SpaceX API 技术解析与使用指南

SpaceX API 技术解析与使用指南

SpaceX-API :rocket: Open Source REST API for SpaceX launch, rocket, core, capsule, starlink, launchpad, and landing pad data. SpaceX-API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spa/SpaceX-API

项目概述

SpaceX API 是一个提供 SpaceX 公司相关数据的开放接口,包含发射记录、火箭信息、航天器数据、卫星网络轨道等丰富内容。该 API 采用 RESTful 架构设计,为开发者获取 SpaceX 相关数据提供了便捷途径。

基础信息

基础URL

API 的基础访问地址为:https://api.spacexdata.com

版本控制

该 API 采用路由级版本控制策略,每个端点都有明确的版本标识。开发者也可以使用 https://api.spacexdata.com/latest 访问最新版本,但需注意这可能导致兼容性问题。

认证机制

对于所有可能修改数据的操作(创建、更新、删除),API 要求进行认证。认证方式是通过 HTTP 头部的 spacex-key 字段传递 API 密钥。未经认证的请求将返回 401 状态码。

数据查询与分页

所有 /query 端点都支持以下高级查询功能:

  1. 分页控制:支持限制返回结果数量和跳过指定数量记录
  2. 条件筛选:支持按字段值进行筛选
  3. 排序控制:支持按指定字段升序或降序排列
  4. 字段选择:支持只返回指定字段,减少数据传输量

发射日期处理规范

常见问题

API 中发射日期的表示方式可能引起困惑,特别是对于部分日期(如只有年月的情况)。例如,计划在"2020年7月"发射的任务,API 会表示为 2020-07-01T00:00:00.000Z,同时 date_precision 字段会设为 month,表示该日期只精确到月份级别。

日期字段详解

  • date_utc:UTC 时间的 ISO 8601 格式日期
  • date_unix:UNIX 时间戳(秒级)
  • date_local:带时区偏移的本地时间
  • date_precision:日期精度级别(quarter/half/year/month/day/hour)
  • tbd:布尔值,表示日期是否待定
  • net:布尔值,表示是否为"不早于"日期

缓存策略

API 对所有 GET 请求和 /query 端点的 POST 请求实施了 Redis 缓存机制,不同数据类型的缓存时间如下:

| 数据类型 | 缓存时间 | |---------|---------| | 发射记录 | 20秒 | | 航天器、核心部件、发射台等 | 5分钟 | | 龙飞船、火箭信息 | 24小时 |

管理员可以通过特定端点清除缓存(需要认证)。

主要数据端点

1. 航天器信息

提供各序列号龙飞船的详细技术参数和任务历史。

2. 公司信息

包含 SpaceX 公司的基本情况、发展历程等数据。

3. 核心部件

记录第一级火箭核心部件的详细信息和复用情况。

4. 宇航员

提供龙飞船宇航员的个人信息和任务记录。

5. 龙飞船

包含各版本龙飞船的技术规格和设计参数。

6. 着陆平台

记录着陆平台和回收船的位置及技术细节。

7. 发射记录

详细的发射任务信息,包括时间、载荷、结果等。

8. 发射台

各发射场地的位置信息和历史使用记录。

9. 有效载荷

各次发射携带的卫星或其他载荷的详细信息。

10. 跑车追踪

提供 Elon Musk 发射到太空的特斯拉跑车的当前位置数据。

11. 火箭

各型号火箭的技术参数和性能数据。

12. 回收船

SpaceX 船队中各船只的实时位置和技术信息。

13. 卫星网络

包含卫星网络系统的轨道数据和状态信息,数据来自专业轨道跟踪系统,每小时更新一次。

14. 历史事件

SpaceX 发展历程中的重要事件记录。

最佳实践建议

  1. 版本控制:生产环境建议使用具体版本号而非"latest",确保稳定性
  2. 错误处理:合理处理 401 认证错误和 429 限流响应
  3. 缓存利用:根据数据更新频率设计本地缓存策略
  4. 分页查询:大数据集查询务必使用分页,减轻服务器负担
  5. 日期处理:注意检查 date_precision 字段,正确处理部分日期

通过合理使用这些 API,开发者可以构建丰富的 SpaceX 相关应用,如发射追踪、数据分析可视化等。

SpaceX-API :rocket: Open Source REST API for SpaceX launch, rocket, core, capsule, starlink, launchpad, and landing pad data. SpaceX-API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spa/SpaceX-API

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质纹理、灯光渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

郁楠烈Hubert

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值