推荐文章:使用Flask和Flask-RESTPlus构建优雅的RESTful API —— rest_api_demo
2024-05-21 08:49:03作者:曹令琨Iris
1. 项目介绍
rest_api_demo 是一个开源项目,它为开发者提供了一个基于Flask和Flask-RESTPlus的RESTful API模板。这个项目旨在帮助新手和经验丰富的开发者快速启动他们的API开发工作,并展示如何创建结构良好、文档清晰的API服务。
该项目不仅提供了基本的API实现,还附带了一篇详细的博客文章,解释了代码背后的思路和实现方式(见下方链接)。通过学习这个项目,你可以了解如何利用这些强大的工具来构建自己的API服务。
2. 项目技术分析
Flask 是一款轻量级的Python Web框架,以其简洁和灵活的设计赢得了开发者们的喜爱。在这个项目中,Flask作为基础框架,处理HTTP请求和路由。
Flask-RESTPlus 是Flask的一个扩展,专门用于构建RESTful APIs。它增加了诸如自动API文档、模型验证和命名空间等特性,使API的开发更加规范且易于维护。
此外,该项目可能还整合了Swagger UI,这是一个流行的API可视化工具,可以帮助开发者和使用者更好地理解API的行为和交互。
3. 项目及技术应用场景
rest_api_demo 可以广泛应用于任何需要通过HTTP协议提供数据或功能的服务场景,例如:
- 移动应用后端,为iOS或Android客户端提供数据接口。
- 网站后台服务,实现前端与服务器的数据交换。
- 微服务架构中的一个组件,提供特定业务逻辑的访问接口。
- IoT设备通信,设备可以通过API发送或接收数据。
4. 项目特点
- 简洁的代码结构:遵循最佳实践,易于理解和扩展。
- 强大的API文档支持:通过Flask-RESTPlus和Swagger UI,API的文档自动生成,有助于团队协作和API消费。
- 高效验证:内置的数据模型验证机制,确保输入的有效性。
- 模块化设计:采用命名空间管理API,便于组织和重用代码。
如果你正在寻找一个起点来搭建你的第一个RESTful API或者想提升现有API的质量,那么rest_api_demo是一个不容错过的好资源。立即访问项目网站,阅读详细教程,开始你的API之旅:
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217