【快捷指令】ios/macos快捷指令如何调用api接口(json请求例子)

一、步骤

之前已经写了一个【n8n】使用 n8n 创建插入数据到mysql的api(图解步骤)博客,感兴趣的可以看一下.

流程:

快捷指令调用api—开源工作流n8n上设置个快速写数据库的工作流

这样就实现了记录体重的一个快捷指令
在这里插入图片描述

二、步骤说明

1、完整快捷指令配置
调用http://weight.com/webhook/addData接口json内容为

{
    "date": "2025-07-28",
    "weight": 50
}

完整快捷指令
image-20250728164941366

2、详细步骤

(1)打开快捷指令,我是用电脑操作的比较快,手机也是一样步骤

搜索“请求输入”

在这里插入图片描述

“提示”那里,设置提示词“请输入你的体重”

“文本”那里,选择 数字

电脑点击“更多内容”,设置默认体重

image-20250728164624143

手机点击小箭头的图标,设置默认体重

在这里插入图片描述

设置好后,点击箭头,运行一下看看

(2)调用接口,搜索“获取url内容”

(3)

添加请求的接口地址,设置json请求,可添加header配置鉴权

在这里插入图片描述

添加“date”变量,值可以设置为当前日期,文本类型,自定义格式

image-20250728160826414

添加体重weight变量,值选择变量,选之前设置的提示框

image-20250728161041772
选择之前“请求输入”的变量值
在这里插入图片描述

测试运行和返回值,成功啦

image-20250728164319824

数据库检查也没问题,新增成功

image-20250728164856504

Python 架构模型 1. 底层执行层 多解释器支持: CPython(官方默认,C 实现,平衡效率与兼容性) PyPy(JIT 优化,提升计算密集型任务性能) 平台适配型(IronPython/.NET、Jython/Java) 字节码虚拟机:将 Python 代码编译为字节码(.pyc),通过虚拟机实现跨平台执行。 2. 核心功能层 语法特性: 动态类型、缩进定义代码块、函数式编程(lambda/map) 面向对象编程、生成器、上下文管理器(with) 标准库模块: 系统交互(os/sys)、数据处理(json/csv) 网络通信(socket/http)、并发(threading/asyncio) 3. 生态扩展层 科学计算与数据科学: 基础:NumPy(数组)、Pandas(数据帧) 可视化:Matplotlib/Seaborn 机器学习: 传统:Scikit-learn(预处理 / 模型) 深度:TensorFlow(静态图)、PyTorch(动态图) Web 开发: 全功能:Django(ORM/Admin) 轻量:Flask/FastAPI(异步 API) 工具链: 包管理:pip/conda 自动化:Requests(网络)、Selenium(浏览器) 4. 应用层场景 后端开发:API 接口(Django/Flask)、微服务 数据科学:清洗(Pandas)、建模(Scikit-learn)、可视化 人工智能:NLP(spaCy)、CV(OpenCV) 工程实践:自动化脚本、DevOps(CI/CD) 嵌入式:物联网(Raspberry Pi 控制) 5. 跨平台支撑 系统适配:通过 C 扩展(ctypes)调用底层 API,支持 Windows/Linux/macOS 代码移植:统一语法与虚拟机环境,实现 “一次编写,到处运行”
04-24
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