1.APIJSON后台好用吗
2.Python解析HTTP响应中的JSON数据
3.📱 首个零代码快准稳 UI 录制回放开源 🚀 腾讯 APIJSON 生态项目
4.如何使用 Python 构建 JSON API
5.Web架构使用 JSON API 的好处

APIJSON后台好用吗

好用。

       JSON格式广泛用于数据传输。

       ä½†APIJSON也有缺点：初步使用了下APIJSON，确实是个厉害的作品

       å¥½ä¸Šæ‰‹ï¼Œå¯¹æ•ˆçŽ‡æå‡æ˜Žæ˜¾ï¼Œä½†ç›®å‰ç½‘上对其讨论还太少，不知道其缺点和可能带来的后果，不敢草率的用于业务环境，希望有人能对此给些意见

Python解析HTTP响应中的JSON数据

       在Python编程中，处理HTTP响应中的JSON数据是一项常见操作，特别是在与RESTful API交互时。JSON，即JavaScript对象表示法，是flexpaper 2.2.4源码一种轻量级的数据交换格式，基于ECMAScript的一个子集，采用简洁的文本形式存储和呈现数据。

       首先，为了获取JSON数据，你需要利用requests库进行HTTP请求。requests库以其直观易用的API支持各种请求类型。

       python

       import requests

       response = requests.get('/api')

       在开始解析之前，务必检查HTTP响应的状态码，确认请求是否成功，通常成功的状态码为。

       python

       if response.status_code == :

       对于状态码表示成功的响应，你可以使用response.json()函数，jmeter 源码详解它将自动将接收到的JSON字符串转化为Python字典或列表，便于进一步操作。

       python

       data = response.json()

       然而，如果JSON格式有误，response.json()会引发json.JSONDecodeError。这时，你需要使用try-except块来捕获并处理这个错误。

       python

       try:

       data = response.json()

       except json.JSONDecodeError:

       # 处理解码错误

       一旦数据被转换为Python对象，你可以利用Python的字典和列表操作来遍历和访问JSON数据中的各个元素。

       总的来说，遵循以上步骤，Python能够有效地解析HTTP响应中的JSON数据，使得数据处理变得简单高效。

📱 首个零代码快准稳 UI 录制回放开源 🚀 腾讯 APIJSON 生态项目

       首个零代码快准稳 UI 录制回放平台、也是腾讯 APIJSON 生态项目 UIGO 开源啦！

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       用户包含腾讯，应微信团队邀请分享了 零代码测试工具与实践(API•单元•UI)

       相比各种 UI 录制回放/自动化测试 的 其它平台/工具/框架： 1. UIGO 不需要写任何代码，录制几乎是按和人正常操作完全一样的方式，操作简单易用，泄漏BIOS源码录制回放快、准、稳！ 2. UIGO 则能很好地支持 :9, .5:9 等各种不同屏幕录制，然后在 P, P, 2K, X, X 等各种 不同机型、不同系统、不同屏幕 基本都能很好地精准回放，偏差基本仅在相当于一根头发丝的 3 像素内！ 3. UIGO 则会自动精准等待 App 发送的各种 HTTP API 网络请求，偏差基本在 2 毫秒内，比眨眼一次还要快 倍， 像专业的测试工程师一样精准高效地等待数据和 UI 都加载好并执行 点击、长按、滑动、缩放 等每一步对应操作！

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       UIGO 从私有仓库默默开发了 3 年多到现在终于开源了，Apache 证书对商用和非商用都很友好。 创作不易、坚持更难，GitHub 右上角点亮 ⭐ Star 支持/收藏下本项目吧，谢谢 ^_^ github.com/TommyLemon/U...

如何使用 Python 构建 JSON API

       在freeCodeCamp社区中，了解如何构建JSON API，这是一种客户端和服务器间高效通信的方式，利用JSON格式定义请求和响应格式。Python和Flask是构建此类型的API的理想选择，因为Flask的轻量级和扩展性使其成为快速开发的理想工具。

       首先，通过Flask的基本示例学习如何发送类JSON响应，我们将在项目中使用两个Flask附加组件：数据抽象层和资源管理器。目标是创建一个能与底层数据库互动的API，分为数据和资源管理两层。

       下面是构建过程的概述：

       安装Flask和SQLAlchemy，为项目创建虚拟环境和数据库结构。

       在application.py中，定义数据库表结构，导入必要的模块，并创建Flask应用实例和SQLAlchemy连接。

       通过Marshmallow-JSONAPI创建数据抽象层，为表中的数据提供逻辑访问控制。

       定义资源管理器和URL端点，使用Flask-REST-JSONAPI处理路由和数据抽象层。

       发送GET和POST请求，通过API操作数据，如添加、查看和过滤。

       利用Flask-REST-JSONAPI的功能，实现分页、关联表查询和稀疏字段组，优化性能和数据返回。

       通过这些步骤，你将掌握如何利用Python和Flask构建符合JSON API规范的动态API，为更复杂的应用程序提供基础。继续探索，扩展你的知识，为你的项目创建功能丰富的API接口。

Web架构使用 JSON API 的好处

       在 API 设计的世界里，JSON API 是一种值得探讨的解决方案，由 JSONAPI.org 提供规范。其目标是通过简化响应格式、提高效率并支持高效缓存，优化HTTP请求和数据包大小。本文将重点介绍 JSON API 的优势，并通过 FitBit 的实例来展示其在实践中的应用。

       JSON API 是一种基于HTTP的约定，定义了客户端如何请求和编辑数据，以及服务器如何响应。其核心优点包括:

       一致性：数据格式标准化，简化了客户端和服务器之间的交互。

       高效缓存：通过复合文档和稀疏字段集减少不必要的请求，优化性能。

       可定制性：稀疏字段集允许客户端请求特定数据，减少数据冗余。

       可扩展性：可选性功能适应不同客户端需求，适应移动环境。

       优化：通过排序、分页和子集限制增强数据处理效率。

       缓存优化：利用HTTP缓存减少数据请求，提升用户体验。

       在FitBit的实际案例中，JSON API 解决了不同客户端数据处理方式不一致的问题，创建了统一的数据模型，有助于保持客户端与服务器的同步，并强调了缓存在提高性能中的重要性。

       虽然GraphQL提供了类似的功能，但JSON API 通过分页和缓存特性展现了优势。它无需额外工具链，易于开发人员使用。JSONAPI.org 被认为是实用的 API 设计的默认选择，尽管并非适用于所有场景，但其广泛的认可表明了其在API设计中的地位。