまとめた。また、OpenCV も第1版出版後の 2015 年 6 月に Ver.3.0 が公開され、現在も多数の改良がなされている。現時点で最新の Ver.3.2 は十分に安定して利用できる状況と判断し、第2版ではインストールやプログラムを Ver.3.2 対応の表記に変更した。

【おもな内容】
Chapter1　画像処理とOpenCV
Chapter2　OpenCVの導入
Chapter3　画像入力
Chapter4　デジタル画像と配列
Chapter5　画像形式と色空間
Chapter6　濃淡変換
Chapter7　フィルタ処理
Chapter8　2値画像処理
Chapter9　複数画像の利用
Chapter10　幾何学変換
Chapter11　距離画像処理

姉妹書『OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門』は2017年8月刊行予定。
Chapter1　画像処理とOpenCV
Chapter2　OpenCVの導入
Chapter3　画像入力
Chapter4　デジタル画像と配列
Chapter5　画像形式と色空間
Chapter6　濃淡変換
Chapter7　フィルタ処理
Chapter8　2値画像処理
Chapter9　複数画像の利用
Chapter10　幾何学変換
Chapter11　距離画像処理
付録A　OpenCVをソースからビルドする
付録B　カメラ画像取り込み時の解像度設定
付録C　Kinectのセットアップ
付録D　Intel RealSenseのセットアップ  
付録E　OpenCVモジュール概説
付録F　擬似言語
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