用expressjs写RESTful API

Express.js 实战:构建 RESTful API 的完整教程 想象一下,你正在开发一个美食推荐App。前端设计师已经做好了漂亮的界面,但问题来了:这些美食数据从哪里来?这就像盖房子,设计师画好了图纸,现在需要你搭建"水管系统"——让数据能顺畅地在App和服务器之间流动。本教程的目的就是教你如何用Express.js这个"超级水管工工具包",搭建一套规范、高效、可扩展的RESTful API"水管系统"。Express.js框架的核心原理RESTful API的设计规范路由和中间件的使用技巧数据库集成(MongoDB)错误处理和数据验证。 阅读详情

expressjs

expressjs是一个基于nodejs的web开发框架:http://expressjs.com/,这篇博客目的就是用expressjs写一个关于products的最简单的RESTful API


一个最简单express的例子

package.json

{
  "name": "hello-world",
  "description": "hello world of express js",
  "version": "0.0.1",
  "private": true,
  "dependencies": {
    "express": "4.4.x"
  }
}

安装express:

npm install


app.js

var express = require('express')

var app = express();

app.get('/hello', function(req, res){
   res.send('hello world')
});

var server = app.listen(3000, function() {
   console.log('listening on port %d', server.address().port);

});

运行:

node app


RESTful API

GET  /products

var express = require('express')
var app = express();

var products = [
   { name: 'apple juice', description: 'good', price: 12.12 },
   { name: 'banana juice', description: 'just so sos', price: 4.50 }
]

app.get('/products', function(req, res) {
   res.json(products);
});

var server = app.listen(3000, function() {
   console.log('listening on port %d', server.address().port);
})


GET /products/:id => 200

app.get('/products/:id', function(req, res) {
   res.json(products[req.params.id]);
})


GET /products/:id => 404

app.get('/products/:id', function(req, res) {
   if (products.length <= req.params.id || req.params.id < 0) {
      res.statusCode = 404;
      return res.send('Error 404: No products found')
   }
   res.json(products[req.params.id]);
})


POST /products => 201

因为我们在接受POST请求的时候,需要解析POST的body,所以,我们就要使用middleware来做这件事情,在早期版本中提供了bodyParser这样的方式。但是这种方式会创建大量的临时文件。所以,我们应该直接使用json或者urlencoded这样的middleware直接解析

在package.json中添加依赖:

    "body-parser": "1.4.3"


var express = require('express'),
   bodyParser = require('body-parser')

var app = express()
   .use(bodyParser.json());

app.post('/products', function(req, res) {
   var newProduct = {
      name: req.param('name'),
      description: req.param('description'),
      price: req.param('price')
   }

   products.push(newProduct);
   res.statusCode = 201;
   res.location('/products/' + products.length);
   res.json(true);
});


POST /products => 400

app.post('/products', function(req, res) {
   if (typeof req.param('name') === "undefined" ||
      typeof req.param('description') === "undefined" ||
      typeof req.param('price') === "undefined") {
      res.statusCode = 400;
      res.send('Error 400: products properties missing');
   }
   //......
});


参考资料:

http://blog.modulus.io/nodejs-and-express-create-rest-api

http://erichonorez.wordpress.com/2013/02/10/how-create-a-rest-api-with-node-js-and-express/

http://andrewkelley.me/post/do-not-use-bodyparser-with-express-js.html

http://hawkee.com/snippet/10141/

https://github.com/expressjs/body-parser

expressjs 项目实践 ## 架构:expressjs + express-jwt + sequelize + express-validate ## 数据库:mysql ## 实现功能:登录、验证码、鉴权、用户、上传、下载、错误统一处理 ## api格式: restful + json 项目目录 app.js // var createError = require('http-errors'); var express = require('express'); var path = re.. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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kiwi小白
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