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RESTful API设计指南

网络应用程序,分为前端和后端两个部分。当前的发展趋势,就是前端设备层出不穷(手机、平板、桌面电脑、其他专用设备......)
因此,必须有一种统一的机制,方便不同的前端设备与后端进行通信。这导致API构架的流行。RESTful API是目前比较成熟的一套互联网应用程序的API设计理论。

一、协议
API与用户的通信协议,总是使用HTTPS协议

二、域名
应该尽量将API部署在专用域名之下

三、版本(Versioning)
应该将API的版本号放入URL

四、路径(Endpoint)
路径又称”终点”(endpoint),表示API的具体网址
在RESTful架构中,每个网址代表一种资源(resource),所以网址中不能有动词,只能有名词,而且所用的名词往往与数据表的表格名对应。一般来说,数据库中的表都是同种记录的”集合”(collection),所以API中的名词也应该使用复数。
举例来说,有个API提供动物园(zoo)的信息,还包括各种动物和雇员的信息,则它的路径应该设计成下面这样。

五、HTTP动词
对于资源的具体操作类型,由HTTP动词表示
常用的HTTP动词由下面五个(括号里是对应的SQL命令)

  • GET(SELECT): 从服务器取出资源(一项或多项)
  • POST(CREATE): 在服务器新建一个资源
  • PUT(UPDATE): 在服务器更新资源(客户端提供改变后的完整资源)
  • PATCH(UPDATE): 在服务器更新资源(客户端提供改变的属性)
  • DELETE(DELETE): 从服务器删除资源

还有两个不常用的HTTP动词

  • HEAD: 获取资源的元数据
  • OPTIONS: 获取信息,关于资源的哪些属性是客户端可以改变的。

六、过滤信息
如果记录数量很多,服务器不可能都将他们返回给用户。API应该提供参数,过滤返回结果。
下面是一些常见的参数

  • ?limit=10:指定返回记录的数量
  • ?offset=10:指定返回记录的开始位置。
  • ?page=2&per_page=100:指定第几页,以及每页的记录数。
  • ?sortby=name&order=asc:指定返回结果按照哪个属性排序,以及排序顺序。
  • ?animal_type_id=1:指定筛选条件

七、状态码(Status Codes)
服务器向用户返回的状态码和提示信息。

  • 200 OK [GET]: 服务器成功返回用户请求的数据
  • 201 CREATE [POST/PUT/PATCH]: 用户新建或修改数据成功
  • 202 Accepted [*]: 表示一个请求已经进入后台排队(异步任务)
  • 204 NO CONTENT [DELETE]: 用户删除数据成功
  • 400 INVALID REQUEST [POST/PUT/PATCH]: 用户发出的请求有错误,服务器没有进行新建或修改数据的操作。
  • 401 Unauthorized [*]: 表示用户没有权限(令牌、用户名、密码错误)
  • 403 Forbidden [*]: 表示用户得到授权(与401错误相对),但是访问被禁止的。
  • 404 NOT FOUND [*]: 用户发出的请求针对的是不存在的记录,服务器没有进行操作。
  • 406 Not Acceptable [GET]: 用户请求的格式不可得(比如用户请求JSON格式,但是只有XML格式)。
  • 410 Gone [GET]: 用户请求的资源被永久删除,且不会再得到的。
  • 422 Unprocesable entity [POST/PUT/PATCH]: 当创建一个对象时,发生一个验证错误
  • 500 INTERNAL SERVER ERROR [*]: 服务器发生错误,用户将无法判断发出的请求是否成功。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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