RESTful APIの設計、開発、ドキュメント管理を手助けする「RAML」とは
APIの開発は複雑でコストがかかる可能性があり、頻繁に更新されることからドキュメントを整備するのも難しい。APIの設計、開発、ドキュメントの整備、管理にまつわる課題と効率さの問題に対処するアプローチが、RESTful API Modeling Language（RAML：RESTful APIモデリング言語）だ。 RAMLコードを使えば、開発者はAPIの動作を説明する仕様を策定してからそのAPIをデプロイするまでのAPIライフサイクルを管理することができる。 RAMLとは RAMLは、RESTful APIを記述することを目的とするオープンソースの記述言語だ。2013年、米国のIT自動化および統合ベンダーであるMuleSoftを中心とする数社の企業によって作成されたRAMLはAPIの開発に大きな役割を果たしてきた。2018年、MuleSoftはSalesforceによって買収され、RAML
サクッとAPIを叩く方法 (VS CodeでHTTPリクエストが送れちゃう拡張機能) - Qiita
概要 開発中のAPIを試したり、サードパーティのAPIをサクッと叩いてみたいといった時に皆さんどのようにしますか？ 私は、curlコマンドやPostmanをよく使っています。 ただ、もっと楽にHTTPリクエストを投げ、かつその時使用した情報を残すことができる方法を以前のチームメンバーに教えていただいたので、記事にしました。 REST Client 今回、紹介するのはVS CodeのエクステンションにあるREST Clientというものになります。 このREST ClientというのはVS Code上でHTTPリクエストを送信し、レスポンスを確認できる拡張機能となっています。 使用方法 使用方法はすごく簡単で、拡張子が「.http」か「.rest」というファイルで決められた構文に従いHTTPリクエストを記述するだけです。 下記にcrudの例を載せていきたいと思います。 また今回はREST A
API 設計ガイド | Cloud APIs | Google Cloud
フィードバックを送信 API 設計ガイド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の資金調達！→『AUTHLETE 凸版・NTTドコモベンチャーズ・MTIからプレシリーズA資金調達』(2018 年 2 月 15 日発表) 説明手順 （１）ユーザーのデータがあります。 （２）ユーザーのデータを管理するサーバーがあります。これを『リソースサーバ
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
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