Друзья, на часах мемо-среда👌 #Gahahaha
😁17
👩💻 6 принципов REST API про которые спрашивают на собеседованиях 👩💻
REST API — архитектурный стиль для создания веб-сервисов, основанный на протоколе HTTP.
REST API основан на протоколе HTTP:
это означает, что все принципы работы HTTP методов, их структура запросов и ответов, будут также применимы и для REST API.
👉 Подробнее про работу HTTP-протокола и его связь с REST API разбирали в этой статье.
Пример:
+ в HTTP есть виды методов: GET, POST, PUT, PATCH и т.д.
+ в REST API методы абсолютно те же.
Архитектурный стиль REST добавляет к HTTP дополнительные правила и принципы, по которым должен происходить обмен данными👇
Главные принципы REST:
1. Строгое разделение клиента и сервера
2. Единый интерфейс
3. Без сохранения состояния (Stateless)
4. Многоуровневая система
5. Кэширование
6. Выполнение кода по запросу
В картинках к посту просто и с примерами разобрала эти принципы.
Это не самая ценная в работе информация, но перечень этих принципов и их понимание могут спрашивать на собеседованиях 👌 #hardGetAnalyst
REST API — архитектурный стиль для создания веб-сервисов, основанный на протоколе HTTP.
REST API основан на протоколе HTTP:
это означает, что все принципы работы HTTP методов, их структура запросов и ответов, будут также применимы и для REST API.
👉 Подробнее про работу HTTP-протокола и его связь с REST API разбирали в этой статье.
Пример:
+ в HTTP есть виды методов: GET, POST, PUT, PATCH и т.д.
+ в REST API методы абсолютно те же.
Архитектурный стиль REST добавляет к HTTP дополнительные правила и принципы, по которым должен происходить обмен данными👇
Главные принципы REST:
1. Строгое разделение клиента и сервера
2. Единый интерфейс
3. Без сохранения состояния (Stateless)
4. Многоуровневая система
5. Кэширование
6. Выполнение кода по запросу
В картинках к посту просто и с примерами разобрала эти принципы.
Это не самая ценная в работе информация, но перечень этих принципов и их понимание могут спрашивать на собеседованиях 👌 #hardGetAnalyst
👍13❤5
GET, POST, PUT, PATCH и DELETE - виды методов, часть протокола HTTP.
Нужны, чтобы стандартизировать взаимодействие между клиентом и сервером.
Каждый метод выполняет определённое действие и соответствует логике CRUD-модели (Create, Read, Update, Delete).
🩷 GET
Чтение данных.
Не поддерживает тело - Body (JSON).
Идемпотентен.
💚 POST
Создание объектов в БД.
Не идемпотентен.
* Исключения, когда POST используют для чтения: сложные запросы с большим кол-вом фильтров, асинхронные операции.
* Почему в некоторых REST API все POST? Потому что они не REST API, а HTTP API.
💙 PUT
Полная замена и/или создание ресурса.
В теле JSON требует полный объект.
Идемпотентен.
* Часто используют только для изменения.
💜 PATCH
Частичное обновление ресурса.
В теле JSON передаются только те поля объекта, которые нужно изменить.
Не идемпотентен.
❤️ DELETE
Удаление ресурса.
Не поддерживает тело - Body (JSON).
Идемпотентен.
💛 А что по поводу TRACE, HEAD, OPTIONS, CONNECT?
Могут быть полностью заменены GET-ом.
Очень маленький шанс встретить или применить на практике.
Правильное использование HTTP-методов в REST API упрощает взаимодействие с вашей системой, так как делает API предсказуемым и удобным для разработчиков.
P.S. Ссылка на подкаст про идемпотентность и коммутативность в API #hardGetAnalyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15
Forwarded from 👩🏻💻 Подкаст Системных Аналитиков | GetAnalyst
🤖 Как аналитики работают в Generative AI проектах: старт карьеры, ключевые навыки и задачи 🤖
Повсюду «AI, AI, AI»: Generative AI, LLM, Fine-Tuning, RAG — но что это значит для системных и бизнес-аналитиков? Куда бежать, что изучать и с чего начать, если уже сейчас хочется новый виток в карьере в направлении AI?
В этом выпуске разбираем реальные проекты, задачи и роли в компании red_mad_robot: где место аналитика в Generative AI, какие навыки нужны на старте и как меняется работа команд по сравнению с «обычными» IT-проектами.
🔗 Сайт эпизода
🔗 Компания red_mad_robot
🔗 AI акселератор для СА и БА
Анастасия и Игорь «раскрывают кухню» Generative AI-проектов: RAG vs Fine-Tuning, Small LLMs, метрики качества, безопасность и свой реальный опыт работы. К концу эпизода вы поймёте, с чего начать переход, какие артефакты добавить в портфолио и чего ожидать на собеседованиях.
✍️ Слушайте, делайте заметки и задавайте вопросы в комментариях, чтобы мы могли дать вам максимум пользы от этого выпуска!
Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video
GetAnalyst - сообщество, где аналитики каждый день получают новый опыт и самые актуальные знания! 🚀
Повсюду «AI, AI, AI»: Generative AI, LLM, Fine-Tuning, RAG — но что это значит для системных и бизнес-аналитиков? Куда бежать, что изучать и с чего начать, если уже сейчас хочется новый виток в карьере в направлении AI?
В этом выпуске разбираем реальные проекты, задачи и роли в компании red_mad_robot: где место аналитика в Generative AI, какие навыки нужны на старте и как меняется работа команд по сравнению с «обычными» IT-проектами.
Анастасия и Игорь «раскрывают кухню» Generative AI-проектов: RAG vs Fine-Tuning, Small LLMs, метрики качества, безопасность и свой реальный опыт работы. К концу эпизода вы поймёте, с чего начать переход, какие артефакты добавить в портфолио и чего ожидать на собеседованиях.
✍️ Слушайте, делайте заметки и задавайте вопросы в комментариях, чтобы мы могли дать вам максимум пользы от этого выпуска!
Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video
GetAnalyst - сообщество, где аналитики каждый день получают новый опыт и самые актуальные знания! 🚀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥2