API - Extraction des utilisateurs

Version simple⚓

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import requests
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url = 'https://prod.mydimomaintmx.cloud/IUT_EHC/connector/User/Filter'
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headers = {
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    'accept': 'application/json',
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    'X-API-Key': 'ma6yphqcvou_glk8vlkoih-0-embqy0i.j_b_0twomnlg2!nlzbhk5-2x!mhv-krn0qheqer8w1snkxa',
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    'Content-Type': 'application/json'
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}
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data = {
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    "archived": False,
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    "bodyNames": [
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      "IUT EPINAL"
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    ]
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}
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response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
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if response.status_code == 200:
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    users = response.json() # Réponse de l'API en JSON
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    for user in users:  
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        print(user)  # On remarquera que les données brutes au format JSON sont difficilement lisibles
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else:
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    print("Une erreur s'est produite lors de la requête.")
Ecrire les données dans un fichier texte⚓
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import json # à ajouter en début de module
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with open('users_data.txt', 'w') as file:
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        json.dump(users, file, indent=4)
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    print("Données JSON écrites dans le fichier 'users_data.txt'.")
Remarque
Ouvrir le fichier avec un éditeur de texte pour disposer d'un formatage plus lisible que le print en python
Transférer les données JSON vers un dataframe PANDAS⚓
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# Insérer en début de module
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import pandas as pd
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# Ligne existante
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users_json = response.json()
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# Appel PANDAS
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df =pd.DataFrame(users_json)
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print(df)
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# Restriction aux colonnes souhaitées
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users_df = df[['userName', 'firstName', 'lastName']]
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print(users_df)
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# Filtre des lignes où l'identifiant commence par '21'
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filtered_df = users_df[users_df['userName'].astype(str).str.startswith('21')]
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print(filtered_df) 
RemarqueTransformation des données JSON⚓
Pandas permet de travailler de manière très simple avec une structure ligne-colonne proche de celle que l'on a l'habitude de manipuler avec le tableur.
Ecrire les données dans un fichier Excel⚓
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'''
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Si openpyxl n'est pas déjà installé, vous pouvez l'installer via pip : pip3 install openpyxl
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'''
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# Écrire le DataFrame dans un fichier Excel
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filtered_df.to_excel('Export_USERS.xlsx', sheet_name='users21', index=False, engine='openpyxl')
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Remarque
La simplicité de Pandas est illustrée avec la génération du fichier EXCEL