如何制作API接口?

如何制作api接口?

api是应用程序编程接口,可以理解为与不同软件系统进行通信的通道。它本质上是一个预定义的函数。

api有多种形式,最流行的一种是使用http协议提供服务(如:restful),只要符合规定就可以正常使用。现在很多企业都使用第三方提供的api,也为第三方提供api,所以api的设计也需要谨慎。

如何设计一个好的api接口?

阐明功能
在设计之初,你需要按照业务功能点或者模块来组织api的功能,明确你的api需要提供的

清晰的代码逻辑
保持代码整洁并添加必要的注释以确保界面具有单一功能。如果接口需要复杂的业务逻辑,建议将其拆分为多个接口,或者将功能独立封装成公共方法,避免接口中代码过多,不利于维护和后期迭代。

必要的安全校验和
常见的解决方案是使用数字签名。为每个http请求添加签名,服务器端验证签名的有效性,保证请求的真实性。

记录
日志记录对于及时定位问题至关重要。

最小化耦合
一个好的 api 应该尽可能简单。如果api之间的业务耦合度太高,很容易导致某段代码出现异常,导致相关api不可用。所以还是尽量避免api之间关系的复杂性吧。

返回有意义的状态代码
api返回数据中应携带状态码数据。例如,200表示请求正常,500表示服务器出现内部错误。返回通用的状态码有利于问题定位。

开发文档
由于api是提供给第三方或者内部使用的,所以开发文档是必不可少的,否则别人不知道如何使用。

一个好的api开发文档应该包含以下元素:

api架构模型描述、开发工具及版本、系统依赖等环境信息。api提供的功能。api 模块依赖项。调用规则、注释。部署说明等

如何开发api接口?

如果对开发环境满意,大概不到10分钟,就可以完成一个简单api接口的开发(只是一个demo)。

开发前需要安装jdk、maven和ide。

创建一个基于spring boot的新项目。为了快速完成,我选择使用(start.spring.io)来生成我的项目。通过【搜索要添加的依赖项】可以选择包。我只导入了spring mvc,如果需要通过mybatis访问数据库,也可以选择这里,然后点击生成项目。

解压下载的项目并将其引入到您的ide中,然后创建一个新类:com.wukong.apidemo.controller.apicontroller。

在这个类中添加一个方法,主要使用@restcontroller、@requestmapping、@responsebody标签。

最简单的api接口已经完成。我们可以启动项目,访问对应的接口地址,并获取接口返回信息。

我们可以使用swagger来帮助我们生成接口文档,优化api接口。

更高效的api接口制作方法?

python flask 和 java spring boot 都可以用来高效创建 api 接口。

spring boot 将开发过程简化为简单。对于python,我推荐一个用于开发api接口的第三方包:fastapi。

这是一个快速高效的工具,具有以下功能:

快速:与 nodejs 和 go 相当。最快的 python 框架之一。快速编码:将开发速度提高约 200% 至 300%。更少的错误:减少开发人员造成的约 40% 的错误。简单:易于使用和学习。花在阅读文档上的时间更少。基于标准:基于并完全兼容api的开放标准。

使用python3和flask制作restful api(接口测试服务和mockserver工具)

构建 restful api 似乎是开发人员的工作,事实上,有很多场景需要测试开发人员构建 restful api。

有些测试人员会构建restful api,将服务器端域名劫持到自己的api上,故意返回各种异常,以查看客户端的稳定性。

卡拉OK视频制作 卡拉OK视频制作

卡拉OK视频制作,在几分钟内制作出你的卡拉OK视频

卡拉OK视频制作 178 查看详情 卡拉OK视频制作

rest: representational state transferget - /api/category - retrieve all categoriespost - /api/category - add a new categoryput - /api/category - update a categorydelete - /api/category - delete a categoryget - /api/comment - retrieve all the stored commentspost - /api/comment - add new comment

要求:python3.*,postgresql.

project/├── app.py├── config.py├── migrate.py├── model.py├── requirements.txt├── resources│   └── hello.py│   └── comment.py│   └── category.py└── run.py

requirements.txt如下:
flask – python 微框架
flask_restful – flask 的扩展,用于快速构建 rest api。
flask_script – 提供在 flask 中编写外部脚本的支持。
flask_migrate – 使用 alembic 的 flask 应用程序进行 sqlalchemy 数据库迁移。
marshmallow – 用于复杂数据类型和 python 数据类型转换。
flask_sqlalchemy – 添加了对 sqlalchemy 的支持的 flask 扩展。
flask_marshmallow – 烧瓶和棉花糖之间的中间层。
marshmallow-sqlalchemy – sqlalchemy 和 marshmallow 之间的中间层。
psycopg – 用于 python 的 postgresql api。

安装依赖项

# pip3 install -r requirements.txt

安装并配置postgresql(以ubuntu 16.04为例)

# sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade# apt-get install postgresql postgresql-contrib# su - postgres$ createdb api$ createuser andrew --pwprompt #create user$ psql -d api -c "alter user andrew with password 'api';"

配置

from flask import blueprintfrom flask_restful import apifrom resources.hello import hellofrom resources.category import categoryresourcefrom resources.comment import commentresourceapi_bp = blueprint('api', __name__)api = api(api_bp)# routesapi.add_resource(hello, '/hello')api.add_resource(categoryresource, '/category')api.add_resource(commentresource, '/comment')

快速入门

app.py

from flask import blueprintfrom flask_restful import apifrom resources.hello import helloapi_bp = blueprint('api', __name__)api = api(api_bp)# routeapi.add_resource(hello, '/hello')

资源/hello.py

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-# author:    xurongzhong#126.com wechat:pythontesting qq:37391319# createdate: 2018-1-10from flask_restful import resourceclass hello(resource):    def get(self):        return {"message": "hello, world!"}    def post(self):        return {"message": "hello, world!"}

run.py

from flask import flaskdef create_app(config_filename):    app = flask(__name__)    app.config.from_object(config_filename)    from app import api_bp    app.register_blueprint(api_bp, url_prefix='/api')    return appif __name__ == "__main__":    app = create_app("config")    app.run(debug=true)

开始服务

$ python3 run.py * running on http://127.0.0.1:5000/ (press ctrl+c to quit) * restarting with stat * debugger is active! * debugger pin: 136-695-873

使用浏览器访问:http://127.0.0.1:5000/api/hello

{    "hello": "world"}

访问数据库

from flask import flaskfrom marshmallow import schema, fields, pre_load, validatefrom flask_marshmallow import marshmallowfrom flask_sqlalchemy import sqlalchemyma = marshmallow()db = sqlalchemy()class comment(db.model):    __tablename__ = 'comments'    id = db.column(db.integer, primary_key=true)    comment = db.column(db.string(250), nullable=false)    creation_date = db.column(db.timestamp, server_default=db.func.current_timestamp(), nullable=false)    category_id = db.column(db.integer, db.foreignkey('categories.id', ondelete='cascade'), nullable=false)    category = db.relationship('category', backref=db.backref('comments', lazy='dynamic' ))    def __init__(self, comment, category_id):        self.comment = comment        self.category_id = category_idclass category(db.model):    __tablename__ = 'categories'    id = db.column(db.integer, primary_key=true)    name = db.column(db.string(150), unique=true, nullable=false)    def __init__(self, name):        self.name = nameclass categoryschema(ma.schema):    id = fields.integer()    name = fields.string(required=true)class commentschema(ma.schema):    id = fields.integer(dump_only=true)    category_id = fields.integer(required=true)    comment = fields.string(required=true, validate=validate.length(1))    creation_date = fields.datetime()

迁移.py

from flask_script import managerfrom flask_migrate import migrate, migratecommandfrom model import dbfrom run import create_appapp = create_app('config')migrate = migrate(app, db)manager = manager(app)manager.add_command('db', migratecommand)if __name__ == '__main__':    manager.run()

数据迁移

$ python3 migrate.py db init$ python3 migrate.py db migrate$ python migrate.py db upgrade

测试
您可以使用curl,例如:

curl http://127.0.0.1:5000/api/Category --data '{"name":"test5","id":5}' -H "Content-Type: application/json"

以上就是如何制作API接口?的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/396533.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年11月6日 17:46:46
下一篇 2025年11月6日 17:51:12

相关推荐

  • XML中如何解压XML文件_XML解压XML文件的操作方法

    首先要明确“解压XML文件”实际是指从ZIP压缩包中提取XML文件或对经过GZip、Base64等编码/压缩处理的XML内容进行还原。第一,从ZIP压缩包提取XML文件时,可使用WinRAR、7-Zip等工具手动解压,或用Python的zipfile模块自动解压;第二,处理GZip压缩的XML数据需…

    2025年12月17日
    000
  • XML如何验证业务规则? XML数据业务逻辑校验与规则引擎集成方案

    答案:XML不具备处理复杂业务逻辑的能力,需通过解析映射为程序对象后交由规则引擎执行校验。具体流程包括:利用JAXB等工具将XML数据转换为POJO对象;定义外部化规则文件(如Drools的DRL)实现业务逻辑解耦;将对象插入规则引擎工作内存并触发规则执行;最终获取验证结果并反馈。规则引擎在此过程中…

    2025年12月17日
    000
  • XML中如何使用正则解析XML_XML使用正则解析XML的技巧与方法

    不建议用正则解析XML因其难以处理嵌套结构、属性变化和上下文相关语法,易出错;仅在结构简单、格式固定时可临时使用正则快速提取数据,如日志中的特定标签内容。 用正则表达式解析XML并不是推荐的做法,因为XML具有复杂的嵌套结构和语法规则,而正则在处理嵌套、命名空间、属性变化等方面容易出错。但如果你面对…

    2025年12月17日
    000
  • XML中如何清空节点内容_XML清空节点内容的实用方法

    清空XML节点内容的方法取决于编程语言和库,常用方法包括:使用Python的xml.dom.minidom移除所有子节点,ElementTree设置text为空并可选调用clear(),lxml结合XPath精准定位节点,或正则替换(仅限简单场景)。 在处理XML文档时,清空某个节点的内容是一个常见…

    2025年12月17日
    000
  • XML与YAML格式如何选择

    XML在企业级应用集成、SOAP Web服务、行业标准(如金融FIXML、医疗HL7)及需严格验证的场景中不可替代,因其具备强类型、Schema验证和跨系统可靠性;而YAML以简洁和可读性见长,适用于现代配置管理(如Kubernetes、Ansible),但缺乏内置强类型机制,依赖缩进易出错。选择取…

    2025年12月17日
    000
  • RSS如何实现内容同步? RSS多平台内容同步与更新的自动化方案

    RSS通过标准化XML文件实现“发布-订阅”机制,内容更新由发布平台生成RSS Feed,订阅者借助RSS阅读器(如Feedly、Inoreader)、自动化工具(如IFTTT、Zapier)或自建脚本(如Python+feedparser)实现跨平台同步与自动发布。选择工具需根据使用习惯、设备同步…

    2025年12月17日
    000
  • XQuery如何分布式处理? XQuery跨节点分布式查询与计算的配置技巧

    分布式XQuery需依赖外部架构实现跨节点处理。其核心是通过数据分片、查询路由与结果聚合,在原生XML数据库(如MarkLogic、BaseX)或大数据框架(如Spark)上构建分布式执行层,结合索引优化、数据共置和查询下推等策略提升效率。 XQuery的分布式处理并非其原生特性,它的设计初衷更多是…

    2025年12月17日
    000
  • 什么是XML Dictionary

    XML Dictionary是一种用XML格式表达键值对集合的数据结构,常用于配置文件和数据交换。它通过和值标签(如、)将键值对序列化,支持嵌套字典和数组,典型应用是苹果的.plist文件。相比传统XML,它更专注于映射关系而非任意层级结构,具有明确的数据意图、易映射到编程对象、良好的可读性和生态系…

    2025年12月17日
    000
  • XML与机器学习数据交换

    XML在复杂异构数据集成中仍具价值,其强结构化、自描述性及XSD支持确保数据一致性与可追溯性,适用于元数据丰富或需企业系统集成的场景。 XML在机器学习数据交换中,虽然常被JSON和CSV的轻量与简洁所掩盖,但其自描述、强结构化和可扩展的特性,在处理复杂、异构数据集成、元数据管理或需要严格模式验证的…

    2025年12月17日
    000
  • XML与地理数据格式GML有何联系?如何应用?

    GML是基于XML的地理信息编码标准,由OGC制定,利用XML语法描述地理要素、空间关系与属性数据,实现地理数据的存储、传输与共享。 XML 和 GML 的关系紧密,GML(Geography Markup Language)本质上是基于 XML 的一种地理信息编码标准。它利用 XML 的结构化特性…

    2025年12月17日
    000
  • 如何转换XML到HTML表格

    Everyday Italian Giada De Laurentiis 2005 30.00 Harry Potter J.K. Rowling 1997 25.00 图书列表 table { width: 100%; border-collapse: collapse; } th, td { b…

    2025年12月17日
    000
  • XQuery如何处理大文件? XQuery分段处理大型XML文件的优化技巧

    答案是采用流式处理、分块迭代和XML数据库优化等策略。核心思路是避免一次性加载大文件到内存,通过XQuery引擎的流式API或外部预处理将文件切片,利用索引、分片和高效XPath表达式按需处理数据,从而降低内存占用并提升性能。 XQuery处理大文件,核心思路绝不是将其一股脑地全部加载到内存中。那样…

    2025年12月17日
    000
  • 如何提取XML中的特定数据

    答案:提取XML数据需选择合适解析器,定位节点后提取文本或属性值。使用Python的xml.etree.ElementTree可解析XML文件,通过findall和find方法获取目标元素内容。对于复杂查询,XPath能高效定位节点,如”.//book[@category=’…

    2025年12月17日
    000
  • 如何用XQuery查询XML数据

    XQuery是处理XML数据的强大工具,核心在于路径表达式、谓词和FLWOR表达式;它不仅可查询,还能重构数据,适用于数据集成、Web服务、内容管理等复杂场景。 XQuery,作为一种专门为XML数据设计的查询语言,提供了一套强大而灵活的机制来定位、提取、过滤、转换乃至重构XML文档中的信息。它就像…

    2025年12月17日
    000
  • 什么是XML-RPC协议?如何使用?

    XML-RPC是一种基于XML和HTTP的轻量级远程过程调用协议,支持跨平台通信,通过简单的方法调用实现客户端与服务器交互;在Python中可通过xmlrpc.client和xmlrpc.server快速构建客户端与服务器端,客户端发送XML格式请求并解析响应,服务器注册函数处理请求;相比SOAP(…

    2025年12月17日
    000
  • XML中如何动态添加属性_XML动态添加属性的操作方法

    使用编程语言可动态为XML元素添加属性。1. Python通过xml.etree.ElementTree解析XML,调用set()方法添加属性;2. JavaScript利用DOMParser解析,通过setAttribute()添加属性;3. Java使用DocumentBuilder解析XML,…

    2025年12月17日
    000
  • XML中如何判断节点是否存在_XML判断节点是否存在的方法与技巧

    使用DOM、XPath或lxml等方法可安全判断XML节点是否存在。1. JavaScript中通过querySelector或getElementsByTagName获取节点后,判断是否为null;2. 使用XPath的evaluate方法结合iterateNext判断结果是否为空;3. Pyth…

    2025年12月17日
    000
  • 什么是DocBook?如何用XML写书

    DocBook的优势在于其语义深度和内容与表现分离,适用于大型技术文档、多渠道发布、高复用性及严格规范的项目,通过模块化、版本控制和自动化构建实现高效管理。 DocBook,简单来说,是一套基于XML的标记语言,专门用来编写结构化文档,尤其擅长处理技术手册、书籍、文章这类内容。它不是关于“如何看起来…

    2025年12月17日
    000
  • XML格式的水文监测数据

    XML水文监测数据通过标准化结构实现系统间高效共享,其自描述性与统一Schema提升了互操作性,支持机器自动解析与集成;实际应用中常用Python的lxml、XSLT、XPath等工具处理,但面临文件冗余大、解析性能低、Schema演进难及学习成本高等挑战。 XML格式的水文监测数据,简单来说,就是…

    2025年12月17日
    000
  • XML数据如何通过HTTP协议传输

    XML通过HTTP传输时,将XML作为请求或响应体载荷,配合Content-Type头部标识格式,并利用HTTPS、认证授权、XML签名与加密等手段保障安全;在RESTful架构中,XML可作为资源表述格式,结合HTTP方法实现资源操作;为应对冗余和性能问题,可通过Gzip压缩、HTTP缓存、精简结…

    2025年12月17日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信