超全开放 API 免费调用,这款 API 管理工具太香了!

article/2025/10/20 19:05:21

01

此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦,说很多企业由于人力财力限制或者需求不强,会直接购买使用第三方的开放API,这样一来,

一则由于开放项目不是量身定制的,寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。

二则这种合作方式下 API 提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档,研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具,费时费力。

综合上述两大痛点,我给大家推荐的解决方案是的一个叫API Hub的项目。

06312ec42e7644bf34ef9197d9fc10c8.png

GitHub 上面也有类似于public APIs等收录了开放API ,但只做了数据收录的工作,接口调试工具则只提供了调试功能,两者兼而有之的很少。

而API Hub的革新之处在于它不仅汇总整理了热门的开放 API 接口,更重要的是还提供了一系列调试、mock,测试等功能,开发者直接在API Hub上面比对选择合适的API,接着直接在API Hub中发起调试,整个流程一气呵成,省时省力。

因此这个API Hub创意不赖,值得花点篇幅介绍给大家。

02

API Hub是国产API管理工具Apifox里面相对独立的模块。

Apifox 支持API文档管理,API 调试,API Mock,API 自动化测试,是一个后端,前端,测试都能用的一站式接口管理平台,因此它官网上写的slogan就是 Apifox=Swagger+Postman+Mock+Jmeter。

cbf5769d1f493dd652270098951ae567.png

而API Hub 收录了国内各大厂商热门的API 开放项目,如企业微信API,快手开放API,抖音开放API,目前还在持续收录中;另一方面它依托于Apifox,能提供对开放api 进行调试、mock等功能。

98e4d2f5fe170dac49957fce1aa76149.png

对于想要接入开放项目的开发者来说,便利是肉眼可见的:

  1. 针对特定的需求,开发者可快速在API Hub中搜索到类似功能的api项目,进行比对,筛选出最匹配自己项目和需求的API,提高筛选效率

  2. 开发者可以直接在API Hub中发起调试

  3. API Hub中接口和文档是一体的,可以直接查看接口描述和功能

  4. API Hub中的开放项目还可以无须配置进行mock,满足异常场景调试的需求。

下面我给大家展开讲讲要怎么用。

03

绝大多数的开放项目都需要你先申请调用权限,有些开放API可以直接在官网上按照它的提示申请,获得apikey、client_secret等值;有些则需要企业走购买流程,对于想要练手的可以找前者,对于企业开发者后者可以交给商务去搞定。

获取到调用权限后,就可以开始调试了。在API Hub里,可以直接查看接口文档,或者直接进入项目发起调试。

d6ad9674790688a1633f23d696a8796a.png

可以直接查看某个接口的接口文档详情,再对该接口发起调试:

c319bd6e28d7ab839b923482f2062588.png

也可以直接进入项目的调试界面:

d67f7be74470e09b53c5821a9ff5f63f.png
项目调试界面

04 API 调试

和市面上的老牌调试工具Postman相比,Apifox毫不逊色——Postman支持的功能它都能支持,并且Apifox还提供了支持可视化断言,连接数据库,调用外部函数与脚本,支持多种语言,环境变量设置等功能,调试起来也很快捷方便。

e85a3ea52723750b80e33c0484de9ec1.gif
接口调试

支持多种鉴权方式:

cdfbec80c67169c94d224312515bc9df.png

前后置操作支持多种辅助功能:

ba6fd513566269bffbe83f2d961d18a5.png

a.支持可视化断言,多个接口调用、参数复杂的场景下便于判断返回数据是否存在问题;

3390a0efe1655e312f24f095049a134d.png

b.支持提取变量保存到项目全局变量中,能够实现接口之间的数据传递

911eeb1614c7504b228decbb96990b7c.png

c.支持链接数据库,可以直接使用企业的业务数据进行调试,调试的结果更加真实

6a8ab0106785c7145bf97e8fda30273d.png

d.支持自定义脚本,满足开发者的各类型的特定需求,此外也支持调用Java,Python,PHP等130种编程语言编写的外部程序;

b8ff75b3275d620361622243b2e68a9c.png

当然,这确保电脑已经安装相应程序运行需要的java,Python,nodejs等环境。

05 API mock

前端界面往往需要对一些后端异常返回场景做异常兼容,但开放API对这种异常场景的调试支持时不足的。这时候可以使用 Apifox提供的API Mock功能。

调试的时候直接使用mock服务,在高级mock-新建期望中设置body/query等参数为某个值时,接口返回你需要的特定数据

511919b36cf098f36d425d2182dc61e6.png

保存成功的期望会显示到高级mocktab下,调试前端界面时直接使用快捷调试功能即可操作

965404d4b734be6508f806429e74c225.png

Apifox提供的mock功能非常强大,它内置了邮箱,身份证等常用业务数据的mock规则,使用的时候直接选择即可mock出高度真实的业务数据。

971209186ca063de42ea25d7476c0fee.png

如果你的项目数据有特定的数据类型,可以自己自定义mock规则,在项目设置-mock设置中可通过通配符或正则表达式构造出你需要的数据来调试。

04c90eb6371084e09752e1339895c614.png

06 针对开放项目功提供者

如果你是开放项目的提供者,那么也可以申请把自己的开放API项目提交到API Hub中进行运营维护。

e6b22abc1101e30e76ac8ea8f39760c5.png

Apifox目前处于高速增长期,未来一旦用户量提升到某个量级,会给API Hub里的开放项目带来可观的曝光量。

而且Apifox的接口和文档是一体的,修改文档和接口能实时同步更新到调用这个开放API的所有开发者,避免了项目接口升级或迭代需要很多的沟通和告知工作。

另外 Apifox的可视化接口设计界面非常简单易操作,如果开发者想要这接在Apifox中设计接口,撰写文档,学习成本也非常低。

ab4ba8ce82b1d6e3915fabf84c9e15a7.png

对于旧项目想要迁移到Apifox中进行维护,直接在项目设置--数据导入中导入swagger,postman等项目数据即可。

bb38f078745cdb43f6e1aeb88f06654c.png

08  下载

在Apifox客户端内API Hub是独立出来的一个模块,下载安装完Apifox后即可使用:

f6d8aa4fde7126b6ab8caca5c7278cb9.png

API Hub也有网页版,不过网页版目前暂未支持mock服务,因此使用客户端体验会更好。

客户端下载地址:https://www.apifox.cn/?utm_source=javazhiyin

API Hub网页版地址:https://www.apifox.cn/apihub/

大家可前往下载体验一波~

如果有什么疑问,也可以进Apifox官方交流群和官方工作人员讨论交流。

f45b5cb48903974ddbd356c668f5a7ae.png
Apifox用户交流群

http://chatgpt.dhexx.cn/article/PMF2RTbk.shtml

相关文章

免费实用的API接口

本文分为两个部分,第一部分是平台的接口汇总,第二部分是非常实用的单个的接口汇总。 第一部分 1、聚合数据(API数据接口_开发者数据定制) 2、百度API Store(API集市_APIStore) 3、webxml(确实不错)WebXml…

整理一些完全免费开放的API接口

前言 在开发测试阶段,或者是在写Demo的时候,难免会用到一些测试数据,有时苦于没有可用的接口,需要自己动手去写,但是这样大大降低了效率,前期我也找了一些开放的接口,这篇文章整理一下&#xff…

一些真正免费的API接口

我的新书《Android App开发入门与实战》已于2020年8月由人民邮电出版社出版,欢迎购买。点击进入详情 文章目录 1. JSONPlaceholder2. Fake Store API3. Unsplash API4. Quotes API5. RandomUser6. Coingecko API 集成服务有助于提高开发人员的开发性能并节省大量时间…

java mfcc_MFCC特征提取过程详解

一、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听…

tensorflow 2 实现 mfcc 获取

原创: Lebhoryirt-thread.com时间: 2020/05/11结合 tf2 官网mfcc例程阅读本篇文档食用更佳rfft 部分没有吃透,未来待补Update: 新增tensorflow2 调用tf1的API 实现mfcc提取;Update: 新增全文代码下载链接Date: 2020/07/27 文章目录 0x00 前言概述0x01 读…

语音识别MFCC系列(四)——MFCC特征参数提取

最好先看下下面三篇(其中系统的讲述了离散傅里叶变换,能量密度谱为什么是DFT系数的平方除以总点数,为什么512点的离散傅里叶变换只选前257个分量,离散余弦变换,为什么采样频率要大于真实信号最大频率的两倍&#xff0c…

MFCC 特征提取

HTK以及My_htk数据链接: https://pan.baidu.com/s/1Ajo7d-odrRiAwmCB_CQTzQ 提取码:hqnv 一:文件准备 HTK 和 HTK–samples 下载 HTK 和 HTK–samples 两个压缩文件,保存至 F 盘根目录下。 下载地址:http://htk.eng.…

MFCC概述

在进行端点处理之后,就可以得到需要处理的信号。但是要进行语音识别就必须进行一个处理:特征提取。进行特征提取我们这里采用的就是FMCC。 具体的流程是怎么样的呢? 那就是: 概述: MFCC:Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频…

matlab实现MFCC

MFCC MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。 梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系。 MFCC提取过程: 首先对语音进行预处理。 预处理又包括对语音进行预加重、分…

理解MFCC

文章目录 提取音频的整体步骤预加重分帧加窗FFT(快速傅里叶变换)声谱图(Spectrogram)梅尔频谱和梅尔倒谱 倒谱(cepstrum)就是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱记住一句话,在梅尔频谱上做倒…

MFCC详细步骤及解析

MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。主要有 以下几个步骤:预加重&a…

MFCC理解

MFCC 在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉…

MFCC特征介绍

MFCC特征介绍 在语音识别技术中,需要提取音频的特征,然后就可以使用该音频进行模型的训练或者是进行识别,目前很常用的一种特征叫做MFCC特征,又叫做梅尔倒谱系数特征。MFCC特征保留了语义相关的一些内容,过滤掉了诸如…

深入理解MFCC(梅尔频率倒谱系数)

从倒谱图出发 MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficient的简称,要理解MFCC特征,就需要先明白这里引入的一个新的概念——Cepstral,这个形容词的名词形式为Cepstrum,即倒谱图(频谱图Spectrum前四个字母倒着拼&#xf…

MFCC特征提取

在语音识别方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。 MFCC的提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 1.预处理 …

MFCC算法讲解及实现(matlab)

史上最详细的MFCC算法实现(附测试数据) 1.matlab安装voicebox语音包2.MFCC原理讲解3.MFCC算法设计实现(matlab)3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】3.2 预加重【x(200000*1)】3.3 分帧{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5…

Parquet encoding

Dictionary encoding

Parquet原理剖析

行存VS列存 广义的数据分析系统大致分为可以分为计算层、数据格式层和存储层。 计算层主要负责数据查询的介入和各种逻辑计算,如:MR、Spark、Flink。 存储层承载数据持久化存储,以文件语义或类似文件语义(对象存储)对接计算层。 数据格式层&…

Spark 实战 - 3.一文搞懂 parquet

一.引用 parquet 文件常见于 Spark、Hive、Streamin、MapReduce 等大数据场景,通过列式存储和元数据存储的方式实现了高效的数据存储与检索,下面主要讲 parquet 文件在 spark 场景下的存储,读取与使用中可能遇到的坑。 二.Parquet 加载方式 …

Spark Parquet使用

Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战 分类: spark-sql(1) 一、Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 1)过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式: a)Data Source -> HD…