最近,OpenAI 宣布了一个重大的更新: ChatGPT 支持 Plugin 能力。用户在与 ChatGPT 自然语言交互时,可以选择使用插件。通过插件扩展,可以实现让 ChatGPT 实现以下能力:
那有什么办法可以解决上述的问题? 方法是有的,本质上通过程序自动化去生成各种service文件,解放双手。那具体怎么做呢?我们可以通过解析swagger接口文档的结构
目前来说,在 Java 领域使用 Springboot 构建微服务是比较流行的,在构建微服务时,我们大多数会选择暴漏一个 REST API 以供调用。又或者公司采用前后端分离的开发模式,让前端和后端的工作由完全不同的工程师进行开发完成。不管是微服务还是这种前后端分离开发,维持一份完整的及时更新的 REST API 文档,会极大的提高我们的工作效率。而传统的文档更新方式(如手动编写),很难保证文档的及时性,经常会年久失修,失去应有的意义。因此选择一种新的 API 文档维护方式很有必要,这也是这篇文章要介绍的内容。
☀️ 前言最近人工智能领域高潮迭起,人工智能聊天工具 ChatGPT 的大风刮到了世界各地,风靡全球,说到神奇的 ChatGPT 大家最想吐槽的是什么🤔?信息落后?胡说八道?不会算数?我用我自己的 id 去问 ChatGPT ,大家可以看到他说是能说,编也是真能编啊👍。更可怕的是,当我询问他是从哪些网站来获取这些信息时,他毫不犹豫的给我发了几个网址,不出所料,全部不是 404 就是 毫无相关的文章🤦♂️这是因为 ChatGPT 所有信息都停留在 2021 年 9 月之前,这是数据训练的时间节点,因此很多知识
当下很多公司都采取前后端分离的开发模式,前端和后端的工作由不同的工程师完成。在这种开发模式下,维护一份及时更新且完整的API 文档将会极大的提高我们的工作效率。传统意义上的文档都是后端开发人员使用word编写的,相信大家也都知道这种方式很难保证文档的及时性,这种文档久而久之也就会失去其参考意义,反而还会加大我们的沟通成本。而 Swagger 给我们提供了一个全新的维护 API 文档的方式,下面我们就来了解一下它的优点
参考了网上的一些教程,过程有点曲折。参考教程地址:www.cnblogs.com/lyh940/p/70…
人生苦短,我用 Python。 在看到 FastAPI 在首期「OSC 开源软件趋势榜」名列前茅,作为一个 Pythoner,顿时对它产生了浓厚的兴趣,于是立即开始了 FastAPI 体验之旅。
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求,为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用,也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下: 为什么使用文智中文语义开放平台? 1.坚实的积累:十年专注的技术研究,60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
最近刚发现了个有趣的包,一个R语言发烧友开发了R语言与有道在线翻译的接口,可能这位大神也是一个受够了每天打开网页狂敲键盘查词的罪,索性自己动手,从此丰衣足食。 感觉这种性格,跟我超级像哈哈,可是我目前还没有那种说干就干底气,达不到开发包的水平,以后要是学会了,一定要多贡献一些偷懒神器! 以下是代码思路,这里我提供两种方法,一种是集合包内翻译函数和for循环,算是笨方法。另一种是对该包封装的函数源码进行了稍许调整,使得输出更加和谐一些。 library("RYoudaoTranslate") 鉴于在线调用有道
一、配置步骤 打开百度->输入支付宝开放平台->选择 📷 点击登录->扫码登录 📷 进入管理中心 📷 选择开发者中心 📷 选择创建应用->网页&移动应用->支付接入 📷 输入应用名称->图标->选择网页应用->确认创建 📷 选择添加能力 📷 新增能力->支付 📷 能力列表进行勾选 📷 开发信息->接口加密方式->设置 📷 点击底部蓝色字->下载支付宝秘钥生成器->下载成功并安装 📷 安装完成打开->按图配置->点击生成秘钥->复制公钥 📷 回到浏览器进行粘贴->保存设置->点击x关闭 📷 开发信息->授权回
chatGPT最近非常不稳定,访问一不小心就出现了网络错误,根本就不能很好的使用。那么我们该怎么办呢?勇哥给大家想到了一个种办法,就是用程序去调用openapi的接口,这个接口虽然是收费的,但是可免费使用3个月,完全够我们挥霍了,所有你阅读本月完全不用有负担。
Swagger 3.0 发布已经有一段时间了,它于 2020.7 月 发布,但目前市面上使用的主流版本还是 Swagger 2.X 版本和少量的 1.X 版本,然而作为一名合格的程序员怎么能不折腾新技术呢?所以本期就大家带来一篇最新版 Swagger 的内容,本文会带大家看最新版 Swagger 有哪些改变?又是如何将老版本 Swagger 升级到新版的?
•快速:可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能(归功于 Starlette 和 Pydantic)。最快的 Python web 框架之一。•高效编码:提高功能开发速度约 200% 至 300%。•更少 bug:减少约 40% 的人为(开发者)导致错误。•智能:极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全,减少调试时间。•简单:设计的易于使用和学习,阅读文档的时间更短。•简短:使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。•健壮:生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。•标准化:基于(并完全兼容)API 的相关开放标准:OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。
大多数情况下,开发的接口都不是给开发这个接口的人用的,所以如果没有接口文档,别人就无法知道有哪些接口可以调用,即使知道了接口的 URL,也很难知道接口需要哪些参数,即使知道了这些参数,也可能无法理解这些参数的含义。因此接口文档应该是项目必不可少的配置。
最近在研究语音识别方向,看了很多的语音识别的资料和文章,了解了一下语音识别的前世今生,其中包含了很多算法的演变,目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法,其中RNN扮演了非常重要的作用,深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统,从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现,发现语音识别的效果没有写的那么好,其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
Service profiles 为 Linkerd 提供 了关于服务以及如何处理服务请求的附加信息。
使用 OpenAPI,客户端应用程序和 API 服务器是分开的。服务的 API 定义定义了客户端如何与之交互,而无需客户端阅读其源代码。
虽然 FastAPI 可以自动生成 API 文档,但有时您可能需要自定义文档的某些部分。为此,FastAPI 提供了一种方式来扩展自动生成的文档。
我记得在毕业以前,就大致明白这样一件事情,系统之间、模块之间的交互,要确定协议,要定义接口,兜兜转转这些年过去了,我觉得对这件事情认识当然越来越深刻,也说不清其中的程度。最近做的项目中,开始大量地和 OpenAPI 打交道,一方面要最先使用 OpenAPI 来定义接口,让多个其他交互的模块都遵循它来开发,就是 “OpenAPI Driven Development” 的意思,这没啥特别的;但另一方面,系统中还需要把 Protobuf 接口定义转换成 HTTP 接口定义,并实施地使用 swagger-core 来动态创建 OpenAPI Spec,这就比较好玩了。
导语:Apache InLong 以腾讯内部使用的TDBank为原型,依托万亿级别的数据接入和处理能力,整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程,拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。 Apache InLong(孵化中) 刚刚发布了 0.10.0 版本,该版本是升级为 InLong(中文名:应龙) 后的第二个版本,着力解决InLong应用门槛高问题。该版本吸引腾讯内外 10 多位开发者参与,关闭超过 120 个issue, 开发超过 8 个重要Feature。 Apache InLong简介
作为性能工程师,我们花了大量的时间编写脚本。如果我们能找到一种能自动生成脚本的方法,那将是一个提高的能效的好事情。
OpenAPITools[1] 可以依据 REST API 描述文件,自动生成服务端桩(Stub)代码、客户端 SDK 代码,及文档等。其是社区版的 Swagger[2] ,差异可见:OpenAPI Generator vs Swagger Codegen[3]。
之前在讲路径操作装饰器的配置项的时候,有提过 tags 这个参数,这里来讲下给不同 tags 创建元数据
使用 springdoc-openapi 可以快速为 springboot 项目生成规范的 API 文档,具体使用步骤如下:
今天栈长给大家推荐一款接口 API 设计神器,传说中的,牛逼哄洪的 Swagger,它到底是什么?今天为大家揭开谜底!
https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
如果您不想自己搭建kubernetes环境,推荐使用腾讯云容器服务TKE:无需自建,即可在腾讯云上使用稳定, 安全,高效,灵活扩展的 Kubernetes 容器平台;
OpenAPI 的其余功能都是基于这 8 根对象扩展而成,凡是包含以上对象并且扩展名为 json,yaml 的文件,我们可以将其视为符合 OpenAPI 规范的描述文件 ,你可以在:API Editor 在线编辑器 中来验证你的 OpenAPI 文件是否符合规范,以下我们就主要介绍 8 个根对象的使用和扩展方法
Quarkus中对swagger ui也有支持,但是和spring 中直接集成swagger ui功能不同,Quarkus中使用open api规范得到接口的json数据,然后使用swagger ui展示。所以在Quarkus中集成swagger ui时,会发现没有swagger ui那些接口标记注解了,取而代之的是open api规范中的注解。下面来捋一捋他们的关系,看看怎么在Quarkus中使用。
1.文件加载,表创建、部署,打包 1.1加载 1.2表 1.3部署,打包 1.4暴力搜索,修改项目名字,构建成集群 2.构建两个Dockerfile文件,一个docker-compose.yml文件,
本文主要简单介绍SpringCloud2023中进行接口文档管理,方便前后端开发和文档维护。文档管理工具基于开源的knife4j封装的openapi3。
随着互联网技术的发展,现在的网站架构基本都由原来的后端渲染,变成了:前端渲染、前后端分离的形态,而且前端技术和后端技术在各自的道路上越走越远。 前端和后端的唯一联系,变成了API接口;API文档变成了前后端开发人员联系的纽带,变得越来越重要。
在第一个测试版发布大约一个月后,经过无数个小时的工作,作者高兴地宣布Relm4的第一个稳定版本正式发布!
ipset: administration tool for kernel IP sets ipset-dbgsym: debug symbols for ipset libipset-dev: development files for IP sets libipset13: library for IP sets libipset13-dbgsym: debug symbols for libipset13
Swagger2(基于openApi3)已经在17年停止维护了,取而代之的是 sagger3(基于openApi3),而国内几乎没有 sagger3使用的文档,百度搜出来的都是swagger2的使用,这篇文章将介绍如何在 java 中使用 openApi3(swagger3)。
云开发已经出来很久的时间了,但是一直没有使用,原因是一些基本框架都还在原来的服务。这次想参考礼物小盲盒做一个小程序。内容比较简单,刚好适合拿来做云开发练手,就从此开启云开发之路。
我们首先需要设计出这个翻译程序的GUI界面,我们写一个类继承自JFrame类,用来展示程序的主窗口,设置好窗口的名称和大小,设置在关闭窗口时终止程序,为了界面的美观,我们将布局设置为流式布局,居中对齐。
到目前为止,我们已经了解了如何生成一个新的 spring boot 应用程序,然后如何将其容器化。但是,我们的应用程序没有任何功能。今天我们将学习如何使用 Spring boot 创建 REST API。我们将采用模式优先的方法生成 REST API 接口,本文将采用 OpenAPI 规范以及如何使用该规范生成 REST API 接口。
在里面在创建一个 dada_openapi_client 的文件夹,这个文件夹的名称我故意创建的和上层目录不一样,以免误会,这个文件夹其实就是包名称了
插件开发示例 ---- 功能开发代码示例 java package com.cjl.plugins.code.hints; import com.cjl.plugins.code.code.NavigatorPanel; import com.cjl.plugins.code.http.HttpUtils; import com.cjl.plugins.code.json.Json; import com.intellij.codeInsight.hint.HintManager; import com.
一篇帖子,发帖人在 WSL2 上编译 helix-term 明显比在 Windows 上更快,具体的数据是 WSL2 Ubuntu 22.04 耗时数据是 41秒 ,而 Windows 则耗时 64秒。
尽管有不少朋友已经知道我这几天在做什么,但当Poem-openapi的第一版准时完成,并且完全按照刚开始的想法正常工作时,我还是按捺不住内心的激动希望跟大家分享。
作为一名phper,在使用Lumen框架开发微服务的时候,API文档的书写总是少不了的,比较流行的方式是使用swagger来写API文档,但是与Java语言原生支持 annotation 不同,php只能单独维护一份swagger文档,或者在注释中添加annotations来实现类似的功能,但是注释中书写Swagger注解是非常痛苦的,没有代码提示,没有格式化。
方案二: 请参考我的另一篇博文的解决方案: https://blog.csdn.net/qq_44866828/article/details/118991037
参考上面的方法,可以随意配置三四五六七八九十个数据源都没问题,有问题欢迎随时来撩!
PyO3 使从 Python 调用Rust 代码变得很容易。您可以编写一个Rust库,并依赖PyO3和 maturin (PyO3生态系统的一个支持工具)的组合来编译Rust库,并将其直接作为Python模块安装。除此之外,PyO3可以在Python和Rust之间转换类型,还可以通过一组宏方便地将Rust函数导出到Python。
在 抽象的能力 一文结尾的地方,我简单谈到了做 feed 的一些心得。当时我接手这个工作的时候,之前的工程师已经留下了好几万行 php 代码,这些代码处理几十个来自不同厂商的 feed,把里面的内容提取出来存在数据库中。因为 feed 的格式不尽相同,有 XML,有 JSON,同样表述一个数据,大家的字段名有时也不太一样,比如同样是 video url,有的叫 url,有的叫 media_url,它们在 XML/JSON 里所处的层级也不尽然相同。所以之前的代码为每个 feed 写了一个类。有新需求(比如新的 feed)时,找一个最类似的代码,copy & paste,然后在好几百行粘贴出来的代码中根据差异一点点修改,最终形成新的 feed 的处理代码。
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十七)引入APIRouter,这次我们分享元数据和文档 URL。
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