【API解决方案】 本文探讨了API在媒体与电影行业中的关键作用，特别是在云技术转型和互操作性方面。API作为不同软件应用间的通信桥梁，能够优化工作流程、提升效率，并解决存储孤岛问题。文章还介绍了MovieLabs 2030愿景中云技术和API的重要性，以及如何利用API实现资源共享和自动化操作。

【API开发】 本文详细介绍了API在开发中的应用，包括REST、SOAP和GraphQL等常见API架构风格的优缺点比较。通过实际示例展示了API如何连接不同软件系统，实现数据共享和功能调用，帮助开发者快速构建应用程序。

【如何集成API】 在数据采集和自动化处理领域，kadoa 开放平台提供了强大的工具，能够帮助开发者快速、高效地提取和管理数据。通过该 API，用户可以轻松实现从不同来源收集、解析和整合信息，适用于市场研究、内容监控等场景。本文将指导你如何获取kadoa 开放...

【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。

【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

【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。