【学习各类API】 在现代应用开发中，Spring Boot REST多线程API能够显著提升服务器的响应速度和吞吐量。通过异步处理技术，开发者可以在主线程处理请求的同时，利用副线程处理耗时的业务逻辑，进而释放主线程的资源。这种方式不仅提升了系统性能，还有效地提高了用户体验。本文将通过实际案例和代码示例，帮助您快速掌握如何在Spring Boot中实现多线程API，从而全面优化您的应用性能。

【API安全】 API的稳定性对维护可靠且高性能的应用程序至关重要。确保API的稳定性需要有效的监控实践。Uptime API提供了监控和维护API稳定性所需的工具，能够实时提供洞察和警报，帮助您及时应对潜在问题。本文将探讨使用智能监控技术提高API稳定性...

【API设计】 在Apifox中发布多语言API文档可以通过API版本管理功能实现。首先为每种语言创建独立的API版本，推荐从现有版本创建副本以保留接口结构。然后编写或翻译对应语言的文档，并在'分享文档'模块中发布。个性化设置可优化文档界面和导航。还支持自定义域名及集成Algolia DocSearch以改善搜索功能。通过这些配置，用户可以构建一个专业的多语言文档站点，实现高效的文档管理和分享。

【日积月累】 本文介绍了两种天猫商品数据爬取技术方案：官方API和非官方接口，并强调了轻易云集成平台在数据处理中的优势。官方API方案适合企业级数据采集，数据完整且稳定，但需企业资质。非官方接口适用于快速验证需求，但需技术对抗反爬机制。文章还提供了反反爬策略、数据解析与存储建议，以及利用轻易云集成平台进行性能优化和合规性管理的方法。

【日积月累】 本文对比了五个常用的地图开发API平台：高德、百度、腾讯、必应和天地图。高德地图以友好的开发者体验和丰富的功能著称，但POI数量稍逊百度。百度地图优势在于全球服务和丰富的数据储量，但其坐标系与其他平台不一致。腾讯位置服务对微信小程序支持最佳，但在其他领域较低调。必应地图API在数据分析上颇具优势，但在国内使用存在数据安全顾虑。天地图作为国家队，行政区划数据准确，但商业应用较少。

【日积月累】 通过公众号API接口发布文章需先进行开发配置，包括获取AppID和AppSecret并设置IP白名单。发布过程分为四步：获取token用于身份认证，上传封面图作为永久素材，新建草稿，最后通过发布接口提交草稿的media_id。注意发布时需确保JSON编码正确，以防内容乱码。发布文章后可通过publish_id查询发布状态。需注意API发布的文章不触发微信推荐，也不显示在主页，只适合菜单或链接分享。

【日积月累】 本文介绍了如何使用Python开发1688商品详情API接口，包括注册1688开放平台账号、创建应用获取App Key和App Secret、安装必要库、实现基本API和OAuth2.0授权、处理API响应等步骤。提供了详细的代码示例和最佳实践建议，如缓存机制、错误处理、速率限制等，帮助开发者高效获取1688商品数据。

【日积月累】 本文实战教程介绍了如何利用Node-RED对接第三方平台API，实现两个平台的数据无缝集成。通过导入示例代码、获取平台Token和养殖场编码，以及调用API接口获取智慧养殖平台数据，为开发者提供了清晰的操作步骤和实用技巧，帮助快速实现数据采集、处理和传输，适用于物联网和智能系统开发。

【日积月累】 本文介绍了API的基本概念和重要性，通过生活中的电工比喻，解释了API的作用和使用方法。文章还探讨了如何捕获API，包括查看官方文档、使用浏览器的F12功能和抓包工具。最后，作者展示了如何利用捕获的API打造私人信息中心，以提高信息获取效率。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用Windsurf接入AI生图API，以完善AI生图功能。通过DeepSeek推荐合适的API，选择智谱cogview模型进行接入。过程中，遇到类型错误等问题时，AI能够自动修复并优化代码。经过多次调整，成功实现API的正常调用和功能测试。最后，移除不需要的DALL-E 3模型，确保AI生图功能的稳定性和多样性。

【日积月累】 get weather

【API解决方案】 本文介绍了如何在Spring应用中实现API接口的数据加解密，以提升安全性。通过对传入的HTTP Raw Body数据进行解密和对返回数据进行加密，确保数据不会明文传输。推荐使用RSA加密算法，并提供了具体的配置和实现方法。用户可以通过在Spring配置中添加公钥和私钥，再结合@EncryptedData注解，实现请求和响应数据的加密处理。为了保持代码清晰和非侵入性，采用扩展MappingJackson2HttpMessageConverter进行加解密操作。

【日积月累】 随着人工智能技术的发展，API、Function Call和MCP在AI智能体中的应用日益重要。API作为通用标准，连接AI模型与外部服务；Function Call是大语言模型与外界交互的机制，允许调用外部函数；MCP由Anthropic推出，统一模型与外部数据源的通信，解决数据孤岛问题。这些技术在AI Agent中扮演关键角色，使其能够访问外部数据和服务，执行复杂任务。

【日积月累】 Python 常用 API 包括用于 Web 开发的 Flask、Django 和 FastAPI，网络请求的 Requests 和 HTTPX，数据库交互的 SQLAlchemy 和 Peewee，数据处理的 Pandas 和 NumPy，机器学习的 Scikit-learn 和 TensorFlow，图像处理的 Pillow 和 OpenCV，自然语言处理的 NLTK 和 spaCy，命令行接口的 Click 和 Argparse，并发的 Threading 和 Asyncio，以及测试的 unittest 和 pytest。这些工具帮助开发者高效构建多种应用程序。

【最新动态】 MCP（模型上下文协议）是AI时代的“万能适配器”，通过标准化服务描述及上下文感知机制，消除了工具间的协议鸿沟，支持运行时动态编排。它标志着AI交互从人工编码适配转向机器自主协作，使AI应用能自由调用跨领域服务，实现智能编排。MCP如同人工智能领域的USB-C接口，构建通用连接规范，推动AI应用从功能固化的程序进化为自主智能体，助力认知革命。