यह एपीआई जर्मनी के प्रमुख शहरों के लिए ट्रैफिक भीड़भाड़ डेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करता है जिससे वास्तविक समय और ऐतिहासिक अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाया जा सकता है एपीआई डेवलपर्स को सभी ट्रैक किए गए जर्मन शहरों की सूची निकालने और किसी भी शहर के लिए नाम के अनुसार विस्तृत ट्रैफिक डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है इसमें औसत भीड़ स्तर ट्रैफिक में गिरे हुए समय पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक शामिल हैं यह शहरी नियोजन लॉजिस्टिक्स यात्रा सलाह और डेटा एनालिटिक्स प्लेटफार्मों के लिए आदर्श है एपीआई को लचीलापन ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है जिससे प्रत्येक शहर के अनुसार डेटा उत्पादन को अनुकूलित करने के लिए सरल पैरामीटर आधारित प्रश्नों का समर्थन किया जा सके
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"cities_found": [
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"city": "Berlin"
},
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"city": "Frankfurt am Main"
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curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8213/german+traffic+stats+api/14063/get+average+travel+time+per+10+km+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Berlin",
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"unit": "s"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8213/german+traffic+stats+api/14067/get+traffic+change+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
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"city": "Berlin",
"time_in_rush_hour_per_year": 84
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8213/german+traffic+stats+api/14072/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।
जर्मन ट्राफिक स्टैट्स एपीआई प्रमुख शहरों के लिए औसत ट्रैफिक जाम स्तर, ट्रैफिक में खोया हुआ समय, पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक का डेटा प्रदान करता है
एपीआई ट्रैफिक डेटा को एक संरचित प्रारूप में लौटाती है सामान्यतः JSON जो डेटा के आसानी से एकीकरण और हेरफेर की अनुमति देता है
एपीआई का उपयोग शहरी योजना लॉजिस्टिक्स अनुकूलन यात्रा सलाह और डेटा विश्लेषण प्लेटफार्मों के लिए ट्रैफ़िक प्रबंधन से संबंधित निर्णय लेने में सुधार करने के लिए किया जा सकता है
डेवलपर्स सरल पैरामीटर-आधारित प्रश्नों का उपयोग करके डेटा आउटपुट को आकार दे सकते हैं ताकि वे शहर का नाम और उस प्रकार के ट्रैफिक डेटा को निर्दिष्ट कर सकें जिसे वे प्राप्त करना चाहते हैं
यातायात डेटा में शहर का नाम, औसत जाम का स्तर, यातायात में खोया हुआ अनुमानित समय औरピーक यातायात अवधि जैसे क्षेत्र शामिल हैं जिससे विस्तृत विश्लेषण की अनुमति मिलती है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट जर्मन शहर में 10 किलोमीटर को कवर 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 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 माप की इकाई शामिल है
उत्तर JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शहर का नाम और वर्ष में पीक समय में व्यतीत कुल समय घंटों में व्यक्त किया गया है यह पीक समय के डेटा का आसान पार्सिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है
प्रत्येक एंडपॉइंट को एक पैरामीटर के रूप में एक जर्मन शहर का नाम चाहिए होता है। उपयोगकर्ता "गेट जर्मन सिटीज" एंडपॉइंट से उपलब्ध शहरों की सूची प्राप्त कर सकते हैं ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि इनपुट मान्य है
प्रतिक्रियाओं में "रैंक" जैसे क्षेत्र शामिल हैं (जो ट्रैफिक डेटा के आधार पर शहर की रैंक को दर्शाता है) और "शहर" (शहर का नाम) यह उपयोगकर्ताओं को आगे के ट्रैफिक डेटा प्रश्नों के लिए शहरों की पहचान और चयन में मदद करता है
यदि कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो एपीआई एक खाली परिणाम या डेटा की अनुपस्थिति को इंगित करने वाला एक विशिष्ट संदेश लौटा सकता है उपयोगकर्ताओं को अपने अनुप्रयोगों में इस तरह के परिदृश्यों को सुचारू रूप से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि हैंडलिंग लागू करनी चाहिए
एपीआई उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ट्रैफिक डेटा प्रकारों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसमें औसत यात्रा समय ट्रैफिक में बदलाव और पीक घंटे की अवधि शामिल है जो जर्मन शहरों में भीड़भाड़ के पैटर्न और ट्रैफिक के प्रवाह की जानकारी प्रदान करते हैं
शहरी योजनाकार यातायात डेटा का उपयोग करके जाम के हॉटस्पॉट की पहचान कर सकते हैं बुनियादी ढांचे में बदलाव के प्रभाव का मूल्यांकन कर सकते हैं और यातायात प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित कर सकते हैं अंततः शहरी गतिशीलता में सुधार कर सकते हैं और यात्रा के समय को कम कर सकते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
838ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,138ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
23ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
299ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,376ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
3,629ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,598ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
9,827ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,124ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
362ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
0ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
0ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,440ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,371ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
287ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,245ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
460ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
449ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,076ms
सर्विस लेवल:
92%
रिस्पॉन्स टाइम:
432ms