REST设计思路

最新推荐文章于 2022-04-07 13:34:03 发布
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博客主要提及两部分内容，一是接口对数据的增删改操作，二是可进行增删改查的数据资源，聚焦于信息技术领域的数据操作相关内容。

一部分是操作：比如接口的对数据的增删改，一部分是可操作的资源：比如增删改查的数据

【系统架构设计师】真题论文: 论基于 REST 服务的 Web 应用系统设计（包括解题思路和素材）
数据知道的博客
11-12 5647
*二、REST（REpresentational State Transfer）是指从几种基于网络的架构风格衍生出来的一种混合架构风格，目前Web的体系结构正是基于REST风格的。**REST风格中的特点是客户端／服务器、无状态、缓存、统一接口、分层系统和按需代码。REST组件通过以一种数据格式转移资源的表述进行通信，可以基于接收者的能力和期待的内容，以及资源的性质动态地选择不同的表述。
Web开发基于Django REST Framework的微服务架构设计：校园二手商城系统实现与优化
12-05
内容概要：本文以“校园二手交易商城”为毕业设计项目，基于Django REST Framework（DRF）提出微服务拆分新思路，涵盖服务解耦、分布式架构设计与主流技术栈整合。通过Docker-Compose实现多服务一键部署，利用DRF-...
Rest接口设计思想
一只青年痴呆
10-12 1061
全称是 Resource Representational State Transfer：通俗来讲就是：资源在网络中以某种表现形式进行状态转移。 1.资源（Resources）: 每种资源对应一个特定的URI(统一资源定位符),URI为每一个资源的地址或独一无二的识别符; 2.表现层（Representation）:把"资源"具体呈现出来的形式，叫做它的"表现层",URI只代表"资源"的位置。它的具体表现形式，应该在HTTP请求的头信息中用Accept和Content-Type字段指定，这两个字段才是对.
Openapi 接口设计思路
qianshanding0708的博客
12-08 3285
Open API即开放API,也称开放平台。所谓的开放API（OpenAPI）是服务型网站常见的一种应用，网站的服务商将自己的网站服务封装成一系列API（Application Prog...
大数据平台设计思路
06-21 4040
一、什么是大数据平台一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。建设大...
接口文档设计思路
weixin_45413458的博客
04-07 3300
什么是接口文档？ 在项目开发中，web项目的前后端分离开发，需要由前后端工程师共同定义接口，编写接口文档，之后大家都根据这个接口文档进行开发，到项目结束前都要一直维护。 为什么要写接口文档？ 1、项目开发过程中前后端工程师有一个统一的文件进行沟通交流开发 2、项目维护中或者项目人员更迭，方便后期人员查看、维护 设计原则 充分理由:不是随便一个功能就要有个接口，也不是随便一个需求就要加个接口。每新建一个接口，就要有充分的理由和考虑，无意义的接口不仅增加了维护的难度，更重要是对于程序的可控性的大大降低，接口也
REST设计规范
温水青蛙
08-03 7068
当谈及REST成熟度时，一些人常常会引用Richardson所提出来的REST成熟度模型（Maturity Model），并视之为正确的度量方法。 第一级：在架构中引入资源（Resource）的概念。 大多数WS-*服务和POX都只是使用一个URI作为一个服务端口，也只使用一个HTTP方法传输数据。这种做法相当于把HTTP这个应用层协议降级为传输层协议用，《REST实战
rest设计参考
lmjy102的博客
05-25 614
RESTful 介绍及设计思路 Principles of good RESTful API Design（译：好 RESTful API 的设计原则 ）简单易懂，条理清晰，推荐 Best Practices for Designing a Pragmatic RESTful API（译：RESTful 最佳实践 译文2）有实际的案例 Enchant HTTP API
REST服务的URI设计
陈袁的博客
01-16 1015
REST服务的URI设计 第一前言 第二什么是资源怎么抽离 第三URI命名规范 第四重点 第一：前言 我们一般写API常用的逻辑思维是以“动作”为中心，比如购买商品，要查询商品列表添加购物车，提交订单，写接口不外乎“listGoods, addCarts，submitOrders”等， 这些接口常常是表达某种动作。 而REST服务抽象出了“资源”的概念，API设计将不再
rest教程
不列颠
06-24 4616
REST就是一种架构思想，目的是建立长期的，不会随着技术发展被快速淘汰的Web服务架构，6个特征： 客户端服务器各司所职，服务器不存储状态，客户端可以使用缓存，接口统一(HTTP)，系统分层，客户端可按需下载代码。 依靠以上6点可以很快理解为什么REST可以被认为是一种具有自主演化能力的架构。 REST教程一：什么是Rest REST中文翻译过来可以称为“表述性状态转移”，英文全称是“
基于Django-RESTFramework框架的广西公共开放数据大赛自动评审系统设计源码
10-03
Markdown文档为项目的文档说明文件，它记录了项目的设计思路、功能描述、使用方法等关键信息。Python字节码文件、Excel和CSV数据文件则分别为编译后的Python文件和数据存储文件，它们是程序运行的基础。Dockerfile为...
Python在线考试系统后端-大学毕业设计-基于Django+Django -Rest-Framework.zip
01-02
由于项目是作为大学毕业设计提交，它不仅需要考虑技术实现的正确性，还应该注重文档编写和代码质量，这有助于指导教师和评审人员理解设计思路和实现细节。此外，系统可能还需要包括一些基础的前端界面，以便于展示和...
Web开发基于Django REST Framework的高性能API设计：毕业设计中实时数据处理与系统性能优化综合方案
12-05
内容概要：本文深入探讨了...阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者结合代码逐项实践，重点理解性能优化与架构设计思路，同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能，深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
ralbatr_iOSDev_22472_1764957694521.zip
最新发布
12-06
ralbatr_iOSDev_22472_1764957694521.zip
深度学习基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）
12-06
【深度学习】基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了一种基于Hough变换的答题卡识别技术，利用Matlab实现图像处理与模式识别功能，能够准确识别答题卡上的填涂选项，与标准答案比对后自动判分，并将结果导出至Excel文件，识别准确率接近100%。该方法结合图像预处理、边缘检测、Hough变换定位答题区域等关键技术，实现了自动化阅卷流程，适用于教育测评领域的高效批改需求。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事图像处理、模式识别或教育信息化相关工作的研究人员、教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 实现答题卡图像的自动识别与评分；② 提升考试阅卷效率，减少人工干预；③ 为智能阅卷系统开发提供技术参考与实现方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，理解Hough变换在图像定位中的应用原理，重点关注图像预处理与特征提取部分的实现细节，并可根据实际答题卡样式调整参数以优化识别效果。
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip
12-06
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip 该项目利用医疗和人口统计数据构建机器学习模型预测患者糖尿病状态。数据集包含性别、年龄、BMI、高血压、心脏病、吸烟史、HbA1c水平和血糖水平等特征。项目通过数据清洗、探索性数据分析（EDA）、可视化和机器学习模型开发，旨在帮助医疗专业人士识别高风险患者并制定个性化治疗计划。 【主要功能】 数据清洗与探索分析 数据可视化与描述统计 处理不平衡数据的机器学习建模 糖尿病风险预测 Tableau交互式可视化展示 【技术栈】 Jupyter Notebook Python数据分析库 机器学习模型 Tableau（数据可视化） Anaconda（环境管理）
一键部署Docker容器化环境下的NginxElasticSearchMySQLNacosNeo4j与Portainer全栈服务套件_支持重复安装与自动配置的智能部署脚本_.zip
12-06
一键部署Docker容器化环境下的NginxElasticSearchMySQLNacosNeo4j与Portainer全栈服务套件_支持重复安装与自动配置的智能部署脚本_.zip
这是一个专为Linux系统设计的MySQL自动化部署与多实例管理工具_支持MySQL55565780及84等多个主流大版本的最终版安装包自动下载与交互式配置_旨在简.zip
12-06
这是一个专为Linux系统设计的MySQL自动化部署与多实例管理工具_支持MySQL55565780及84等多个主流大版本的最终版安装包自动下载与交互式配置_旨在简.zip
Curiosity2611_STM32_FreeRTOS_Learning_11872_1764962773179.zip
12-06
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工作流设计思路
03-11
<think>好的，用户想了解工作流的设计方法和思路，特别是IT系统中工作流的规划与实现的最佳实践。首先，我需要回忆一下工作流设计的基本概念和步骤。工作流设计通常涉及流程建模、状态管理、任务分配等方面。根据引用中的信息，比如引用[3]提到信息化规划要结合企业战略和部门目标，这可能意味着在设计工作流时需要考虑业务目标和组织结构。 接下来，用户提到最佳实践和思路。我需要结合现有的引用内容，比如引用[1]中的整合项目实施前的准备工作，比如制定计划、确定范围、工具选择等，这可能对应到工作流设计中的需求分析和工具选型阶段。引用[2]中提到的B/S结构和分层设计，可能适用于工作流系统的架构设计，确保系统模块化和可维护性。 然后，我需要考虑工作流的具体实现，比如使用什么技术，如何保证可靠性和扩展性。引用[4]中提到的边缘计算书籍中的案例和实战经验，可能暗示工作流设计需要理论与实践结合，采用成熟的框架或工具，比如Activiti、Camunda等，这些可能在引用中没有直接提到，但可以结合用户提供的引用内容，引用[2]提到使用Python和MySQL，所以可能需要讨论技术选型时如何结合这些技术。 另外，用户的问题还涉及工作流的规划与实现，需要分步骤说明，比如需求分析、流程建模、状态管理、任务分配、系统集成、监控优化等。每个步骤需要结合引用中的相关内容，例如引用[3]的信息化规划作为整体指导，引用[1]的项目管理方法应用于工作流实施阶段。 还要注意生成相关问题，可能需要围绕用户的问题扩展，比如工作流引擎的选择、如何应对高并发、与现有系统的整合等，这些问题应该基于回答中的内容自然引出，并参考已有的引用，比如引用[4]中的案例和开源框架可能相关。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，符合用户要求的系统级指令，比如使用正确的中文和LaTeX格式，不过用户的问题中可能不需要数学公式，但如果有流程状态转换或公式，需要正确应用。例如，状态转换可以用$S_0 \rightarrow S_1$表示，但用户的问题可能更多涉及步骤而不是数学表达式，所以可能不需要太多公式。 总结来说，回答需要涵盖工作流设计的步骤、最佳实践、技术选型、与企业IT整合的关系，并引用提供的资料中的相关内容，比如信息化规划、系统架构设计、项目准备等，同时生成相关问题引导用户深入探讨。</think>### 工作流设计方法与思路 #### 一、工作流设计核心原则 1. **以业务目标为导向** 工作流需紧密围绕业务需求设计，例如订单审批流程需匹配企业层级结构[^3]。流程节点应明确责任人与操作权限，例如： $$ \text{提交申请} \rightarrow \text{部门审批} \rightarrow \text{财务审核} \rightarrow \text{归档} $$ 2. **模块化与可扩展性** 采用分层架构（如B/S结构）分离流程引擎、规则配置与业务逻辑[^2]，支持通过接口实现系统集成，例如： ```python class WorkflowEngine: def execute_step(self, task): if task.status == "APPROVED": self.route_to_next_node(task) ``` #### 二、实施步骤与最佳实践 1. **需求分析与建模** - 使用BPMN 2.0规范绘制流程图（如使用Camunda Modeler） - 定义流程变量与表单字段，例如： $表单字段 = \{ \text{申请人}, \text{金额}, \text{紧急程度} \}$ 2. **技术选型建议 参考主流方案对比： | 框架 | 适用场景 | 集成复杂度 | |------------|-------------------|------------| | Activiti | 企业级审批流 | 中等 | | Flowable | 高并发场景 | 低 | | 自研引擎 | 特殊业务逻辑 | 高 | 3. **可靠性保障 - 采用事务补偿机制处理异常中断 - 通过历史表$H_t$记录流程实例状态变更： $$ H_t = \{ instance\_id, step\_id, operator, timestamp \} $$ #### 三、系统整合关键点 1. **与企业IT架构融合** 遵循信息化规划原则[^3]，将工作流引擎与ERP、CRM等系统对接，建议： - 使用REST API实现跨系统调用 - 采用消息队列（如RabbitMQ）处理异步任务 2. **监控与优化** - 构建流程效能看板，监控指标包括： $$ \text{平均处理时间} = \frac{\sum{完成时间-创建时间}}{实例数量} $$ - 通过流程挖掘技术发现瓶颈环节
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