[
{
"years": [
2005,
2006,
2007,
2008,
2009,
2010,
2011,
2012,
2013,
2014,
2015,
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2017,
2018,
2019,
2020,
2021,
2022,
2023,
2024,
2025
]
}
]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7540/us+unemployment+rates+api/12159/get+years+with+available+data' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{}'
[
{
"country": "United States",
"year": 2005,
"unemployment_rate": 5,
"unit": "percent"
}
]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7540/us+unemployment+rates+api/12160/get+unemployment+rate+by+year' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"year":"Required","month":"Required"}'
{
"country": "United States",
"year": 2020,
"unemployment_rate": 13.5,
"event": "Pandemic and recession"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7540/us+unemployment+rates+api/12161/get+notable+factor+or+event+by+year' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"year":"Required"}'
注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 美国失业率 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
必需
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|
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该 API 提供历史美国失业率数据,包括失业率作为浮点数、年份作为整数,以及描述影响每年失业率的重大事件或因素的字符串
API以JSON格式返回数据,结构为对象列表,每个对象代表一个年份,并包含'year'、'unemployment_rate'和'event'字段
开发人员可以使用API进行经济建模 预测失业趋势 进行研究 和创建数据可视化以分析各种事件对失业率的影响
该API允许开发者通过在HTTP GET请求中使用可选参数指定年份范围来过滤数据,从而实现针对性的数据检索
该API提供可靠的全面历史失业数据访问,使开发人员能够将有价值的经济指标无缝集成到他们的应用程序中,从而促进知情决策和分析
“获取有可用数据的年份”端点返回可用失业数据的年份列表 “按年份获取失业率”端点返回指定年份的失业率 “按年份获取显著因素或事件”端点提供该年份的失业率及其影响的重大事件
每个端点的响应包括关键字段:年份端点返回一个年份列表;失业率端点包括“国家”、“年份”和“失业率”;而显著事件端点包括“国家”、“年份”、“失业率”和“事件”
响应数据以JSON格式组织。years端点返回一个包含'years'数组的JSON对象。失业率和重要事件端点返回包含每年特定字段的JSON对象,便于解析和集成到应用程序中
端点接受参数,例如“年份”,以检索特定的失业数据或显著事件。“获取可用数据的年份”端点不需要参数,而其他两个端点需要年份参数来返回相关数据
用户可以通过在“按年份获取失业率”和“按年份获取显著因素或事件”接口中指定年份来自定义其请求。这使得用户能够获取特定感兴趣年份的数据,从而增强所获得信息的相关性
数据来源于一个信誉良好的金融网站,确保可靠性和准确性 API抓取历史失业率数据,然后将其进行结构化,以便开发人员在他们的应用程序中使用
通过对源数据进行定期更新和质量检查,数据的准确性得以维护 该API旨在提供一致和可靠的信息,使开发人员能够信任这些数据用于经济分析和决策
典型的使用案例包括经济研究、趋势分析、预测失业率,以及创建可视化以理解历史事件对失业的影响。开发者可以利用这些数据用于金融、经济和社会科学的应用