यह API एक विश्वसनीय वित्तीय स्रोत से अधिग्रहित ऐतिहासिक अमेरिकी बेरोजगारी दर डेटा को उजागर करती है। API डेटा JSON प्रारूप में लौटाती है, जिसे वस्तुओं की एक सूची के रूप में संरचित किया गया है, जहां प्रत्येक वस्तु एक वर्ष का प्रतिनिधित्व करती है। प्रत्येक वर्ष की वस्तु में वर्ष एक पूर्णांक के रूप में, बेरोजगारी दर एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या के रूप में, और उस वर्ष के दौरान बेरोजगारी दर को प्रभावित करने वाले एक महत्वपूर्ण घटना या कारक का वर्णन करने वाला एक स्ट्रिंग होता है। डेवलपर्स विशिष्ट एंडपॉइंट पर सरल HTTP GET अनुरोधों का उपयोग करके इस डेटा को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। एंडपॉइंट विशिष्ट वर्ष की सीमा द्वारा डेटा को फ़िल्टर करने के लिए वैकल्पिक पैरामीटर स्वीकार करेगा। डेटा स्कीमा सुसंगत और अच्छी तरह से परिभाषित है, जो आसान पार्सिंग और उपयोग सुनिश्चित करता है। API को मजबूत और प्रभावी बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो डेवलपर्स को आर्थिक मॉडलिंग, पूर्वानुमान, अनुसंधान और डेटा दृश्यता के लिए मूल्यवान वित्तीय डेटा तक विश्वसनीय पहुँच प्रदान करता है। API प्रतिक्रिया JSON में संरचित होगी, जिसमें शीर्ष स्तर का तत्व वर्ष की वस्तुओं की एक सूची है। सूची में प्रत्येक वस्तु में 'year' (पूर्णांक), 'unemployment_rate' (फ्लोट), और 'event' (स्ट्रिंग) फील्ड्स शामिल हैं। सुचारू संचालन और डेवलपर्स को सूचना प्रदान करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू किया जाएगा। डेवलपर्स मानक HTTP पुस्तकालयों और JSON पार्सरों का उपयोग करके आसानी से इस API को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकते हैं, जिससे व्यापक डेटासेट तक कार्यक्रम संबंधी पहुंच संभव हो सके।
{
"years": [
2023,
2022,
2021,
2020,
2019,
2018,
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2016,
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2012,
2011,
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2007,
2006,
2005,
2004,
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2001,
2000,
1999,
1998,
1997,
1996,
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1986,
1985,
1984,
1983,
1982,
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1979,
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1977,
1976,
1975,
1974,
1973,
1972,
1971,
1970,
1969,
1968,
1967,
1966,
1965,
1964,
1963,
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1961,
1960,
1959,
1958,
1957,
1956,
1955,
1954,
1953,
1952,
1951,
1950,
1949,
1948,
1947,
1946,
1945,
1944,
1943,
1942,
1941,
1940
]
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8312/us+unemployment+data+fetch+api/14449/get+years+with+available+data' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{}'
{
"country": "U.S.",
"year": 1940,
"unemployment_rate": 14.6
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8312/us+unemployment+data+fetch+api/14454/get+unemployment+rate+by+year' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"year":"Required"}'
{
"country": "United States",
"year": 2020,
"unemployment_rate": 13.5,
"event": "Pandemic and recession"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8312/us+unemployment+data+fetch+api/14457/get+notable+factor+or+event+by+year' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"year":"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।
एपीआई ऐतिहासिक अमेरिका के बेरोजगारी दर के डेटा प्रदान करता है जिसमें बेरोजगारी दर एक अंशांक संख्या के रूप में वर्ष एक पूर्णांक के रूप में और एक स्ट्रिंग जो प्रत्येक वर्ष के लिए बेरोजगारी दर को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण घटनाओं या कारकों का वर्णन करती है
एपीआई डेटा को JSON प्रारूप में लौटाता है जिसे वस्तुओं की सूची के रूप में ढाला गया है जहां प्रत्येक वस्तु एक वर्ष का प्रतिनिधित्व करती है और इसमें 'वर्ष' 'बेरोजगारी दर' और 'घटना' के लिए फ़ील्ड होते हैं
डेवलपर्स आर्थिक मॉडलिंग के लिए एपीआई का उपयोग कर सकते हैं बेरोजगारी के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए अनुसंधान करने के लिए और विभिन्न घटनाओं के बेरोजगारी दरों पर प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए
एपीआई डेवलपर्स को वैकल्पिक मानकों का उपयोग करके HTTP GET अनुरोध में वर्षों की एक श्रृंखला निर्दिष्ट करके डेटा को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है जिससे लक्षित डेटा पुनर्प्राप्ति संभव होती है
एपीआई व्यापक ऐतिहासिक बेरोजगारी डेटा तक विश्वसनीय पहुंच प्रदान करता है जिससे डेवलपर्स अपने अनुप्रयोगों में मूल्यवान आर्थिक संकेतकों को आसानी से एकीकृत कर सकते हैं और सूचित निर्णय लेने और विश्लेषण को सुविधाजनक बना सकते हैं
"उपलब्ध डेटा के साथ वर्ष प्राप्त करें" एंडपॉइंट उन वर्षों की एक सूची लौटाता है जिनके लिए बेरोजगारी डेटा उपलब्ध है "वर्ष द्वारा बेरोजगारी दर प्राप्त करें" एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट वर्ष के लिए बेरोजगारी दर लौटाता है जबकि "वर्ष द्वारा उल्लेखनीय कारक या घटना प्राप्त करें" एंडपॉइंट उस वर्ष के लिए इसे प्रभावित करने वाली एक महत्वपूर्ण घटना के साथ बेरोजगारी दर प्रदान करता है
हर एन्डपॉइंट की प्रतिक्रिया में महत्वपूर्ण फ़ील्ड शामिल हैं: वर्षों के एन्डपॉइंट के लिए यह वर्षों की सूची लौटाता है; बेरोजगारी दर के एन्डपॉइंट के लिए, इसमें 'देश', 'वर्ष' और 'बेरोजगारी_दर' शामिल हैं; और उल्लेखनीय घटनाओं के एन्डपॉइंट के लिए, इसमें 'देश', 'वर्ष', 'बेरोजगारी_दर' और 'घटना' शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित किया गया है वर्षों का एंडपॉइंट 'years' ऐरे के साथ एक JSON ऑब्जेक्ट वापस करता है बेरोजगारी दर और महत्वपूर्ण घटनाओं के एंडपॉइंट JSON ऑब्जेक्ट्स को वापस करते हैं जिनमें प्रत्येक वर्ष के लिए विशिष्ट फ़ील्ड होते हैं जिससे एप्लिकेशन में आसान पार्सिंग और एकीकरण संभव होता है
एंडपॉइंट्स ऐसे पैरामीटर्स को स्वीकार करते हैं जैसे 'वर्ष' विशेष बेरोजगारी डेटा या महत्वपूर्ण घटनाओं को पुनः प्राप्त करने के लिए "उपलब्ध डेटा के साथ वर्षों को प्राप्त करें" एंडपॉइंट को पैरामीटर्स की आवश्यकता नहीं है जबकि अन्य दो एंडपॉइंट्स प्रासंगिक डेटा लौटाने के लिए वर्ष पैरामीटर की आवश्यकता होती है
उपयोगकर्ता "साल के अनुसार बेरोजगारी दर प्राप्त करें" और "साल के अनुसार उल्लेखनीय कारक या घटना प्राप्त करें" एंडपॉइंट्स में एक वर्ष निर्दिष्ट करके अपने अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं यह उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचि के विशिष्ट वर्षों के लिए डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है जिससे प्राप्त जानकारी की प्रासंगिकता बढ़ जाती है
डेटा एक प्रतिष्ठित वित्तीय वेबसाइट से प्राप्त किया गया है जो विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करती है एपीआई ऐतिहासिक बेरोजगारी दर डेटा को स्क्रैप करती है जिसे फिर व्यवस्थित किया जाता है और डेवलपर्स के उपयोग के लिए अपने अनुप्रयोगों में उपलब्ध कराया जाता है
डेटा सटीकता को नियमित अपडेट और स्रोत डेटा पर किए गए गुणवत्ता जांच के माध्यम से बनाए रखा जाता है API को लगातार और विश्वसनीय जानकारी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे डेवलपर्स आर्थिक विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए डेटा पर भरोसा कर सकें
सामान्य उपयोग के मामलों में आर्थिक शोध प्रवृत्ति विश्लेषण बेरोजगारी दरों की भविष्यवाणी और इतिहासिक घटनाओं के बेरोजगारी पर प्रभाव को समझने के लिए दृश्य प्रस्तुतियाँ बनाना शामिल हैं डेवलपर्स इस डेटा का उपयोग वित्त अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में एप्लिकेशन के लिए कर सकते हैं
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