【学习各类API】 引言 在开源生态日益繁荣的今天，每周 GitHub 上都会涌现出一批具有创新意义和实用价值的 API 项目。2025年7月第2周，我们挑选了三款值得关注的热门仓库： rustfs/rustfs：基于 Rust 的文件系统抽象层，旨在为多种...

【学习各类API】 简介 在2024年末，Anthropic 推出了一个新的开放标准协议 Model Context Protocol（MCP），它迅速在AI开发者中引起了广泛关注。MCP 是为了解决 大语言模型（LLM） 在与外部数据源和工具交互时的一些难题...

【学习各类API】 在当今数字化的世界中，API（应用程序编程接口） 作为不同软件系统之间交互的桥梁，扮演着至关重要的角色。无论你是想要构建一个动态网站，开发功能丰富的移动应用，还是打造复杂的软件系统，API 都能为你提供强大的支持与灵活性。今天，我将向你展示...

【学习各类API】 一、引言 大家好！在这一集，我们将深入探讨 React 状态管理 这一重要话题。如果你还不熟悉状态管理，学习这些内容将大大提升你的 React 开发技能，使你能够构建更加复杂和可维护的应用程序。本教程将通过 Context API，帮助你在...

【学习各类API】 本文目标：从外部 API 获取数据 但在今天的项目中，我将展示如何通过外部 API 获取数据。我们将通过 WhereTheISS.at 提供的 API 来获取 国际空间站的实时位置。 什么是 API？ API（应用程序接口）是两个程序或应...

【学习各类API】 引言： JavaScript 的事件循环是一个广为人知的主题，但当我们从更宏观的角度来看，它实际上只是 JavaScript 运行时环境中的一个小组件。除了事件循环，我们还有 调用栈（Call Stack）、Web APIs、任务队列（Ta...

【API安全】 Rest API是一种基于HTTP协议的网络应用程序编程接口。它遵循REST架构风格，使用标准的HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE）来操作资源。通过URL定位资源，以JSON或XML等格式传输数据。具有无状态性，每次请求独立处理。广泛应用于Web开发，方便不同系统间数据交互与功能调用，如手机App与服务器通信、不同网站间数据共享等，是现代网络应用开发的重要技术手段。

【学习各类API】 1. 引言 在许多 ASP.NET Core 项目中，你可能会看到控制器（Controller）直接引用 DbContext 并写入查询逻辑，导致代码难以维护、难以测试。Repository 模式提供了一种抽象层，将所有与数据库交互的逻辑集...

【学习各类API】 1. 引言 在现代 Web 开发中，“创建数据”是 API 最基本，也是最常用的操作之一。对于 ASP.NET Core 而言，我们通过 HTTP POST 将客户端传来的 JSON 数据提交到服务器，使用 Entity Framework...

【学习各类API】 Python REST API 身份验证是确保网络请求安全和合法性的重要环节。通过理解身份验证的基本概念和在 Python 中的应用，你将能够设计出更加安全、可靠的API接口。本文将探讨基本身份验证和令牌身份验证的区别及适用场景，帮助开发者解决常见的安全问题，并提供实际的代码示例和最佳实践。

【学习各类API】 引言 REST 是互联网上计算机之间通信的最常见标准。什么是 REST？为什么它如此流行？让我们来一探究竟。 什么是 API？ API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是两种计算机之间通...

【学习各类API】 引言 大家好！今天的文章是一个快速教程，我将向你展示如何使用浏览器内置的 Fetch API 来进行异步请求，访问不同的网络资源。无论是 GET、POST、PUT 还是其他请求方式，Fetch API 都能轻松搞定。让我们开始吧！ 简介 欢...

【学习各类API】 在本文中，我们将详细介绍如何在 Facebook Developers（现更名为 Meta for Developers）上设置 WhatsApp Cloud API，以便企业能够通过该 API 与客户进行更高效的沟通。 步骤 1：创建 M...

【学习各类API】 在开发 Android 应用时，保护 API 密钥的安全性至关重要。API 密钥用于验证你对各种平台（如 Google Maps API 和 SDK）的调用，因此必须妥善保护，避免泄露。本文将介绍一种方法，通过将 API 密钥从版本控制中隐...

【学习各类API】 本文深入探讨了 Gateway API 推理扩展在 Kubernetes 上运行 AI 推理工作负载时的应用。该项目引入了两个新的自定义资源定义（CRD）：InferenceModel 和 InferencePool，以及端点选择器概念，旨在通过智能路由和负载均衡优化 GPU 和 LLM 的利用率。这些功能显著提高了请求处理效率，为组织节省成本。推理扩展项目的设计使得能够以‘模型即服务’的方式自托管 GenAI/LLM，提高 AI 推理的灵活性和性能。