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.

Installer først vores bibliotek med Composer:

Se fuld klientdokumentation her:

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

Installer først vores bibliotek med npm:

Se fuld klientdokumentation her:

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

Installer først vores bibliotek med npm:

Se fuld klientdokumentation her:

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

Installer først vores bibliotek med 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

Se fuld klientdokumentation her:

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

Avanceret kønsbestemmelse til Python Data Science

Gender-API.coms officielle Python-klientbibliotek bringer topmoderne kønsbestemmelse til dine data science-workflows, machine learning-pipelines og automatiseringsscripts. Biblioteket er udviklet med data scientists og Python-udviklere i tankerne og integrerer problemfrit med pandas, NumPy og hele Pythons økosystem for videnskabelige beregninger.

Hvorfor Gender-API overgår generiske AI-modeller

Generelle AI-løsninger som ChatGPT, Claude eller andre LLM’er er værktøjer til mange formål og er ikke udviklet specifikt til kønsbestemmelse ud fra navne. Gender-API.com er bygget præcis til denne opgave:

  • Lynhurtig behandling Behandl navne på under 100 ms i stedet for 1–10 sekunder med generisk AI
  • Overlegen nøjagtighed : 99,5 % nøjagtighed med 9-34 % bedre ydeevne end LLM’er til opgaver med kønsbestemmelse af navne
  • Kæmpe database : 37% flere navne end typiske AI-træningsdatasæt, med løbende daglige opdateringer
  • Batchbehandling : Behandl hele DataFrames effektivt – noget, som generiske AI-API’er har svært ved at klare
  • Forudsigelige omkostninger : Gennemsigtig pris pr. forespørgsel vs. uforudsigelige token-baserede omkostninger ved AI-tjenester
  • Specialiseret intelligens Forstår kulturelle nuancer, regionale variationer og håndterer tvetydige navne korrekt

Kraftfulde funktioner til data scientists

  • Pandas-integration : Anvend kønsbestemmelse direkte på DataFrame-kolonner med vektoriserede handlinger
  • Batch API-understøttelse : Behandl op til 1.000 navne pr. forespørgsel for maksimal effektivitet
  • Smart Normalization : Håndterer automatisk tastefejl, alternative stavemåder og specialtegn
  • Landespecifikke opslag Få nøjagtige resultater for navne, der varierer efter region (f.eks. "Andrea" i Italien vs. Tyskland)
  • Sikkerhedsscorer : Få sandsynlighedsscorer, så du kan filtrere resultaterne efter dine krav til nøjagtighed
  • Asynkron support : Brug async/await til ikke-blokerende operationer i moderne Python-applikationer
  • Type hints : Fuld understøttelse af typeannoteringer for bedre IDE-integration og højere kodekvalitet

Ideelle anvendelsestilfælde

  • Kundeanalyse Analyser kundedemografi ud fra navnedata i dit CRM eller din database
  • Spørgeskemaanalyse Berig undersøgelsessvar med kønsdata til demografiske opdelinger
  • Maskinlæring : Tilføj køn som en feature i dine ML-modeller for bedre forudsigelser
  • Datarensning : Validér og fuldend kundeposter i store datasæt
  • Akademisk forskning Behandl forskningsdata til demografiske studier og samfundsvidenskabelige analyser
  • Marketingsegmentering Opret målrettede kampagner baseret på kønsdemografi

Global dækning med kulturel intelligens

Vores database dækker over 9 millioner navne på tværs af 150+ lande med specialiseret håndtering af forskellige kulturer og regioner. Vi ved, at “Kim” typisk er et mandenavn i Korea, men et kvindenavn i engelsktalende lande. Vores intelligente fallback-system sikrer maksimal dækning, samtidig med at nøjagtigheden forbliver høj.

Klar til produktion og skalerbar

Brugt af datateams hos Fortune 500-virksomheder og forskningsinstitutioner verden over er vores Python-klient gennemtestet til produktionsmiljøer. Behandl millioner af navne med ro i sindet – understøttet af vores SLA med 99,9 % oppetid og en GDPR-kompatibel infrastruktur.

Kom i gang på få minutter

Installer med pip, hent din gratis API-nøgle, og begynd at behandle navne med det samme. Start med 100 gratis API-kald om måneden, og skaler i takt med at dine behov vokser. Intet kreditkort er nødvendigt for at komme i gang.

Chat