如何在Python中附加分页响应中的数据集？

我（似乎）通过一个Python API调用成功地使用分页来迭代Airtable记录。但是我很难理解如何追加第一次调用的数据，所有的迭代都会得到调用。我的代码如下：

当偏移量不是无时：
下一个url=url+'&offset='+offset
next_response=requests.get（next_url，params=params，headers=headers）
output=next_response.json（）
对于输出[“记录”]中的记录：
打印（json.dumps（记录））
如果输出中出现“偏移”：
偏移=输出[“偏移”]
其他：
偏移量=无
x=pd.DataFrame（输出）
x=x[“记录”].应用（pd.系列）
x=x[“字段”]。应用（pd系列）
打印（x）
系列={'offset'：'itrSuqdXIeBNUIR9R/rec0Nx6MPArR8mew8'，
'records'：[{'createdTime'：str，
'fields'：{'*CHANNEL'：str，
“*启动/启动/批次”：str，
“*状态”：str，
‘创意行动’：str
}
}]
}

然后，我尝试创建附加数据集的数据帧。我应该在循环中的什么位置添加数据？

我找到了它：

while offset is not None:
next_url = url +'&offset='+ offset

next_response = requests.get(next_url, params=params, headers=headers)

output = next_response.json()

for record in output["records"]:
   print(json.dumps(record))
   all_pages.append(record)
if "offset" in output:
    offset = output["offset"]
else:
    offset = None 

    x = pd.DataFrame(all_pages)
    # x = x['records'].apply(pd.Series)
    x = x['fields'].apply(pd.Series)
    print(x)

---

我不再需要将record属性应用于数据集。我只是想问一下田地。现在，我在视图中为所有数据帧中的指定字段创建了所有记录

顺便说一下，偏移量中的ID不是密钥或密码。它们只是偏移ID。这篇文章帮助我解决了附加问题：。