Google IOWeb2015 项目API接口详解
项目概述
Google IOWeb2015 是一个为Google I/O 2015开发者大会设计的Web应用程序后端API系统。它为前端应用提供了完整的接口支持,包括用户认证、日程管理、通知推送等功能模块。
认证机制
认证流程详解
系统采用基于Bearer Token的认证方式,所有需要认证的接口都要求在请求头中包含:
Authorization: Bearer <ID或访问令牌>
认证流程采用Google Sign-In 2.0的混合服务器端流程。当用户完成前端登录后,前端需要向以下端点发起请求完成认证:
POST /api/v1/auth
Authorization: Bearer <ID或访问令牌>
Content-Type: application/json
{"code": "从混合服务器端流程获取的一次性授权码"}
认证错误处理
- 非200状态码:客户端应注销用户并尝试重新认证("lite re-signin")
- 498状态码:特殊错误码,表示客户端应撤销所有令牌并从头开始重新认证
响应处理规范
所有API端点都使用application/json作为请求和响应的MIME类型。
成功响应
- 状态码:2XX
- 可能包含响应体(根据具体方法说明)
错误响应
- 状态码:4XX或更高
- 可能包含错误描述:
{"error": "错误描述信息"}
V1 API接口详解
1. 社交媒体数据
端点:GET /api/v1/social
获取带有#io15标签的@googledevs推文。响应示例展示了推文的基本信息,包括作者、内容、发布时间等。
2. I/O扩展活动
端点:GET /api/v1/extended
获取全球各地的I/O Extended活动信息,包括活动名称、地点、经纬度坐标等。这些数据可用于在地图上展示活动分布。
3. 活动日程
端点:GET /api/v1/schedule
获取完整的大会议程安排。开发者可以获取所有会议场次、时间、地点等详细信息。
4. 用户通知管理
获取通知状态
端点:GET /api/v1/user/notify (需认证)
返回用户当前的通知设置状态,包括:
- 全局通知开关
- 订阅者列表
- I/O开始提醒
- I/O扩展活动位置提醒
更新通知设置
端点:PUT /api/v1/user/notify (需认证)
允许用户配置多种通知选项:
- 全局通知开关
- 添加推送订阅
- I/O开始提醒(提前1天)
- 会议开始提醒(提前10分钟)
- I/O扩展活动位置提醒(80公里范围内)
5. 用户更新信息
端点:GET /api/v1/user/updates (需认证)
获取用户的个性化更新信息,包括:
- 会议更新(详情变更、视频添加、即将开始等)
- 新视频(包括非会议相关视频)
- 新的I/O扩展活动地点
- 用于下次请求的令牌
6. 用户日程管理
获取书签会议
端点:GET /api/v1/user/schedule (需认证)
返回用户收藏的会议ID列表。
添加会议到书签
端点:PUT /api/v1/user/schedule/:session_id (需认证)
支持单次会议添加或批量添加。
从书签移除会议
端点:DELETE /api/v1/user/schedule/:session_id (需认证)
支持单次会议移除或批量移除。
7. 会议反馈调查
获取已提交反馈
端点:GET /api/v1/user/survey (需认证)
返回用户已提交反馈的会议ID列表。
提交会议反馈
端点:PUT /api/v1/user/survey/:session_id (需认证)
允许用户提交对会议的评分(1-5分)和文字评价。
V2 API接口改进
V2版本主要对通知管理接口进行了优化:
通知管理改进
端点:GET /api/v2/user/notify 和 PUT /api/v2/user/notify
主要变化:
- 使用
endpoints数组替代了subscribers列表 - 简化了推送订阅管理
- 改进了
registration_id的处理逻辑
技术要点总结
-
认证安全:采用标准的Bearer Token认证,结合Google Sign-In流程,确保用户身份安全。
-
通知系统:实现了灵活的通知配置,支持多种触发条件和推送方式。
-
数据同步:通过
/updates端点实现了高效的数据增量更新机制。 -
批量操作:支持会议书签的批量添加和删除,提高操作效率。
-
错误处理:设计了清晰的错误码体系,特别是498状态码的特殊处理逻辑。
这个API系统为Google I/O 2015的Web应用提供了完整的后端支持,涵盖了从用户认证到个性化内容管理的各个方面,体现了Google在开发者工具设计上的专业性和用户体验的重视。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00