Python—使用While循环，如何更新要在函数中使用的变量字符串

背景：我正在尝试使用从Twitch的API调用的数据创建一个数据帧。它们每次调用只允许100条记录，因此每次拉动时都会提供一个新的分页光标，以便转到下一页。我使用下面的代码尝试并有效地提取这些数据，而不是手动调整get响应中的after=（分页值）。现在，我试图使动态变量为“Pagination”变量，但它仅在循环完成后更新-没有帮助！看看下面，你是否注意到我可以做些什么来实现这个目标。感谢您的帮助

TwitchTopGamesDataFrame = [] #This is our Data List                    
BaseURL = 'https://api.twitch.tv/helix/games/top?first=100'
Headers = {'client-id':'lqctse0orgdbs5gdf5faz665api03r','Authorization': 'Bearer a1yl09mwmnwetp6ovocilheias8pzt'}
Indent = 2
Pagination = ''
FullURL = BaseURL + Pagination
Response = requests.get(FullURL,headers=Headers)
iterations = 1 # Data records returned are equivalent to iterations x100

#Loop: Response, Convert JSON data, Append to Data List, Get Pagination & Replace String in Variable - Iterate until 300 records
while count <= 3:
    #Grab JSON Data, Convert, & Append
    ResponseJSONData = Response.json()
    #print(pgn) - Debug
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    TopGamesDF = pd.DataFrame(ResponseJSONData['data'])
    TopGamesDF = TopGamesDF[['id','name']]
    TopGamesDF = TopGamesDF.rename(columns={'id':'GameID','name':'GameName'})
    TopGamesDF['Rank'] = TopGamesDF.index + 1
    TwitchTopGamesDataFrame.append(TopGamesDF)
    #print(FullURL) - Debug
    #Grab & Replace Pagination Value
    ResponseJSONData['pagination']
    RPagination = pd.DataFrame(ResponseJSONData['pagination'],index=[0])
    pgn = str('&after='+RPagination.to_string(index=False,header=False).strip())
    Pagination = pgn
    #print(FullURL) - Debug
    iterations += 1
TwitchTopGamesDataFrame```

TwitchTopGamesDataFrame=[]这是我们的数据列表
BaseURL=https://api.twitch.tv/helix/games/top?first=100'
标题={'client-id'：'lqctse0orgdbs5gdf5faz665api03r'，'Authorization'：'Bearer a1yl09mwmnwetp6ovocilheias8pzt'}
缩进=2
分页=“”
FullURL=BaseURL+分页
Response=requests.get（FullURL，headers=headers）
迭代次数=1#返回的数据记录相当于迭代次数x100
#循环：响应，转换JSON数据，附加到数据列表，获取分页并替换变量中的字符串-迭代到300条记录
当count发现它时：

def top_games(page_count):
    from time import gmtime, strftime
    strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", gmtime())
    print("Time of Execution:", strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", gmtime()))

    #In order to condense the code above and be more efficient, a while/for loop would work great.
    #Goal: Run a While Loop to create a larger DataFrame through Pagination as the Twitch API only allows for 100 records per call.

    baseURL = 'https://api.twitch.tv/helix/games/top?first=100' #Base URL
    Headers = {'client-id':'lqctse0orgdbs5gdf5faz665api03r','Authorization': 'Bearer a1yl09mwmnwetp6ovocilheias8pzt'}
    Indent = 2
    Pagination = ''
    FullURL = BaseURL + Pagination
    Response = requests.get(FullURL,headers=Headers)
    start_count = 0
    count = 0 # Data records returned are equivalent to iterations x100
    max_count = page_count

    #Loop: Response, Convert JSON data, Append to Data List, Get Pagination & Replace String in Variable - Iterate until 300 records
    while count <= max_count:
        #Grab JSON Data, Extend List
        Pagination
        FullURL = baseURL + Pagination
        Response = requests.get(FullURL,headers=Headers)
        ResponseJSONData = Response.json()
        pd.set_option('display.max_rows', None)
        if count == start_count:
            TopGamesDFL = ResponseJSONData['data']
        if count > start_count:
            i = ResponseJSONData['data']
            TopGamesDFL.extend(i)
        #Grab & Replace Pagination Value
        ResponseJSONData['pagination']
        RPagination = pd.DataFrame(ResponseJSONData['pagination'],index=[0])
        pgn = str('&after='+RPagination.to_string(index=False,header=False).strip())
        Pagination = pgn
        count += 1        
        if count == max_count:
            FinalDataFrame = pd.DataFrame(TopGamesDFL)
            FinalDataFrame = FinalDataFrame[['id','name']]
            FinalDataFrame = FinalDataFrame.rename(columns={'id':'GameID','name':'GameName'})
            FinalDataFrame['Rank'] = FinalDataFrame.index + 1
    return FinalDataFrame

def top_游戏（页数）：
从时间导入gmtime，strftime
strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”，gmtime（））
打印（“执行时间：”，strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”，gmtime（））
#为了压缩上面的代码并提高效率，while/for循环将非常有效。
#目标：运行While循环，通过分页创建更大的数据帧，因为Twitch API只允许每次调用100条记录。
baseURL=https://api.twitch.tv/helix/games/top?first=100“#基本URL
标题={'client-id'：'lqctse0orgdbs5gdf5faz665api03r'，'Authorization'：'Bearer a1yl09mwmnwetp6ovocilheias8pzt'}
缩进=2
分页=“”
FullURL=BaseURL+分页
Response=requests.get（FullURL，headers=headers）
开始计数=0
count=0#返回的数据记录相当于迭代次数x100
最大页数=页数
#循环：响应，转换JSON数据，附加到数据列表，获取分页并替换变量中的字符串-迭代到300条记录
计数开始时\u计数：
i=响应JSONDATA['data']
TopGamesDFL.扩展（i）
#获取并替换分页值
ResponseJSONData['pagination']
RPagination=pd.DataFrame（ResponseJSONData['pagination']，index=[0]）
pgn=str（'&after='+RPagination.to_字符串（index=False，header=False）.strip（））
分页=pgn
计数+=1
如果计数=最大计数：
FinalDataFrame=pd.DataFrame（TopGamesDFL）
FinalDataFrame=FinalDataFrame[['id'，'name']]
FinalDataFrame=FinalDataFrame.rename（列={'id'：'GameID'，'name'：'GameName'}）
FinalDataFrame['Rank']=FinalDataFrame.index+1
返回最终数据帧
计数的初始值？也许零？