यह एपीआई एक विश्वसनीय वित्तीय स्रोत से खींची गई ऐतिहासिक अमेरिकी बेरोजगारी दर डेटा को प्रदर्शित करता है। एपीआई डेटा को JSON प्रारूप में लौटाता है, जो वस्तुओं की सूची के रूप में संरचित होता है, जहाँ प्रत्येक वस्तु एक वर्ष का प्रतिनिधित्व करती है। प्रत्येक वर्ष की वस्तु में वर्ष को एक पूर्णांक, बेरोजगारी दर को एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या, 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 इस डेटा को एक विशिष्ट एन्डपॉइंट पर सरल HTTP GET अनुरोधों का उपयोग करके पुनः प्राप्त कर सकते हैं। एन्डपॉइंट विशेष वर्षों की सीमा के द्वारा डेटा को फ़िल्टर करने के लिए वैकल्पिक पैरामीटर्स स्वीकार करेगा। डेटा स्कीमा सुसंगत और अच्छी तरह से परिभाषित है, जो आसान पार्सिंग और उपयोग सुनिश्चित करता है। एपीआई को मजबूत और कुशल बनाने के लिए डिजाइन किया गया है, जो डेवलपर्स को आर्थिक मॉडलिंग, पूर्वानुमान, अनुसंधान, और डेटा दृश्यांकन के लिए मूल्यवान वित्तीय डेटा तक विश्वसनीय पहुंच प्रदान करता है। एपीआई प्रतिक्रिया JSON में संरचित होगी, जिसमें शीर्ष स्तर का तत्व वर्ष वस्तुओं की सूची होगी। सूची में प्रत्येक वस्तु में 'वर्ष' (पूर्णांक), 'बेरोजगारी_दर' (फ्लोट), और 'घटना' (स्ट्रिंग) के क्षेत्र शामिल होते हैं। सुचारू संचालन और डेवलपर्स को सूचनात्मक फीडबैक सुनिश्चित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू किया जाएगा। डेवलपर्स सामान्य HTTP पुस्तकालयों और JSON पार्सरों का उपयोग करके आसानी से इस एपीआई को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकते हैं, जिससे व्यापक डेटासेट तक कार्यक्रमिक पहुंच संभव होती है
{
"years": [
2023,
2022,
2021,
2020,
2019,
2018,
2017,
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2000,
1999,
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1971,
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1969,
1968,
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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/8314/us+unemployment+info+api/14448/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/8314/us+unemployment+info+api/14453/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/8314/us+unemployment+info+api/14459/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 अमेरिकी बेरोजगारी दर डेटा प्रदान करता है जिसमें बेरोजगारी दर एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या के रूप में होती है वर्ष एक पूर्णांक के रूप में होता है और प्रत्येक वर्ष के लिए बेरोजगारी दर को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण घटनाओं या कारकों का वर्णन करने वाला एक स्ट्रिंग होता है
एपीआई डेटा को JSON प्रारूप में लौटाता है जिसे वस्तुओं की सूची के रूप में संरचित किया गया है जहां प्रत्येक वस्तु एक वर्ष का प्रतिनिधित्व करती है और इसमें 'वर्ष' 'बेरोज़गारी दर' और 'घटना' के लिए फ़ील्ड होती हैं
डेवलपर्स आर्थिक मॉडलिंग के लिए API का उपयोग कर सकते हैं बेरोज़गारी के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए शोध करने के लिए और विभिन्न घटनाओं के बेरोज़गारी दरों पर प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए डेटा दृश्यावलोकन बनाने के लिए
एपीआई डेवलपर्स को वैकल्पिक पैरामीटर का उपयोग करके HTTP GET अनुरोध में वर्षों की एक सीमा निर्दिष्ट करके डेटा को फ़िल्टर करने की अनुमति देती है जिससे लक्षित डेटा पुनर्प्राप्ति संभव होती है
एपीआई विश्वसनीय पहुंच प्रदान करता है व्यापक ऐतिहासिक बेरोजगारी डेटा तक जिससे डेवलपर्स अपने अनुप्रयोगों में मूल्यवान आर्थिक संकेतकों को सहजता से एकीकृत कर सकते हैं जिससे सूचित निर्णय लेने और विश्लेषण में सुविधा होती है
"प्राप्त वर्षों के साथ उपलब्ध डेटा" अंत बिंदु उन वर्षों की सूची लौटाता है जिनके लिए बेरोजगारी डेटा उपलब्ध है "प्राप्त वर्ष द्वारा बेरोजगारी दर" अंत बिंदु किसी निर्दिष्ट वर्ष के लिए बेरोजगारी दर लौटाता है जबकि "प्राप्त वर्ष द्वारा उल्लेखनीय कारक या घटना" अंत बिंदु उस वर्ष के लिए उसे प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण घटना के साथ बेरोजगारी दर प्रदान करता है
प्रत्येक एंडपॉइंट की प्रतिक्रिया में प्रमुख फ़ील्ड शामिल हैं: वर्षों के एंडपॉइंट के लिए, यह वर्षों की एक सूची लौटाता है; बेरोजगारी दर के एंडपॉइंट के लिए, इसमें 'देश', 'वर्ष', और 'बेरोजगारी_दर' शामिल है; और उल्लेखनीय घटनाओं के एंडपॉइंट के लिए, इसमें 'देश', 'वर्ष', 'बेरोजगारी_दर', और 'घटना' शामिल है
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है वर्ष का एंडपॉइंट एक 'years' एरे के साथ JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है बेरोजगारी दर और प्रमुख घटनाओं का एंडपॉइंट प्रत्येक वर्ष के लिए विशिष्ट फ़ील्ड वाले JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिससे आसान पार्सिंग और अनुप्रयोगों में एकीकरण संभव होता है
एंडपॉइंट्स विशिष्ट बेरोज़गारी डेटा या उल्लेखनीय घटनाओं को पुनः प्राप्त करने के लिए 'साल' जैसे पैरामीटर स्वीकार करते हैं "उपलब्ध डेटा के साथ वर्षों को प्राप्त करें" एंडपॉइंट को पैरामीटर की आवश्यकता नहीं होती जबकि अन्य दो एंडपॉइंट्स प्रासंगिक डेटा लौटाने के लिए साल पैरामीटर की आवश्यकता होती है
उपयोगकर्ता "वर्ष के अनुसार बेरोजगारी की दर प्राप्त करें" और "वर्ष के अनुसार उल्लेखनीय कारक या घटना प्राप्त करें" अंत बिंदुओं में एक वर्ष निर्दिष्ट करके अपने अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं यह उपयोगकर्ताओं को रुचि के विशिष्ट वर्षों के लिए डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है जो प्राप्त की गई जानकारी की प्रासंगिकता को बढ़ाता है
डेटा एक प्रतिष्ठित वित्तीय वेबसाइट से प्राप्त किया गया है जिससे विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित होती है एपीआई ऐतिहासिक बेरोजगारी दर डेटा को स्क्रैप करता है जिसे फिर संरचित किया जाता है और डेवलपर्स के लिए अपनी अनुप्रयोगों में उपयोग करने के लिए सुलभ बनाया जाता है
डेटा सटीकता नियमित अपडेट और स्रोत डेटा पर किए गए गुणवत्ता जांच के माध्यम से बनाए रखी जाती 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
विशिष्ट उपयोग के मामलों में आर्थिक अनुसंधान ट्रेंड विश्लेषण बेरोज़गारी दरों की भविष्यवाणी और ऐतिहासिक घटनाओं के बेरोज़गारी पर प्रभाव को समझने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बनाना शामिल है डेवलपर्स इस डेटा का उपयोग वित्त अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में अनुप्रयोगों के लिए कर सकते हैं
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