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【创新的API案例】 Yahoo Finance API 是获取金融数据的重要工具，具有免费、数据丰富、易于上手等优点。尽管存在简单性限制、稳定性问题、官方不再支持和数据质量等不足之处，但它在金融数据分析和量化交易领域有着广泛的应用。目前，yfinance 和 Yahoo_fin 等非官方 Python 库非常流行，与 Python 的集成使得开发者可以方便地进行数据分析和处理。同时，其他金融数据 API（如 Alpha Vantage、Polygon、IEX）的出现也为开发者提供了更多选择。本文通过代码示例展示了如何使用 Yahoo_fin 库获取股票历史数据、基本面数据、财务报表数据和期权数据，帮助开发者更好地理解和应用 Yahoo Finance API。

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【API开发】 DeepSeek AI 作为一种强大的开源推理模型，正在改变软件开发的游戏规则。它通过“思维链”逐步解决问题，提供更准确、可解释的答案，尤其在复杂决策和多变量处理方面表现出色。与传统 AI 模型相比，DeepSeek 在解决数学问题、生成代码、撰写故事等功能上各有优势，但也面临计算资源需求高、数据偏见和可解释性等挑战。尽管如此，DeepSeek 的开源特性使其能够被定制化用于特定用例，支持从代码生成到测试、部署的全流程开发，同时强调与专业团队合作的重要性，以实现高效、高质量的软件开发。

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【如何集成API】 在当今的数字创意与软件开发领域，Figma API开放平台为设计师与开发者提供了一个强大的工具集，使得他们能够将设计流程与各种应用程序无缝集成，极大地提升了工作效率与协作能力。无论是为了自动化设计任务、同步数据，还是实现更高级的设计系统管理...

【API解决方案】 本文全面汇总了大模型推理框架的特点与选型策略。介绍了高性能推理框架 vLLM（PagedAttention 技术，支持超长序列）、LMDeploy（异步流水线并行，低延迟）、TGI（企业级稳定性，多 GPU 扩展）、SGLang（架构创新，混合精度计算）和 DeepSeek AI Open Infra Index（底层优化套件，协同生态）。同时对比了本地部署与轻量化框架，如 Ollama、Llama.cpp、LocalAI 和 KTransformers。还分析了灵活部署框架 XInference、OpenLLM、Hugging Face Transformers 和 LiteLLM，以及开发者友好型框架 FastAPI、Dify 和 Coze。文章最后提供了选型决策树、性能基准测试数据和行业应用参考，建议根据吞吐量需求、硬件预算、合规要求和技术栈适配性进行选型。

【API设计】 本文探讨了大模型 API 调用中速度优化的关键技术。通过结合 Python 的异步编程和令牌池设计，能够显著提高并发任务处理效率，同时避免因频率过高导致封号。文章从基础异步实现、限速机制、进度条展示到多令牌池优化方案，提供了详细的代码示例和实践建议，并应用于大模型四则运算任务中，展示了异步调用的显著性能提升。

【API安全】 很多时候在开发对外接口的时候，为了保证接口的安全以及服务的稳定，要对接口的访问添加一定的限制规则。那么就有几个问题需要注意一下： 请求参数是否被篡改； 请求来源是否合法； 请求是否具有唯一性； 参数签名方式。 ...