有些人可能会强烈反对反对提到的/ translate和其他JSON路由是API路由。其他人可能会同意,但也会认为它们是一个设计糟糕的API。那么一个精心设计的API有什么特点,为什么上面的JSON路由不是一个好的API路由呢?
我们学习Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题:随着业务代码的增加,将所有代码都放在单个程序文件中,是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难,而且会给后期维护带来麻烦。
上一篇文章,介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤;很多小伙伴表示,更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务,希望我能写一下
在 API 工艺的世界里,没有比设计更受热议的领域了。从 REST、gRPC 到 GraphQL,有许多方法可以设计和标准化 Web API 交互。今天,我们将注意力转向另一种方法,JSON API,JSONAPI.org 上详细介绍的用于构建 API 的规范。
我在职业生涯中使用过很多 OData,现在我来自不同团队的同事中很少有人建议我们迁移到 JsonAPI 和 GraphQL,因为它与 Microsoft 无关。我对这两种查询语言都没有太多经验。据我所知,OData 是 Salesforce、IBM、Microsoft 使用的标准,并且非常成熟。为什么要切换到 JsonAPI 和/或 GraphQL?有真正的好处吗?JsonAPI 和 GraphQL 是新标准吗?根据受欢迎程度更改公共 api 实现似乎没有用,尤其是在没有太大好处的情况下。
http://127.0.0.1:5632/blog/api/articles输出如下:
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
REST(英文:Representational State Transfer,又称具象状态传输)是Roy Thomas Fielding博士于2000年在他的博士论文[1] 中提出来的一种万维网软件架构风格,目的是便于不同软件/程序在网络(例如互联网)中互相传递信息。
Charles和Fiddler一样也有个强大的功能,可以修改发送到服务器的数据包,但是修改前需要拦截,即设置断点。设置断点后,开始拦截接下来所有网页,直到取消断点。这个功能可以在数据包发送之前,修改请求参数;在收到应答包,在js解析和浏览器渲染之前,修改返回结果。有了这个功能,开发者就可以修改不同参数测试server,同时也可以修改返回包测试自己的js函数,或测试页面渲染。那么怎样进行Charles断点操作呢?下面宏哥将为大家讲解一下。
它是一种架构风格,一组用于标准化 Web 的规则,以保持全球 Web 应用程序的一致性。它旨在增强 Web 应用程序的可维护性、可扩展性、可靠性和可移植性。
本文出自https://blog.csdn.net/qq_33020901/article/details/69802445
总的来说,HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是,自从云计算出现后,才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
花下猫语:如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好,请先看看我之前转载的 这篇文章,然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文,译自 FastAPI 的官方文档,作者主要是将它与其它框架/库作了对比,介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解,开阔对相关库的认知,更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快!
在这个应用程序中,我们将创建一个名为 User 的资源类,用于处理用户相关的请求。用户对象将存储在一个名为 users 的字典中,用于模拟数据库操作。以下是示例代码:
在 Flask-RESTful 中,资源是应用程序的主要组成部分,用于处理客户端请求和响应。资源类可以通过 HTTP 方法进行操作,例如 GET、POST、PUT、DELETE 等。
之所以翻译这篇文章,是因为自从成为一名前端码农之后,调接口这件事情就成为了家常便饭,并且,还伴随着无数的争论与无奈。编写友好的 restful api 不论对于你的同事,还是将来作为第三方服务调用接口的用户来说,都显得至关重要。关于 restful api 本身以及设计原则,我陆陆续续也看过很多的文章和书籍,在读过原文后,感觉文中指出的 13 点最佳实践还是比较全面的且具有参考意义的,因此翻译出来分享给大家。如有错误,还望指正。
阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
REST又被称为表征性状态传输,它是指客户端与服务端之间传输信息的一种方式。在REST中并没有严格的标准和规范,它只是规定了一套对通信的约束,当然它也存在一些指导的约束,也就是说客户端与服务端关注的是分离,只要API改变。常见的RESTful系统形式由JSON组成,每个资源位于自己的URL路径上,并使用不同的HTTP请求方法进行操作。在这里还是以具体的案例来说明这部分的应用,在无涯课堂里面添加课程的信息,获取所有课程的信息,以及获取某一个课程的信息,和对课程信息进行修改,以及删除课程的信息。需要安装的第三方的库为:flask-restful,flask-httpauth,flask,安装成功后,就实现具体的案例代码。
RESTful API是一种基于REST(Representational State Transfer)架构风格的API(Application Programming Interface),它采用HTTP协议中的GET、POST、PUT、DELETE等方法,对资源进行操作。RESTful API的核心思想是以URL为资源的唯一标识符,通过HTTP协议中的动词方法对资源进行操作。
前言 一般在接口开发中,会定制统一的返回JSON 格式如:{‘code’: 0, ‘message’: ‘success’, ‘data’: {}} 定制JSON 格式 Flask-RESTX 的Api对象提供了一个representation的装饰器,允许定制返回数据的呈现格式 基本示例 api = Api(app) @api.representation('application/json') def output_json(data, code, headers): # TODO ....
将数据存储在数据库中是任何软件应用程序不可或缺的一部分。无论如何控制该数据库都有一个该数据的主控。区块链技术将数据存储到区块链网络内的区块中。因此,只要某个节点与网络同步,它们就会获得区块中数据的副本。因此,该技术中没有特定的数据主控。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据,并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的,获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据,利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据,这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API;Django,Weppy,Bottle和Flask引领潮流。
依赖完成以后在 server 目录下再新建一个 server 目录作为项目的主目录,第一级 server 目录作为共用配置文件存储目录。
本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署,一种是基于C++软件集成的方式进行部署。
在使用Flask构建API时,有时候会遇到"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。这个错误出现的原因是我们试图将无法被JSON序列化的对象返回给客户端。本篇文章将解释这个错误的原因以及如何解决它。
英文全称 Application Programming Interface。在这个时代,大多数应用程序都需要使用 API(应用程序编程接口)来与其他应用程序或服务进行通信。
这种方式当然可以开发 api, 但是当我们想要基于 restful 风格来编写 api,就不太方便了。就需要写 4 个单独的函数视图,如下:
原文:https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
Flask-RESTful是一个Flask的扩展,它增加了对快速构建REST APIs的支持。它是一种轻量级的抽象,可以与现有的ORM/库一起工作。Flask-RESTful励以最少的安装方式进行最佳实践。如果你对Flask很熟悉的,Flask-RESTful会很容易上手。
我们都知道 flask 是一个轻量级的 web 框架,相对于其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。开发者可以随意编写自己想要的项目结构,同时还有很多的第三方库供君选择。但是灵活的同时也带来了相应的问题,比如对很多初学者来说,建的项目结构混乱,不易维护,还有经典的循环导入等问题
在 Flask-RESTful 应用程序中,请求和响应处理非常简单。我们可以使用 Flask-RESTful 的 reqparse 模块来解析请求参数,并使用 Flask-RESTful 的 marshal 模块来序列化响应数据。
前几天有人辗转找到公众号,留言询问之前一篇介绍 Flask-RESTPlus 文章的源代码(获得该文章请在公众号回复 swagger),Flask-RESTPlus 虽然看起来非常方便,但在实际编写代码时总有种和当前项目结构冲突的感觉,因此整理一篇改造某项目的总结,分享并探讨最佳实践。
和Django大包大揽不同,Flask建立于一系列的开源软件包之上,这其中 最主要的是WSGI应用开发库Werkzeug和模板引擎Jinja:
最近在测试一些通用模型+项目,包括:CLUE(tf+pytorch),bert4keras(keras), Kashgari(keras+tf)等。其中如果要部署的话,就有tensorflow-serving和flask的选择了。 这里刚好有一个非常好的实战例子,基于tensorflow 1.x的,比较全面。
我们上一次实现的接口,任何人都可以请求到数据。这样一来重要的数据,就可以被获取到。为此,我们需要对接口增加一些用户身份认证功能。提高接口数据的安全性。我们需要添加用户身份验证,以确保只有登录的用户可以访问获取数据,所以现在我们将添加用户登录和注册功能。开发功能之前,需要安装该功能需要的包。
互联网上有极其丰富的数据资源可以使用。使用Excel可以自动读取部分网页中的表格数据,使用Python编写爬虫程序可以读取网页的内容。
如果状态码是4xx,就应该向用户返回错误信息,一般返回内容中以error作为键,错误信息作为值返回
json使用前必须先引入json的相关jar包,我这里用的是json-lib-2.4-jdk15.jar这个版本的jar包。如果大家没有的话可以直接在我这里下载:点击打开链接 导入完jar就可以正式开
上一篇文章,介绍了前后端分离开发环境的搭建。环境准备好之后,我们可以从后端入手开发业务接口。也可以从前端入手,开发相关页面与业务功能。开发顺序没有先后之分,完全取决于你的喜好。我喜欢从后端开始。
The brain is like a muscle. When it is in use we feel very good. Understanding is joyous.
通过前面两篇文章,我们已经初步实现了一些简单的接口。还有很多需要做的工作,比如项目结构优化,接口请求权限控制等等。接下来,首先来优化一下,我们的项目结构。前面我们的所有程序,都是写在一个文件中的,这显然是不合理的。这次内容中,我们将使用 Flask 的 Blueprint 功能,完成项目结构的改进和优化。Blueprint 对于大型应用程序非常有价值,可以简化大型应用程序的工作。这次内容有涉及三个方面。第一,完善项目结构;第二、重构 author 接口接口;第三、新增 books 相关接口。
今天我们分享一篇通过Python编写测试用Web应用程序,然后使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据的文章,让你学爬虫更方便。
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