यह एपीआई भारत के प्रमुख शहरों के ट्रैफिक जाम डेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करता है जो वास्तविक समय और ऐतिहासिक अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाता है एपीआई डेवलपर्स को सभी ट्रैक किए गए भारतीय शहरों की सूची निकालने और किसी भी शहर का विस्तृत ट्रैफिक डेटा नाम के अनुसार प्राप्त करने में सक्षम बनाता है इसमें औसत जाम स्तर ट्रैफिक में खोया समय पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक शामिल हैं यह शहरी योजना लॉजिस्टिक्स यात्रा सलाह और डेटा एनालिटिक्स प्लेटफार्मों के लिए आदर्श है एपीआई को लचीलेपन को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है जो प्रत्येक शहर के लिए डेटा आउटपुट को तैयार करने के लिए सरल पैरामीटर आधारित प्रश्नों का समर्थन करता है
{
"cities": [
{
"cityName": "Kolkata"
},
{
"cityName": "Bengaluru"
},
{
"cityName": "Pune"
},
{
"cityName": "Hyderabad"
},
{
"cityName": "Chennai"
},
{
"cityName": "Mumbai"
},
{
"cityName": "Ahmedabad"
},
{
"cityName": "Ernakulam"
},
{
"cityName": "Jaipur"
},
{
"cityName": "New Delhi"
}
]
}
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{
"city_name": "Mumbai",
"average_travel_time_per_10km": 4.7,
"unit": "min"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8042/india+traffic+data+fetch+api/13417/get+average+travel+time+per+10+km+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Mumbai",
"change": -1,
"unit": "min"
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8042/india+traffic+data+fetch+api/13419/get+traffic+change+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"Required"}'
{
"city": "Mumbai",
"time_in_rush_hour_per_year": 45
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8042/india+traffic+data+fetch+api/13422/get+time+in+rush+hour+per+year+by+city' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"city":"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।
जर्मनी ट्रैफिक डेटा एपीआई प्रमुख शहरों के लिए औसत भीड़ स्तर, ट्रैफिक में गंवाए गए समय, पीक ट्रैफिक अवधि और अधिक पर डेटा प्रदान करता है
एपीआई संरचित प्रारूप में ट्रैफ़िक डेटा लौटाता है जो आमतौर पर JSON होता है जिससे डेटा के एकीकरण और हेरफेर में आसानी होती है
एपीआई का उपयोग शहरी नियोजन लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइजेशन यात्रा सलाहकार और डेटा एनालिटिक्स प्लेटफार्म के लिए ट्रैफिक प्रबंधन से संबंधित निर्णय लेने में सुधार के लिए किया जा सकता है
डेवलपर्स सरल पैरामीटर-आधारित प्रश्नों का उपयोग करके डेटा आउटपुट को अनुकूलित कर सकते हैं ताकि वे शहर का नाम और ट्रैफिक डेटा के प्रकार को निर्दिष्ट कर सकें जिसे वे प्राप्त करना चाहते हैं
यातायात डेटा में फ़ील्ड शामिल हैं जैसे शहर का नाम, औसत भीड़ स्तर, यातायात में खोया हुआ अनुमानित समय, और पीक ट्रैफिक अवधि, जो विस्तृत विश्लेषण की अनुमति देती है
यह एंडपॉइंट निर्दिष्ट जर्मन शहर में 10 किलोमीटर कवर करने के लिए आवश्यक औसत यात्रा समय लौटाता है उत्तर में शहर का नाम औसत यात्रा समय मिनटों में और माप की इकाई शामिल होती है
यह एंडपॉइंट एक निर्दिष्ट शहर के लिए यातायात समय में वृद्धि या कमी के डेटा प्रदान करता है प्रतिक्रिया में शहर का नाम सेकंड में यातायात समय में परिवर्तन और माप की इकाई शामिल है
प्रतिक्रिया JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शहर का नाम और वर्ष में व्यस्त घंटों में व्यतीत कुल समय घंटों में व्यक्त किया गया है यह व्यस्त घंटे के डेटा के आसान पर्सिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है
प्रत्येक एंडपॉइंट को एक जर्मन शहर का नाम एक पैरामीटर के रूप में आवश्यक है उपयोगकर्ता वैध इनपुट सुनिश्चित करने के लिए "जर्मन शहर प्राप्त करें" एंडपॉइंट से उपलब्ध शहरों की सूची प्राप्त कर सकते हैं
प्रतिक्रिया में "रैंक" जैसे क्षेत्र शामिल हैं (जो यातायात डेटा के आधार पर शहर की रैंक को दर्शाता है) और "शहर" (शहर का नाम) यह उपयोगकर्ताओं को अन्य यातायात डेटा प्रश्नों के लिए शहरों की पहचान और चयन करने में मदद करता है
अगर कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो एपीआई खाली परिणाम या डेटा की कमी का संकेत देने वाला विशेष संदेश लौटा सकता है उपयोगकर्ताओं को अपने अनुप्रयोगों में ऐसे परिदृश्यों को सही तरीके से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि हैंडलिंग लागू करनी चाहिए
एपीआई उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ट्रैफिक डेटा प्रकारों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसमें औसत यात्रा समय ट्रैफिक परिवर्तन और चरम समय की अवधि शामिल हैं जो जर्मन शहरों में भीड़गतियों और ट्रैफिक प्रवाह के पैटर्न में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है
शहरी योजनाकार यातायात डेटा का उपयोग अव्यवस्था के हॉटस्पॉट्स की पहचान करने के लिए कर सकते हैं बुनियादी ढांचे में बदलाव के प्रभाव का आकलन कर सकते हैं और यातायात प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन कर सकते हैं अंततः शहरी गतिशीलता में सुधार और यात्रा के समय को कम कर सकते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,334ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
23ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,408ms
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100%
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10,047ms
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100%
रिस्पॉन्स टाइम:
16ms
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100%
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1,076ms
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100%
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1,659ms
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100%
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8,434ms
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100%
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3,054ms
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100%
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3,050ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
4,967ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,202ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,703ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
19ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,183ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
389ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
9,245ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,343ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
412ms
सर्विस लेवल:
50%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,372ms