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    一起看 IO | 用 Health Connect 连通应用间的健康数据

    Wilk, Product Manager 从 MyFitnessPal 应用帮助您记录一日三餐，再到 Withings 产品为您呈现自身健康水平的全面分析，应用和设备已然形成了聚合多种健康和健身信息的数据源...此外，Samsung Health、Google Fit 和 Fitbit 正在整合接入 Health Connect。...经过用户同意后，开发者们可以通过标准化的架构和 API 调用，安全地从 Health Connect 读取或写入数据。...Health Connect 产生的所有数据都被加密存放在设备本地，用户完全可以禁用对 Health Connect 数据的访问，也可以删除某些自己不想存放在设备里的数据。...当用户使用多个同类应用时，Health Connect 还为其提供了将某个数据源的优先级提高的选项。 开始使用 让您的应用接入 Health Connect 非常简单。

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    为媒体资产构建一个云原生的文件系统

    图2：Netflix Drive 的POSIX接口 图3展示了其他API接口。它提供了一个可控制的I/O接口。该API接口特别适用于某些流程管理工具或代理。它暴露了某种形式的控制操作。...我们启动Netflix Drive，并使用清单、REST API和控制接口进行引导。 抽象层抽象了默认的元数据存储和数据存储。...部分REST API可以修改文件--例如，某个API可以暂存文件，从云端拉取文件；某个API可以检查文件；某个API可以保存文件，显示地将文件上传到云存储。...对于这类工作流，应该使用显示保存，而非自动保存，Google Drive就是这种模式。一旦设计师确定可以将资产共享给其他设计师或工作流，此时可以调用API将其上传到云端。...自研文件系统的一个原因是现有云服务无法满足业务场景，如多挂载点、使用本地缓存、文件切分等。 Netflix Drive通过使用本地缓存，减少了云存储的开销(如通过缓存减少了对象存储API的调用次数)。

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    4种主流的API架构风格对比

    因此，后来 RPC API 开始使用一个更具体的 JSON-RPC 规范，该规范被认为是 SOAP 的更简单的替代方案。gRPC 是 Google 在 2015 年开发的最新 RPC 版本。...易于添加新函数。如果 API 有了新的需求，我们可以轻松地添加另一个执行这个需求的端点：1）编写一个新函数，并将其放在一个新端点之后；2）现在，客户可以访问这个端点，并获取符合其需求的信息。 高性能。...在 RPC 中，无法对 API 进行检验总结，或者发送请求来开始理解根据需求应该调用哪个函数。 函数爆炸性增长。创建新函数非常容易。...当服务端实现 REST 的某些功能和 RPC 的某些功能时，在 REST 和 RPC 之间确实可能存在这样一个灰色区域。但 REST 是基于资源或名词的，而不是基于动作或动词。...灵活的权限：GraphQL 允许选择性地公开某些功能，同时保留私人信息。而相对应的是，REST 体系架构不能仅显示部分数据，要么是全部数据，要么是没有数据。 3 GraphQL 的不足 性能问题。

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    4种主流的API架构风格对比

    因此，后来 RPC API 开始使用一个更具体的 JSON-RPC 规范，该规范被认为是 SOAP 的更简单的替代方案。gRPC 是 Google 在 2015 年开发的最新 RPC 版本。...易于添加新函数。 如果 API 有了新的需求，我们可以轻松地添加另一个执行这个需求的端点：1）编写一个新函数，并将其放在一个新端点之后；2）现在，客户可以访问这个端点，并获取符合其需求的信息。...在 RPC 中，无法对 API 进行检验总结，或者发送请求来开始理解根据需求应该调用哪个函数。 函数爆炸性增长。创建新函数非常容易。...当服务端实现 REST 的某些功能和 RPC 的某些功能时，在 REST 和 RPC 之间确实可能存在这样一个灰色区域。但 REST 是基于资源或名词的，而不是基于动作或动词。 ?...灵活的权限：GraphQL 允许选择性地公开某些功能，同时保留私人信息。而相对应的是，REST 体系架构不能仅显示部分数据，要么是全部数据，要么是没有数据。 GraphQL 的不足 性能问题。

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    API架构风格对比：SOAP vs REST vs GraphQL vs RPC

    方便添加功能：如果我们对API有新的需求，可以通过简单地添加新的后端来满足该需求：1）编写一个新的功能，然后发布；2）然后客户端就可以通过这个后端来满足需求。...RPC与底层系统的强耦合使其无法在系统和外部API之间进行抽象，同时也增加了安全风险，很容易在API中泄露底层系统的实现细节。...可发现性低：RPC无法对API进行自省或无法通过发送的RPC请求来理解其调用的功能。...应该是RPC并没有像REST API那样相对严格的调用规范，因此有些调用会比较难以理解 功能爆炸：由于很容易添加新的功能，因此相比编辑现有的功能，新增的功能可能会导致大量功能重叠，也很难去理解...像Google，Facebook (Apache Thrift)和Twitch(Twirp) 这样的大型公司利用RPC的高性能特性来获得高性能、低开销的消息处理能力(规模庞大的微服务使用短消息进行通信，

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    初学者的API测试技巧

    与UI测试不同，API测试是在没有GUI层执行操作的。 API测试技巧 Web API有两大类Web服务：SOAP和REST。...REST（表示状态传输）是使用HTTP的基于Web标准的体系结构。与基于SOAP的Web服务不同，没有针对RESTful Web API的正式标准。...5xx（服务器错误）：服务器无法满足看似有效的请求 “API的实际响应状态代码由构建API的开发团队指定。...最后但并非最不重要的一点是，除了API测试之外，您是否还需要执行其他类型的测试，例如WebUI或数据源？API测试在数据源和UI之间的业务层执行。所有这些层都必须进行测试是正常的。...由于API测试执行快速，稳定且足够小，因此很容易以最小的风险将更多测试添加到当前测试过程中。

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    激荡二十年：HTTP API 的变迁

    ，也许是看到了客户端和服务器彼此隔离带来的巨大好处，web 开发也渐渐向 REST API 靠拢。...，并发扬光大： （请 google：liberator decision graph） 我曾经一度把玩过 liberator，相对于我当时在生产环境使用的比较流行的 eve 和 django rest...然而 OpenAPI 并不强制输入输出的类型安全，这跟 UAPI 有同样的问题：随着公司 OpenAPI spec 的不断迭代，API 中某些新添加的字段，很容易被忽略，日积月累下来，问题会越来越多。...我需要一个能够在外部看来，更加自然，更加简单的 API。 在计算机的世界里，这样的问题往往可以通过添加一个新的层级来实现。...看到这里，有经验的同学可能会质疑：API 的数据源又不止于数据库，如果数据来源于 gRPC 服务器，那又该如何？ 好问题！此刻我们需要修改 CREATE API 的描述，使其明确表达其数据源是什么。

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    API 架构风格抉择：SOAP、REST、GraphQL 和 RPC 的特性、优势与局限

    因此，后来的 RPC API 开始使用更具体的JSON-RPC规范，该规范被认为是 SOAP 的更简单替代方案。gRPC是 Google 于 2015 年开发的最新 RPC 版本。...易于添加功能。如果我们的 API 有新的需求，我们可以轻松添加另一个端点来执行此需求：1）编写一个新函数并将其置于端点之后；2）现在客户端可以访问此端点并获取满足设定需求的信息。 高性能。...API的抽象级别会影响其可重用性。API 与底层系统的耦合度越高，其对其他系统的可重用性就越低。RPC 与底层系统的紧密耦合使得系统内部函数与外部 API 之间无法建立抽象层。...在 RPC 中，无法自检 API 或发送请求，也无法根据请求了解要调用的函数。 函数爆炸。创建新函数太容易了。因此，我们不是编辑现有函数，而是创建新函数，结果却得到了一大堆难以理解的重叠函数。...GraphQL允许选择性地公开某些函数，同时保留隐私信息。而 REST 架构不会分部分公开数据。要么全部公开，要么全部不公开。 GraphQL 的缺点 性能问题。

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    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    默认时，TF Serving使用这个端口服务REST API。...现在回到Python查询服务，先使用REST API，然后使用gRPC API。 用REST API查询TF Serving 先创建查询。...REST API既优雅又简单，当输入输出数据不大时，可以工作的很好。另外，客户端无需其它依赖就能做REST请求，其它协议不一定成。但是，REST是基于JSON的，JSON又是基于文本的，很冗长。...Google提供了几个库，用于简化服务访问： Google API Client Library 基于OAuth 2.0和REST。可以使用所有GCP服务，包括AI Platform。...训练模型（或任意模型），部署到TF Serving或Google Cloud AI Platform上。写客户端代码，用REST API 或 gRPC API做查询。更新模型，部署新版本。

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    撰写合格的REST API

    （liberator的decision tree，沿袭了webmachine的思想，请自行google其文档查看大图） 安全性 前面说过，REST API承前启后，是系统暴露给外界的接口，所以，其安全性非常重要...你可以把请求数据验证看成一个巨大的漏斗，把不必要的访问统统过滤在第一线： Request headers是否合法：如果出现了某些不该有的头，或者某些必须包含的头没有出现或者内容不合法，根据其错误类型一律返回...HTTPS HMAC Auth尽管在保证请求的一致性上非常安全，可以用于鉴别请求是否由合法的请求者发起，但请求的数据和服务器返回的响应都是明文传输，对某些要求比较高的API来说，安全级别还不够。...比如说添加了某资源后，通过kafka或者rabbitMQ向外界暴露某个消息，相应的subscribers可以进行必要的处理。...可以通过访问该语言在github上相应的awesome repo（google awesome XXX，如awesome python），查看REST API相关的部分。

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    Hive如何创建elasticsearch外部表

    elasticsearch SQL API仅支持group by,count,order by,having,limit等简单的函数，如果我们需要使用复杂SQL逻辑进行数据查询时，无法得到很好的支持。...外部表Hive提供了一种外部表的功能，外部表只需要与数据存储位置上的现有数据建立关联，无需将数据移动至Hive存储库中进行存储，即可使用外部数据源。...弹性扩展：通过Hive创建elasticsearch外部表，可以将elasticsearch 的数据与其他数据源进行联合查询。...这样可以方便地在Hive中进行跨数据源的分析和聚合操作，实现更复杂的数据处理需求。 3....注意事项：Hive中的某些高级特性（如事务、复杂数据类型等）可能无法与elasticsearch完全兼容。数据的一致性和实时性也需要根据具体的数据同步策略进行管理。

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    GraphQL，你准备好了么？

    REST API 我们先通过一个简单的例子来说明 REST 和 GraphQL 的异同。...如果客户端调用这个 API 显示用户的 profile，单单这个 API 还不够，因为 bookmarks 没有展开，无法直接渲染，所以我们大概会再提供一条 API： GET /v1/users/1/bookmarks...从这个角度来讲，GraphQL 对于异构的数据源能够很好很简练地处理。传统的 REST API 并非不能处理异构的数据源，只不过那样的代码撰写起来可读性会比较差。...REST API 在进化的过程中往往随着 API 版本的变迁，而 GraphQL API 基本没这个必要。...对于同一 API，服务器只需要添加新的 field，新的客户端查询时使用新的 field 即可，不会影响老客户端。这是一种很优雅的进化方案。

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