如果您正在建立需要準確計算銷售稅的應用程序,那麼 zip.tax API 是一個出色的整合工具。本指南將引導您了解如何在 Python 應用程式中設定和使用 zip.tax API。
先決條件
開始之前,請確保您具備以下條件:
- Python 基礎。
- Python 開發環境建置完畢。
- 來自 zip.tax 的 API 金鑰。
第 1 步:安裝所需的庫
為了發出 HTTP 請求,我們將使用 Python 的標準 requests 套件。此外,我們將使用 json 來解析 JSON 回應。
第 2 步:設定您的 Python 項目
建立新的專案目錄並初始化新模組:
mkdir ziptax-python && cd ziptax-python
第三步:編寫程式碼
這是一個簡單的 Python 應用程式的完整範例,該應用程式查詢 zip.tax API 以獲取銷售稅資訊。
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()
守則解釋
- API 請求: get_sales_tax 函式使用 API 金鑰和位址建構 URL,發出 GET 請求,並解析回應。
- 回應解析:回應 JSON 已解組,以便輕鬆存取銷售稅詳細資料。
- 顯示結果: 主要函數列印指定地址代碼的標準化地址、緯度/經度和銷售稅率。您可以使用此處的任何回應值來輸出您需要的資料。
第 4 步:運行應用程式
將程式碼儲存到檔案(例如main.py),然後執行程式:
python main.py
您應該會看到與此類似的輸出:
Normalized Address: 200 Spectrum Center Dr, Irvine, CA 92618-5003, United States Address Lat/Lng: 33.652530, -117.747940 Rate: 7.75%
結論
將 zip.tax API 整合到您的 Python 應用程式中非常簡單。透過遵循本指南,您可以使用基於地址的準確銷售稅資訊來增強您的申請。更多詳情請參考官方文件。
如果您有任何問題或回饋,請隨時在下面發表評論。快樂編碼!
以上是將 zip.zax 銷售稅 API 整合到您的 Python 應用程式中的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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