Tem uma questão que as respostas estão muito parecidas.
Conforme informação abaixo
A API que estamos trabalhando nos permite acessar dados climáticos de inúmeras cidades do mundo em diferentes períodos do tempo. Se explorarmos a documentação dessa API vamos encontrar diversas maneiras de montar a URL para fazer a requisição da forma que precisamos.
Com base nisso, considere as seguintes especificações:
cidade: Rio de Janeiro
tipo de dado: csv
período de tempo: 01/01/2022 até 01/02/2022
Considerando o que já aprendemos sobre essa API e consultando a documentação, assinale a alternativa que apresenta a URL correta para extrairmos os dados conforme especificado acima.
Alternativa correta
data_inicio = "2022-01-01"
data_fim = "2022-02-01"
city = "Rio de Janeiro"
key = "SUA_CHAVE"
URL = join("https://weather.visualcrossing.com/VisualCrossingWebServices/rest/services/timeline/",
f"{city}/{data_inicio}/{data_fim}?unitGroup=metric&include=days&key={key}&contentType=csv")
dados = pd.read_csv(URL)
print(dados.head())
Alternativa correta
data_inicio = "2022-01-01"
data_fim = "2022-02-01"
city = "RiodeJaneiro"
key = "SUA_CHAVE"
URL = join("https://weather.visualcrossing.com/VisualCrossingWebServices/rest/services/timeline/",
f"{city}/{data_inicio}/{data_fim}?unitGroup=metric&include=days&key={key}&contentType=csv")
dados = pd.read_csv(URL)
print(dados.head())
Muito bem! Assim conseguimos extrair os dados climáticos da cidade do Rio de Janeiro seguindo as especificações propostas no exercício.
Alternativa correta
data_inicio = "2022-01-01"
data_fim = "2022-02-01"
city = "RiodeJaneiro"
key = "SUA_CHAVE"
URL = join("https://weather.visualcrossing.com/VisualCrossingWebServices/rest/services/timeline/",
f"{city}/{data_inicio}/{data_fim}?unitGroup=metric&include=days&key={key}&contentType=json")
dados = pd.read_csv(URL)
print(dados.head())
Conforme especificado, os dados devem ser retornados no formato csv.
Alternativa correta
data_inicio = "01-01-2022"
data_fim = "01-02-2022"
city = "RiodeJaneiro"
key = "SUA_CHAVE"
URL = join("https://weather.visualcrossing.com/VisualCrossingWebServices/rest/services/timeline/",
f"{city}/{data_inicio}/{data_fim}?unitGroup=metric&include=days&key={key}&contentType=csv")
dados = pd.read_csv(URL)
print(dados.head())
