SILENTCORE.LAB
API DOCUMENTATION

Разработчикам и аналитикам

Прямой доступ к распределенному ядру макроэкономических данных SilentCore без посредников.

Публичное REST API SilentCore позволяет скачивать временные ряды в чистом формате JSON, CSV или Excel для последующего анализа в Python (Pandas), Excel, R или интеграции в ваши собственные приложения. Все запросы выполняются к реплицируемому DWH-узлу и оптимизированы для высоких нагрузок.

1. Получение данных ряда

Основной эндпоинт для выгрузки значений конкретного показателя. Поддерживает динамическую фильтрацию по географии и любым EAV-разрезам (ОКВЭД, Валюта, Категории).

GET https://api.silentcore.ru/api/v1/series/{indicator_code}

Параметры запроса (Query Params):

Параметр Тип Обязателен Описание
format string Нет Формат ответа. Доступны: json (по умолчанию), csv, xlsx (прямая выгрузка в Excel).
region string Нет Название региона РФ или гео-субъекта. По умолчанию: Российская Федерация.
start_date string Нет Фильтрация по дате «От» в формате YYYY-MM-DD (например, 2025-01-01).
end_date string Нет Фильтрация по дате «До» в формате YYYY-MM-DD.
любой_тег string Нет Фильтрация по разрезу EAV. Системное имя (например, sgrt) или красивое имя (Транспорт).

2. Примеры использования

Прямое скачивание Excel-файла (Для экономистов)

Просто вставьте эту ссылку в браузер, чтобы мгновенно скачать файл со всей историей ряда, красиво отформатированной в таблицу Excel:

https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074?region=Омская+область&format=xlsx

Пример JSON-ответа бэкенда

{
        "indicator_code": "31074",
        "indicator_name": "Индекс потребительских цен...",
        "category": "Потребительские цены",
        "region_applied": "Омская область",
        "filters_applied": {
          "sgrt": "Все товары и услуги"
        },
        "data": [
          {
            "date": "2025-01-01",
            "value": 102.5,
            "status": "A"
          }
        ]
      }

Интеграция в Python (Pandas)

Самый простой способ загрузить данные напрямую в аналитический фреймворк Pandas всего тремя строчками кода:

import requests
import pandas as pd

# Загружаем инфляцию (31074) по Омской области с 2025 года
url = "https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074"
params = {
    "region": "Омская область",
    "sgrt": "Все товары и услуги",
    "start_date": "2025-01-01"
}

response = requests.get(url, params=params).json()

# Создаем DataFrame за одну миллисекунду
df = pd.DataFrame(response["data"])
print(df.head())

Запрос через cURL (Консоль)

curl -X GET "https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074?region=Омская+область&sgrt=Все+товары+и+услуги"