模仿 Github,设计一个博客网站的 API

网站的API:

https://api.exampleBlog.com
登录:

需要使用用户的信息进行登录,同时如果有出现异常的状态的话会根据不同的情况返回40x not found

curl -u username:password https://api.exampleBlog.com/login
404 not fonud: 是HTTP对网页错误情况返回的一种状态码,
当用户在浏览器中输入网址时,服务器会根据输入的地址
判断是否有对应的网页信息,如果没有对应信息,
说明用户输入的可能是一串无效的链接,服务器就会向用户
返回404 not found状态码,告诉用户没有找到对应的网页信息。

403 not found: 403错误是一种在网站访问过程中,常见的错误提示,
表示资源不可用。服务器理解客户的请求,但拒绝处理它,
通常由于服务器上文件或目录的权限设置导致的WEB访问错误。

在主页上对网页的内容进行操作的时候主要会用到一下几个变量:

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。

主页:

登录之后就可以在下面的网址中看到用户的个人主页,里面有他的所有博客的基本信息和摘要

GET https://api.exampleBlog.com/username

或者查看该用户的最新文章:

GET https://api.exampleBlog.com/username/latest

如果想要查看某一篇博客的具体内容,则需要

GET https://api.exampleBlog.com/username/article_1

根据分类功能还可以获取到各种文章的类别

GET https://api.exampleBlog.com/username/classify

这些获取到的信息都会以JSON格式存储


然后是发布一篇文章,需要提供文章的一些具体信息

POST https://api.exampleBlog.com/username/article_2

删除某一篇文章:

DELETE https://api.exampleBlog.com/username/article_3

不管是查找还是发布还是删除的操作,都是需要利用curl来进行访问的

curl -i -u username -data '{"JSON FORM":["data"]}' https://api.exampleBlog.com/username

我使用cmd尝试输入curl -i www.baidu.com之后会有以下的输出

HTTP/1.1 200 OK
Accept-Ranges: bytes
Cache-Control: private, no-cache, no-store, proxy-revalidate, no-transform
Connection: Keep-Alive
Content-Length: 2381
Content-Type: text/html
Date: Thu, 21 Nov 2019 08:46:25 GMT
Etag: "588604ec-94d"
Last-Modified: Mon, 23 Jan 2017 13:28:12 GMT
Pragma: no-cache
Server: bfe/1.0.8.18
Set-Cookie: BDORZ=27315; max-age=86400; domain=.baidu.com; path=/

所以类似的,如果获取网站里的某一篇博客的话,就会返回某一篇博客以JSON为格式的信息,大致如下:

curl -i -u https://api.exampleBlog.com/username/article_1
HTTP/1.1 200 OK
...
{
	"author":username,
	"date":xxxx/xx/xx
	"title":article_1,
	"Abstract":xxx,
	"text":xxx,
}
...
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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