Wenn Sie eine Anwendung erstellen, die genaue Umsatzsteuerberechnungen erfordert, ist die zip.tax-API ein hervorragendes Tool zur Integration. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Einrichtung und Verwendung der zip.tax-API in einer Python-Anwendung.
Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:
- Grundkenntnisse in Python.
- Eine Python-Entwicklungsumgebung eingerichtet.
- Ein API-Schlüssel von zip.tax.
Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken installieren
Für HTTP-Anfragen verwenden wir das Standard-Anfragepaket von Python. Darüber hinaus verwenden wir JSON zum Parsen von JSON-Antworten.
Schritt 2: Richten Sie Ihr Python-Projekt ein
Erstellen Sie ein neues Projektverzeichnis und initialisieren Sie ein neues Modul:
mkdir ziptax-python && cd ziptax-python
Schritt 3: Schreiben Sie den Code
Hier ist ein vollständiges Beispiel einer einfachen Python-Anwendung, die die zip.tax-API nach Umsatzsteuerinformationen abfragt.
import requests import json class Response: def __init__(self, data): self.version = data.get("version") self.r_code = data.get("rCode") self.results = [Result(result) for result in data.get("results", [])] self.address_detail = AddressDetail(data.get("addressDetail", {})) class Result: def __init__(self, data): self.geo_postal_code = data.get("geoPostalCode") self.geo_city = data.get("geoCity") self.geo_county = data.get("geoCounty") self.geo_state = data.get("geoState") self.tax_sales = data.get("taxSales") self.tax_use = data.get("taxUse") self.txb_service = data.get("txbService") self.txb_freight = data.get("txbFreight") self.state_sales_tax = data.get("stateSalesTax") self.state_use_tax = data.get("stateUseTax") self.city_sales_tax = data.get("citySalesTax") self.city_use_tax = data.get("cityUseTax") self.city_tax_code = data.get("cityTaxCode") self.county_sales_tax = data.get("countySalesTax") self.county_use_tax = data.get("countyUseTax") self.county_tax_code = data.get("countyTaxCode") self.district_sales_tax = data.get("districtSalesTax") self.district_use_tax = data.get("districtUseTax") self.district1_code = data.get("district1Code") self.district1_sales_tax = data.get("district1SalesTax") self.district1_use_tax = data.get("district1UseTax") self.district2_code = data.get("district2Code") self.district2_sales_tax = data.get("district2SalesTax") self.district2_use_tax = data.get("district2UseTax") self.district3_code = data.get("district3Code") self.district3_sales_tax = data.get("district3SalesTax") self.district3_use_tax = data.get("district3UseTax") self.district4_code = data.get("district4Code") self.district4_sales_tax = data.get("district4SalesTax") self.district4_use_tax = data.get("district4UseTax") self.district5_code = data.get("district5Code") self.district5_sales_tax = data.get("district5SalesTax") self.district5_use_tax = data.get("district5UseTax") self.origin_destination = data.get("originDestination") class AddressDetail: def __init__(self, data): self.normalized_address = data.get("normalizedAddress") self.incorporated = data.get("incorporated") self.geo_lat = data.get("geoLat") self.geo_lng = data.get("geoLng") def get_sales_tax(address, api_key): try: api_url = f"https://api.zip-tax.com/request/v50?key={api_key}&address={requests.utils.quote(address)}" response = requests.get(api_url) if response.status_code != 200: raise Exception(f"Unexpected status code: {response.status_code}") response_data = response.json() return Response(response_data) except Exception as e: print(f"Error fetching sales tax: {e}") return None def main(): api_key = "your_api_key_here" # Replace with your actual API key address = "200 Spectrum Center Dr, Irvine, CA 92618" # Example Address tax_info = get_sales_tax(address, api_key) if tax_info: print(f"Normalized Address: {tax_info.address_detail.normalized_address}") print(f"Address Lat/Lng: {tax_info.address_detail.geo_lat}, {tax_info.address_detail.geo_lng}") if tax_info.results: print(f"Rate: {tax_info.results[0].tax_sales * 100:.2f}%") if __name__ == "__main__": main()
Erläuterung des Kodex
- API-Anfrage: Die Funktion get_sales_tax erstellt eine URL mit dem API-Schlüssel und einer Adresse, stellt eine GET-Anfrage und analysiert die Antwort.
- Antwortanalyse: Der Antwort-JSON ist nicht gemarshallt, um einen einfachen Zugriff auf Umsatzsteuerdetails zu ermöglichen.
- Ergebnisse anzeigen: Die Hauptfunktion druckt die normalisierte Adresse, Lat/Lng und den Umsatzsteuersatz für den angegebenen Adresscode. Sie können hier jeden der Antwortwerte verwenden, um die benötigten Daten auszugeben.
Schritt 4: Führen Sie die Anwendung aus
Speichern Sie den Code in einer Datei (z. B. main.py) und führen Sie dann das Programm aus:
python main.py
Sie sollten eine Ausgabe ähnlich dieser sehen:
Normalized Address: 200 Spectrum Center Dr, Irvine, CA 92618-5003, United States Address Lat/Lng: 33.652530, -117.747940 Rate: 7.75%
Abschluss
Die Integration der zip.tax-API in Ihre Python-Anwendung ist unkompliziert. Wenn Sie diesem Leitfaden folgen, können Sie Ihre Bewerbung mit genauen Umsatzsteuerinformationen basierend auf der Adresse erweitern. Weitere Einzelheiten finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Wenn Sie Fragen oder Feedback haben, können Sie unten gerne einen Kommentar hinterlassen. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntegrieren Sie die zip.zax Sales Tax API in Ihre Python-App. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)