Python Client

Our official Python client library brings Gender-API.com's powerful gender detection to your data science workflows, machine learning pipelines, and automation scripts. With 99.5% accuracy across 150+ countries, our API outperforms generic AI models by 9-34% while being 10x-90x faster. Perfect for pandas DataFrames, batch processing, and scientific computing. The Pythonic API design makes integration intuitive with clean, readable code. Process over 9 million names with intelligent fallback and smart normalization that handles typos and spelling variants. Ideal for customer analytics, demographic research, and data cleaning. Start free with 100 API calls per month. GDPR compliant and production-ready.

أولاً قم بتثبيت مكتبتنا باستخدام composer:

شاهد وثائق العميل الكاملة هنا:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client

أولاً قم بتثبيت مكتبتنا باستخدام npm:

شاهد وثائق العميل الكاملة هنا:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-npm

أولاً قم بتثبيت مكتبتنا باستخدام npm:

شاهد وثائق العميل الكاملة هنا:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-npm

أولاً، ثبّت مكتبتنا باستخدام pip:

# Install: pip install gender-api-client
from gender_api import Client

client = Client(api_key="insert your server key here")

# Simple gender lookup
result = client.get_by_first_name("kevin")

if result.result_found:
    print(f"Gender: {result.gender}")  #Gender: male
    print(f"Accuracy: {result.accuracy}%")  #Accuracy: 99%
Python Simple (Without Client Library):
Python 3.*
import json

from urllib.request import urlopen

myKey = "insert your server key here"
url = "https://gender-api.com/get?key=" + myKey + "&name=kevin"
response = urlopen(url)
decoded = response.read().decode('utf-8')
data = json.loads(decoded)
print( "Gender: " + data["gender"]); #Gender: male

شاهد وثائق العميل الكاملة هنا:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-python
https://pypi.org/project/gender-api-client/

اكتشاف متقدم لـ gender لعلوم البيانات باستخدام Python

مكتبة عميل Python الرسمية من Gender-API.com تجيب لك أحدث تقنيات تحديد gender ضمن سير عمل علم البيانات، وخطوط أنابيب تعلّم الآلة، وسكربتات الأتمتة. تم تصميمها خصيصًا لعلماء البيانات ومطوري Python، وتندمج بسلاسة مع pandas وNumPy وكامل منظومة الحوسبة العلمية في Python.

لماذا يتفوّق Gender-API على نماذج الذكاء الاصطناعي العامة

حلول الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT وClaude أو غيرها من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أدوات متعددة الاستخدامات، لكنها ما انصممت خصيصًا لاكتشاف gender من الأسماء. أما Gender-API.com فتم بناؤه لهذا الهدف تحديدًا:

  • معالجة فائقة السرعة عالج الأسماء في أقل من 100 مللي ثانية بدلًا من 1–10 ثوانٍ مع الذكاء الاصطناعي العام
  • دقة فائقة دقة 99.5% مع أداء أفضل بنسبة 9-34% مقارنةً بنماذج LLM في مهام تحديد gender
  • قاعدة بيانات ضخمة أسماء أكثر بنسبة 37% مقارنةً بمجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي المعتادة، مع تحديثات يومية مستمرة
  • المعالجة على دفعات : عالج إطارات البيانات (DataFrames) بالكامل بكفاءة — وهو أمر تواجه فيه واجهات برمجة التطبيقات العامة للذكاء الاصطناعي صعوبة
  • تكاليف واضحة ومُتوقَّعة تسعير واضح لكل طلب بدلًا من تكاليف خدمات الذكاء الاصطناعي غير المتوقعة المعتمدة على الرموز (Tokens)
  • الذكاء المتخصص يفهم الفروقات الثقافية وتنوّعات المناطق، ويتعامل مع الأسماء الملتبسة بشكل صحيح

ميزات قوية لعلماء البيانات

  • تكامل Pandas طبّق اكتشاف النوع مباشرةً على أعمدة DataFrame باستخدام عمليات مُتجهة
  • دعم واجهة برمجة التطبيقات المجمّعة (Batch API) عالج ما يصل إلى 1,000 اسم في كل طلب لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة
  • التطبيع الذكي : يتعامل تلقائيًا مع الأخطاء الإملائية، واختلافات التهجئة، والأحرف الخاصة
  • عمليات البحث حسب البلد احصل على نتائج دقيقة للأسماء اللي يختلف استخدامها حسب المنطقة (مثل "Andrea" في إيطاليا مقابل ألمانيا)
  • درجات الثقة : استلِم درجات الاحتمالية لتصفية النتائج حسب متطلبات الدقة اللي تحتاجها
  • دعم غير متزامن استخدم async/await لتنفيذ عمليات غير حاجزة (non-blocking) في تطبيقات بايثون الحديثة
  • تلميحات الأنواع دعم كامل لتعليقات الأنواع (Type Annotations) لتحسين التكامل مع بيئة التطوير (IDE) ورفع جودة الكود

حالات الاستخدام المثالية

  • تحليلات العملاء حلّل البيانات الديموغرافية لعملائك من بيانات الأسماء في نظام الـCRM أو قاعدة بياناتك
  • تحليل الاستبيان : عزّز ردود الاستبيان ببيانات gender للحصول على تحليلات ديموغرافية أدق
  • تعلّم الآلة أضِف تحديد الجنس كميزة في نماذج تعلّم الآلة لديك للحصول على تنبؤات أدق
  • تنظيف البيانات تحقّق من صحة سجلات العملاء وأكملها في مجموعات بيانات كبيرة
  • البحث الأكاديمي : معالجة بيانات الأبحاث للدراسات الديموغرافية وتحليلات العلوم الاجتماعية
  • التقسيم التسويقي أنشئ حملات مستهدفة بناءً على الخصائص الديموغرافية حسب الجنس

تغطية عالمية بذكاء ثقافي

قاعدتنا البيانية تغطي أكثر من 9 ملايين اسم عبر أكثر من 150 دولة، مع معالجة متخصصة لثقافات ومناطق مختلفة. نعرف أن "Kim" غالبًا اسم ذكوري في كوريا، لكنه اسم أنثوي في الدول الناطقة بالإنجليزية. نظام الاستبدال الذكي لدينا يضمن لك أكبر تغطية ممكنة مع الحفاظ على دقة عالية.

جاهز للإنتاج وقابل للتوسّع

موثوق به لدى فرق البيانات في شركات Fortune 500 والمؤسسات البحثية حول العالم، عميلنا لـ Python مُجرَّب ومثبت لكفاءة العمل في بيئات الإنتاج. عالج ملايين الأسماء بثقة، مدعومًا باتفاقية مستوى خدمة (SLA) لوقت تشغيل بنسبة 99.9% وبنية تحتية متوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

ابدأ خلال دقائق

ثبّت الأداة باستخدام pip، وخذ مفتاح API المجاني الخاص بك، وابدأ معالجة الأسماء فورًا. ابدأ بـ 100 طلب API مجاني شهريًا، ووسّع الاستخدام مع نمو احتياجاتك. لا تحتاج إلى بطاقة ائتمان للبدء.

محادثة