【API开发】 本文详细介绍了如何使用Python的Flask框架构建RESTful API，包括环境配置、虚拟环境创建、Flask安装以及基本的GET和POST操作实现。通过SQLite数据库集成，开发者可以快速搭建轻量级API服务，并扩展功能如PUT和DELETE方法。

【创新的API案例】 Ollama 是一个开源的本地大语言模型（LLM）运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计。它支持多种操作系统，包括 macOS、Windows 和 Linux，并提供命令行工具（CLI）、Python SDK 和 REST API，方便用户管理和使用模型。 Ollama 的核心功能包括模型管理（如下载、删除、创建自定义模型）、本地推理、量化支持以降低内存需求，以及类似 OpenAI 的 API 接口。它还支持多模型同时运行和热切换。Ollama 的设计目标是简化本地部署流程，降低使用门槛，同时确保数据隐私。

【API术语解释】 字典(dict)是Python中的一种可变映射类型，它使用键值对(key-value pair)的形式来存储数据。本文将详细介绍其全部应用以及使用字典格式化字符串。

【API安全】 本文介绍了OWASP API安全十大风险中的五个关键漏洞及其修复方法，包括对象级授权失效、身份验证失效、数据过度暴露、资源不足和速率限制缺失、功能级授权失效。针对每个漏洞，提供了具体的Python代码示例和修复建议，帮助Python开发者在开发过程中编写更安全的代码。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何在Python中使用ChatGPT API，包括API密钥生成、Python库安装、代码实现步骤以及实际应用示例。通过OpenAI提供的ChatGPT API，开发者可以轻松集成自然语言处理和生成式对话功能到应用程序中，提升交互体验。文章还涵盖了gpt-3.5-turbo模型的使用方法和API成本优化信息。

【如何集成API】 本篇文章将深入探讨企业工商基本信息的优势、适用人群、潜在风险，以及如何在Python程序中集成这项服务的API。我们还将讨论替代方案和如何选择安全可靠的服务商。

【AI驱动】 【终版长文 | 2025-07-29】 程序员转型 FinTech 量化工程师：AI 一键生成策略 + 风控报告 + 实战教程 ——政策、工具、薪资、面试、成功案例一次讲透 什么是 Find-Tech 量化工程师？ 一句话记住：用代码把“...

【如何集成API】 本文将深入探讨Amazon Lex的独特优势，分析其适用的人群，评估使用过程中可能遇到的潜在风险，并考察Amazon作为服务商的安全性。

【学习各类API】 Python REST API 身份验证是确保网络请求安全和合法性的重要环节。通过理解身份验证的基本概念和在 Python 中的应用，你将能够设计出更加安全、可靠的API接口。本文将探讨基本身份验证和令牌身份验证的区别及适用场景，帮助开发者解决常见的安全问题，并提供实际的代码示例和最佳实践。

【API开发】 本指南详细介绍了如何使用Python和Flask构建RESTful API，包括开发环境设置、CRUD操作实现、数据过滤功能以及高级功能集成。通过Flask框架的轻量级特性，开发者可以快速构建高性能API，满足现代应用程序开发的需求。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何使用开源API制作AI虚拟形象，包括选择API、设置开发环境、编写示例代码以及优化AI化身。开源AI化身API允许开发者免费创建和定制数字化身，适用于虚拟助理、游戏角色等多种场景。文章还比较了开源API与商业化解决方案的优缺点，并提供了常见问题的解决方法。

【API开发】 本文介绍了如何使用Python构建REST API的基础知识，包括REST API的核心概念、优势以及Python在开发REST API中的独特优势。通过Flask框架的示例代码，展示了如何实现一个简单的API，并详细解释了HTTP方法（GET、PUT、POST、DELETE）的使用场景。适合初学者和经验丰富的开发者学习Python REST API开发。

【如何集成API】 本文介绍了一款基于Google Keyword Insight API开发的关键词研究Web应用程序，该工具能够分析搜索量、竞争水平、出价范围和趋势等关键指标，帮助用户快速找到高价值关键词。通过Python、Streamlit和Plotly技术栈，实现了关键词建议、关键指标分析和数据可视化功能，显著简化了SEO关键词研究流程。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何从零开始创建和训练一个垃圾邮件检测的机器学习模型，并将其转化为REST API。通过使用Keras和LSTM模型，您可以构建一个高效的垃圾邮件分类器。文章还涵盖了如何将模型集成到FastAPI中，并使用AstraDB和Cassandra存储推理数据。这是一个实用的实践项目，适合机器学习新手和开发者学习模型部署的最佳实践。

【如何集成API】 本教程详细介绍了如何使用Google Places API构建一个餐厅选择程序，解决日常选择餐厅的难题。通过Python代码示例，展示了如何利用Place Search API的附近搜索端点，根据用户输入的关键词、价格范围、营业状态和距离等参数，获取并展示附近的餐厅信息。