【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。

【学习各类API】 SOAP API 转换为 REST API 是现代软件开发中常见的任务，尤其是在需要提高系统灵活性和降低复杂性时。通过将 SOAP API 转换为 REST API，开发者能够简化数据格式、提高网络传输效率，并更好地支持轻量级的移动端应用。此转换过程不仅涉及技术层面的操作，还需要理解两者不同的架构风格和数据传输方式。本文将深入探讨如何高效地完成这一转换任务，提供详细的步骤指南和实际应用案例。

【AI驱动】 本文探讨了Deepseek模型引擎在本地部署时因其输出思维链的新增字段所导致的技术债务问题。这一变更需要各类开源和闭源产品进行适配，导致了显示问题和思维中断现象。文章还提供了几种解决方案，包括等待工具更新、手动修改API和使用one-api统一接口。虽然这些方法短期有效，但从长远来看，统一API标准是更理想的解决方案。此问题的根本原因在于不同模型引擎间的输出格式不一致。

【学习各类API】 使用Jenkins API创建视图可以极大地提高持续集成过程中的效率。本文将指导您如何通过Jenkins API从零开始创建自定义视图，帮助您更好地管理和展示Jenkins中的任务。通过详细步骤，您将学会如何获取视图配置文件、创建新视图以及将任务添加到视图中，快速掌握这一实用技术。

【学习各类API】 本指南将带您了解如何通过Jenkins插件调用MeterSphere API，实现自动化接口测试的集成。通过循序渐进的步骤，您将学会如何在Jenkins中安装和配置MeterSphere插件，并通过API调用执行和管理测试任务。无论是初级程序员还是产品经理，这篇文章都将帮助您提升测试效率，提高代码质量。