O que é API? Guia de Coleta de Dados via APIs para Iniciantes

No contexto da engenharia de dados moderna, as APIs tornaram-se peças fundamentais para a coleta e integração de dados provenientes de diferentes sistemas. Para tanto, as APIs permitem a comunicação entre aplicações, facilitando o intercâmbio de informações de maneira padronizada e segura.

Essa abordagem permite aos engenheiros de dados conectar-se a fontes diversas, como sistemas em nuvem (software as a services), plataformas de redes sociais ou qualquer aplicação que precise adotar comunicação de entrada ou saída de dados.

A coleta de dados via APIs é especialmente relevante para a criação de pipelines de dados robustos e automatizados. Esses pipelines, ao integrar múltiplas fontes de dados, fornecem uma visão unificada e enriquecida para análises posteriores.

Em minha experiência liderando times de dados, posso garantir que a utilização de APIs para coleta de dados é um componente essencial para o desenvolvimento de integrações e arquiteturas avançadas para consumo de dados, como bancos consolidados, data lakes ou data warehouses.

Este artigo tem como objetivo explorar como as APIs podem ser utilizadas para coletar dados de diferentes sistemas, como construir pipelines que alimentam plataformas de visualização de dados e machine learning e como superar os desafios técnicos e boas práticas associados a cada uma dessas etapas. Para engenheiros de dados, entender o papel das APIs e saber como utilizá-las é um passo importante rumo à construção de sistemas analíticos integrados e resilientes.

O que é API?

API, da sigla Application Programming Interface, é um conjunto de definições e protocolos que permite que diferentes sistemas de software se comuniquem entre si. Ela funciona como uma ponte que facilita a troca de informações, definindo regras sobre como as requisições e respostas devem ser feitas entre sistemas.

De certa maneira, a API pode ser vista como um contrato digital que especifica exatamente como um desenvolvedor deve interagir com um determinado sistema, garantindo que as informações sejam trocadas de maneira consistente e segura.

No contexto da engenharia de software, a API permite a integração de diversos sistemas, sejam eles internos ou externos à organização, proporcionando uma coleta de dados que pode ser feita de maneira automatizada e programática. Isso significa que, ao invés de depender de processos manuais para extrair dados de uma fonte, uma API pode ser utilizada para requisitar e receber esses dados de forma contínua, o que é fundamental para a criação de pipelines que mantêm dados sempre atualizados.

 
Existem diferentes tipos de API, como REST, SOAP e GraphQL, cada uma com suas próprias características e casos de uso. A API REST, por exemplo, é amplamente utilizada pela sua simplicidade e compatibilidade com a web, enquanto SOAP é mais usada em contextos que exigem um alto nível de segurança e transações complexas. A escolha do tipo de API a ser utilizada depende das necessidades do projeto e das especificações dos sistemas envolvidos.

Introdução à Coleta de Dados via APIs

A coleta de dados automatizada com APIs pode ser comparada ao ato de cozinhar usando ingredientes entregues por um serviço de delivery. Em vez de ir ao mercado buscar cada item, você apenas faz um pedido e os ingredientes chegam à sua porta.

Da mesma forma, uma API permite que você solicite informações específicas de um servidor ou banco de dados e os dados chegam prontos para uso. Isso economiza tempo e esforço, especialmente quando precisamos lidar com grandes volumes de informações ou acessos repetitivos.

Começar com APIs não é tão complexo quanto parece. Muitas plataformas oferecem documentações ricas e interativas, como o Google Maps, Twitter e outras plataformas populares. Essas APIs disponibilizam endpoints, que funcionam como “endereços” para acessar informações específicas. Imagine um restaurante que tem diferentes pratos em seu cardápio – cada endpoint é como escolher um prato específico: você faz um pedido (chamada) e recebe um prato (dados).

Principais tipos de APIs

Quando falamos em APIs, encontramos diferentes tipos que podem ser usados para distintas aplicações. As mais comuns são RESTful APIs e SOAP APIs. REST (Representational State Transfer) utiliza o protocolo HTTP para acessar e manipular dados, tornando-o leve e eficiente. Em contraste, SOAP (Simple Object Access Protocol) é um protocolo mais estruturado, frequentemente usado em aplicações corporativas mais complexas.

As APIs podem ser classificadas em diferentes tipos, dependendo do propósito e da forma como são implementadas. Os principais tipos de API incluem:

APIs REST (Representational State Transfer)

Este é o tipo mais comum de API, especialmente utilizado na comunicação entre sistemas web. APIs REST são baseadas em padrões HTTP, como GET, POST, PUT e DELETE, são conhecidas pela simplicidade e pela facilidade de integração. Elas são amplamente utilizadas para construir serviços que precisam de alta escalabilidade e compatibilidade com a web.

APIs SOAP (Simple Object Access Protocol)

APIs SOAP são mais complexas e utilizam o protocolo XML para transmitir dados. Elas são frequentemente usadas em situações que requerem alto nível de segurança e confiabilidade, como sistemas bancários ou governamentais. SOAP oferece recursos de segurança adicionais, como WS-Security, o que o torna uma escolha adequada para transações sensíveis.

APIs GraphQL

Desenvolvida pelo Facebook, GraphQL é uma alternativa moderna ao REST que permite ao cliente especificar exatamente quais dados ele precisa. Isso reduz a quantidade de dados transferidos e aumenta a eficiência da comunicação. GraphQL é particularmente útil quando se trabalha com estruturas de dados complexas ou quando há necessidade de otimizar a performance das requisições.

APIs de WebSocket

WebSocket é um protocolo que possibilita a comunicação bidirecional em tempo real entre cliente e servidor. APIs de WebSocket são ideais para aplicações que precisam de atualizações contínuas, como chats, jogos online e dashboards em tempo real.

APIs de RPC (Remote Procedure Call)

APIs de RPC permitem que um programa execute um procedimento em outro sistema como se fosse local. Existem variantes como XML-RPC e JSON-RPC, que utilizam XML e JSON, respectivamente, para comunicação. RPC é bastante utilizado em arquiteturas distribuídas para facilitar a execução remota de funções.

Mas qual tipo de API devo utilizar?

Cada tipo de API tem suas próprias vantagens e desvantagens, e a escolha do tipo apropriado depende das necessidades específicas do sistema e do contexto em que será utilizada. Entender os diferentes tipos de APIs e suas características é fundamental para escolher a melhor abordagem para a coleta e integração de dados.

Como Funciona a Coleta de Dados com APIs

O processo de coleta de dados por meio de APIs é geralmente composto de quatro etapas principais: autenticação, requisição, resposta e tratamento dos dados.

1. Autenticação: Muitas APIs exigem uma forma de autenticação para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados. Isso pode ser feito através de uma chave de API (API Key) ou por meio de um token de autenticação mais complexo, como OAuth. Imagine isso como a chave da sua casa – só quem tem a chave consegue entrar.
2. Requisição: A próxima etapa é fazer uma chamada à API. Aqui, você define quais dados quer acessar. Isso é feito através de uma URL, que especifica o endpoint e, frequentemente, parâmetros adicionais para filtrar os dados. Por exemplo, ao buscar informações climáticas para uma cidade específica, você pode adicionar o nome da cidade como parâmetro.
3. Resposta: Depois de fazer a requisição, a API retorna uma resposta. Essa resposta é geralmente no formato JSON ou XML. JSON é o favorito devido à sua estrutura mais simples e capacidade de integrar facilmente com diversas linguagens de programação.
4. Tratamento dos Dados: Por fim, você precisa tratar esses dados para que possam ser usados nas análises. Isso pode envolver a transformação dos dados em tabelas, armazenamento em bancos de dados ou simplesmente a visualização dos resultados.

Coletando Dados com Python: Requests e Pandas

Python é uma das linguagens preferidas para trabalhar com APIs devido à simplicidade e à grande variedade de bibliotecas disponíveis. Duas dessas bibliotecas são requests e pandas. A biblioteca requests facilita o envio de requisições HTTP para acessar APIs, enquanto pandas é usada para manipular e organizar os dados recebidos.

Por exemplo, vamos considerar uma situação em que você deseja coletar dados de uma API que fornece informações sobre ações de uma empresa. Veja como isso pode ser feito de forma simples com Python:

 
import requests
 import pandas as pd
 
url = “https://api.example.com/acoes”
 parametros = {“simbolo”: “AAPL”, “intervalo”: “diario”}
 
resposta = requests.get(url, params=parametros)
 
# Verifica se a resposta foi bem-sucedida
 if resposta.status_code == 200:
     dados = resposta.json()
     df = pd.DataFrame(dados)
     print(df.head())
 else:
     print(“Erro na requisição: “, resposta.status_code)
 

 
Neste exemplo, usamos requests.get() para fazer a requisição à API, enviando parâmetros para especificar ações específicas. Depois que a API responde, o JSON é convertido em um DataFrame do pandas, uma estrutura que facilita muito o trabalho de análise.

Erros Comuns ao Utilizar APIs e Como Evitá-los

Coletar dados automaticamente com APIs pode parecer simples, mas há alguns desafios comuns que os desenvolvedores enfrentam, especialmente aqueles que estão começando. Vamos analisar alguns desses desafios e como evitá-los.

1. Autenticação Falha: Muitas APIs necessitam de uma autenticação adequada. Se você não configurar corretamente a chave de API ou o token, a requisição não será bem-sucedida. Verifique sempre se a chave está atualizada e se você possui as permissões necessárias.
2. Limites de Requisições: Algumas APIs têm um limite de requisições por minuto ou hora. Isso impede que o serviço seja sobrecarregado. Uma forma de lidar com isso é implementar mecanismos de atraso entre as requisições, como a função time.sleep() em Python.
3. Mudanças na Estrutura da API: As APIs são frequentemente atualizadas, e isso pode alterar a estrutura dos endpoints ou o formato dos dados retornados. Para mitigar esse risco, é recomendável acompanhar a documentação e planejar atualizações regulares no código.

Monitoramento de APIs e Automalização Contínua

A coleta de dados automatizada não termina com a execução de uma chamada bem-sucedida. Para transformar a coleta de dados em um processo verdadeiramente eficiente, precisamos pensar em monitoramento e automação contínua. Por exemplo, usar uma ferramenta como o Airflow permite programar tarefas de coleta, monitorar seu status e enviar alertas quando algo der errado. Isso torna todo o processo mais confiável.

Imagine que você precise coletar dados meteorológicos para alimentar um modelo preditivo diariamente às 8h da manhã. Com o Airflow, é possível agendar a execução dessa coleta de forma automática, garantindo que os dados estejam sempre disponíveis sem a necessidade de uma intervenção manual.

Considerações Finais

A coleta de dados automatizada com APIs é uma ferramenta poderosa para transformar o modo como acessamos e manipulamos informações. Desde as etapas básicas de autenticação e requisição até abordagens mais avançadas, como automação contínua com Airflow, o processo pode ser escalado e otimizado para se adequar a qualquer tipo de necessidade.

Embora existam algumas ferramentas e plataformas que simplificam o processo de coleta de dados via API, para analistas de business intelligence ou engenheiros de dados será necessário desenvolver conhecimentos em pelo menos uma linguagem de programação, como Python, que é a mais utilizada para este tipo de atividade.