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REST在许多API使用场景中仍然优于GraphQL

我将分解这些问题，以便您更好地决定 GraphQL 是否值得在您的集成中使用。我还将重点介绍为什么 REST 今天是更好的选择，并将继续成为领先的 API 标准。...为什么 REST 更好并且将继续存在 以下是一些 REST 是集成 SaaS 应用程序的最佳选择的原因。 REST API 附带标准化的错误代码。...由于这些响应不像 REST 中那样标准化，因此它们更难计划和自动处理。 许多工程师都有构建和/或维护 REST API 集成的经验。 各种规模的公司主要使用 REST API。...Postman 非常适合测试 REST API；OpenAPI 允许您自动生成 API 文档；REST 框架（例如 Django REST Framework）是为特定 编程语言 构建的，并提供帮助您高效构建...在竞争的 API 架构能够超越——甚至匹配——REST 对提供者和消费者双方的实用性之前，REST 将继续成为首选。

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在 ASP.NET Core 中实现幂等 REST API

幂等性是 REST API 的一个关键概念，可确保系统的可靠性和一致性。幂等操作可以重复多次，而不会更改初始 API 请求之外的结果。...在 API 中实现幂等性有几个好处： 它可以防止意外的重复操作 它提高了分布式系统的可靠性 它有助于处理网络问题并正常重试 在本周的期刊中，我们将探讨如何在 ASP.NET Core API 中实现幂等性...POSTPOST 在 ASP.NET Core 中实现幂等性 为了实现幂等性，我们将使用涉及幂等性键的策略： 客户端为每个操作生成一个唯一密钥，并在自定义标头中发送该密钥。...并发可能很痛苦，尤其是在高流量 API 中。使用分布式锁的线程安全实现效果很好。当同时收到多个请求时，它可以控制事情。但这应该是罕见的。 对于分布式设置，Redis 是我的首选。...这可以防止滥用幂等密钥并保持 API 的完整性。 在 REST API 中实现幂等性可以提高服务的可靠性和一致性。它确保相同的请求产生相同的结果，防止意外的重复并妥善处理网络问题。

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    【Python】教你彻底认识Python中的Web开发

    在这篇文章中，我们将深入探讨Python在Web开发中的应用，涵盖Web开发的基本概念、常用的Web开发框架、数据库集成、前端集成、RESTful API开发、Web应用的部署与运维，以及一些实际应用示例...三、数据库集成 在Web开发中，数据库用于存储和管理数据。Python中的Web框架通常提供与数据库集成的支持，如Django的ORM和Flask的扩展。 1....Flask中的数据库集成 Flask可以通过扩展与数据库集成，常用的扩展是Flask-SQLAlchemy。...2.1 安装Flask-SQLAlchemy 可以通过pip命令安装Flask-SQLAlchemy： pip install flask-sqlalchemy 2.2 配置数据库 在Flask应用中配置数据库连接...2.2 配置Flask-RESTful 在Flask应用中配置Flask-RESTful： from flask import Flask from flask_restful import Api,

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    十五天Python系统学习教程第十三天

    REST API开发 ✅ 完成博客系统Web层开发实战 一、Web框架核心对比（Java vs Python） 功能 Java（Spring Boot） Python（Flask） 核心差异 路由定义...（类似JPA的DDL生成） with app.app_context(): db.create_all() 4.2 数据库迁移（对比Flyway/Liquibase） pip install...Flask-Migrate flask db init # 初始化迁移目录 flask db migrate # 生成迁移脚本 flask db upgrade...# 执行迁移 五、REST API开发（1小时） 5.1 基础API（对比Spring @RestController） from flask import jsonify @app.route...框架的完整开发流程 3️⃣ 数据库集成与REST API设计技巧 4️⃣ 生产级Web应用的部署与优化策略 本篇的分享就到这里了，感谢观看，如果对你有帮助，别忘了点赞+收藏+关注。

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    教你 10 分钟构建一套 RESTful API 服务( 下 )

    前言 前面用了两篇文章，分别用 Java + Spring Boot 和 Python + Flask 在本地构建了一套 RESTful API 服务 本篇原计划是在上篇文章的基础上，聊聊 flask_restplus...的扩展，增加了对快速构建 REST API 的支持 django-rest-swagger：Django 支持的Swagger UI，可以生成 API 接口文档 django-filter：配合 djangorestframework...为了简化过程，使用命令行连接本地 Mysql 数据库 ，并新建一个名为 rest 的数据库 然后，在项目的设置文件 settings.py 中，指定默认的数据库连接信息 # api/api/settings.py...DATABASES = { # 默认：Mysql数据库中的rest 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql'...实现 具体步骤如下： 第 1 步，编写模型，并映射数据库 新建一个类，继承自 django.db.models 中的 Model 对象，新增几个字段，指定数据类型和默认值 # api/restfulapi

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    外行学 Python 爬虫 第九篇 读取数据库中的数据

    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。...匹配REST设计风格的Web API称为RESTful API。它从三个方面资源进行定义。...实现 RESTful API 需要先实现一个 web 服务器，在本篇中我们通过已有的框架 Flask 来实现 web 服务器，然后在 Flask 的基础上连通数据库，实现 RESTful API 的访问...上面使用 Flask 的一个最简单的示例，我们的示例没有这么简单，但是也差不多:)。在这个示例中我们需要创建一个 Flask 的实例、初始化数据库控制和 API 控制框架。...(app) 在程序中通过 app.config.from_object 从配置文件中读取相关的配置内容，在配置文件中完成数据及 flask 的配置。

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    在intellij idea中快速生成测试代码

    在intellij idea中快速生成测试代码 将鼠标放到类的任意位置，摁下Ctrl+Shift+T，然后Create a new Test即可。...通常我们可以在待测方法所在的类之上使用@RunWith注解来为这个测试类指定一个特定的Runner。Junit的默认Runnner------BlockJunit4ClassRunner。...Suit------它可以一次生执行全面在多个类中的测试用例，例如： @RunWith(Suite.class) @SuiteClasses({Person.class, People.class})...public class TestSuitMain{ //虽然这个类是空的，但依然可以运行Junit测试，运行时，它会将Person.class和//People.class中的所有测试用命都执行一遍...}Parameterized------在普通的单元测试中被@Test注解标注的测试方法只能是public void的，且不能有任何输入参数。

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    教你 10 分钟构建一套 RESTful API 服务( Django篇 )

    前言 前面用了两篇文章，分别用 Java + Spring Boot 和 Python + Flask 在本地构建了一套 RESTful API 服务 本篇原计划是在上篇文章的基础上，聊聊 flask_restplus...的扩展，增加了对快速构建 REST API 的支持 django-rest-swagger：Django 支持的Swagger UI，可以生成 API 接口文档 django-filter：配合 djangorestframework...准备 首先，我们使用 Pycharm 创建一个 Django 项目，并新增一个 App 为了简化过程，使用命令行连接本地 Mysql 数据库 ，并新建一个名为 rest 的数据库 然后，在项目的设置文件...settings.py 中，指定默认的数据库连接信息 # api/api/settings.py DATABASES = {     # 默认：Mysql数据库中的rest     'default...实现 具体步骤如下： 第 1 步，编写模型，并映射数据库 新建一个类，继承自 django.db.models 中的 Model 对象，新增几个字段，指定数据类型和默认值 # api/restfulapi

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    协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API

    目标是用AI加速代码生成和调试，确保API高效、可靠，减少手动写SQL的时间。...AI提供的帮助生成初始代码:我在Cursor里输入：“帮我生成一个PythonFlaskAPI，带书籍的CRUD操作，用SQLite存储，包含路由和数据库操作。”.../books.db:/app/books.db关键步骤初始化项目:用Cursor生成Flask和SQLite代码，10分钟搭建API框架。...加验证:用flask-expects-json实现输入校验，防止无效数据。错误处理:加try-catch和错误响应，API更健壮。Docker部署:用AI生成的Docker配置，30分钟完成部署。...学习收获:学会了SQLite连接管理和flask-expects-json的使用。思考与总结AI是效率神器:Cursor快速生成代码和配置，特别适合快速原型开发。

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    Python构建RESTful API指南

    选择合适的框架在Python中，有许多框架可供选择，用于构建RESTful API。其中最流行的包括Flask和Django。...使用版本控制：在API的URL中包含版本号，以便在未来进行更新和扩展时能够向后兼容。处理常见的问题在构建RESTful API时，可能会遇到一些常见的问题，如身份验证、数据验证、错误处理等。...数据验证：在处理请求数据之前进行数据验证，以确保数据的完整性和一致性，可以使用Flask-WTF或Django REST framework等库来实现数据验证。...错误处理：在API中实现统一的错误处理机制，对于常见的错误情况（如资源未找到、权限不足等），返回适当的HTTP状态码和错误信息，以便客户端能够正确处理错误情况。...希望这些内容能够帮助你更好地构建和管理RESTful API，并提升你的开发效率和用户体验。数据库集成和ORM在构建RESTful API时，通常需要与数据库进行交互来存储和检索数据。

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    Spring Boot从零入门6_Swagger2生成生产环境中REST API文档

    Swagger Codegen(开源): 是一个代码生成器，可以通过Swagger API定义生成不同语言版本的服务端和客户端工程代码。...Swagger Core(开源)：用于生成Swagger API规范的示例和服务器集成，可轻松访问REST API，结合Swagger UI，让生成的文档更漂亮。...:8080/api/v1/users/{id} 3.2 集成Swagger2 构建好RESTful WEB服务后，接下来我们集成Swagger，然后对上节中的REST API自动生成接口文档。...如： PathSelectors.regex("/api/v2/users.*") 下面就是分组示例代码，实现分组，很简单，就是在Docket中配置组名就好了： @Configuration @EnableSwagger2...implemented. 5 总结 这一篇从介绍Swagger2入手，讲述在Spring Boot中如何集成和配置Swagger2，并生成生成环境中的在线API文档，包括如何将API分组，组信息描述，

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    代码自动生成在重构中的一次探索

    不过，工作量肯定和插件的个数，以及插件的代码规模肯定是成正比的，我只需要把这两点统计出来，估计一个大概的工作量还是可以的。于是，有下面的统计表： 图 3 横坐标是代码行数，纵坐标是在插件个数。...关于注解解析相关的知识可参看我的另一篇KM《apt与JavaPoet 自动生成代码》，由于篇幅限制，这里不做讲解。...然后在Event.java中使用该注解： 图 4 图 5 （注：PlayerEvent 和UIEvent是Event中定义的内部类，事件Id定义在内部类中。...编写注解解析器，注解解析器的逻辑也比较简单： 图 6 例如，PlayerEvent.INIT对应生成的文件如下： 图 7 语法解析修改代码 现在，我们剩下的工作是如何完成代码自动替换，将publish...图 12 图 13 图 14 总结 本文主要记述了我如何通过编写工具自动生成代码的方式，提高代码重构的效率。原本计划需要共计60人日的工作量，实际一个人只用了不到三周的时间便完成了任务。

    3.4K10

    AIGC 办公自动化：智能会议记录与摘要助手完整教程

    引言在现代办公环境中，会议记录是一项重要但繁琐的任务。手动记录会议内容不仅费时，还容易遗漏关键信息。...同时，我们还会探讨优化方案、数据存储以及企业级部署方法，确保该工具在真实办公环境中稳定运行。2....Web 交互界面：用户可上传音频，并查看生成的文本和摘要。 数据存储（可选）：将会议记录存储到数据库，以便后续检索和管理。...NLP（自然语言处理）：使用 GPT-4 生成会议摘要。 数据库（可选）：使用 SQLite / PostgreSQL 存储会议记录。...sqlite33.2 配置 OpenAI API Key在 OpenAI 平台申请 API Key，并将其存储在环境变量中：export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here

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