Структура мини-курса Мини-курс API-интерфейсы для самых маленьких.

Вы сделали это. Теперь вы знаете все, что нужно знать об API, по крайней мере, на вводном уровне. Итак, как вы можете использовать все эти приобретенные знания с пользой? В этой главе мы рассмотрим, как превратить знания в работающее программное обеспечение, выделив три основополагающих компонента любой реализации API, как AI и платформы для автоматизации бизнес-процессов и интеграции приложений могут повысить эфективность вашего труда.

Структура главы 8
Документация по API
Тестирование API с использованием HTTP-клиентов
Написание клиентского кода API
API AI
Попробуйте воспользоваться платформами для автоматизации бизнес-процессов и интеграции приложений
Краткое изложение главы 8
Идеи по использованию API в работе
Заключение

Документация по API

Как мы видели в этом курсе, взаимодействие API включает две стороны. Однако, когда мы говорим на уровне кода, на самом деле мы говорим, что нам нужны две программы, которые реализуют API. Программа реализует API, когда она следует правилам API. В нашем примере с пиццерией клиент, который может делать запросы к конечной точке /orders, используя правильные заголовки и формат данных, будет клиентом, который реализует API пиццерии.

За серверную программу отвечает компания, публикующая API. Еще в Главе 6 мы рассматривали процесс разработки API. После планирования следующий шаг для компании - реализовать свою версию, написав программное обеспечение, соответствующее разработанному интерфейсу. Последним шагом является размещение полученной программы на сервере.

Вместе с серверным программным обеспечением компания публикует документацию по API. Документация — это один или несколько документов (обычно это веб—страницы или PDF-файлы), в которых объясняется, как использовать API. В нем содержится информация, например, о том, какую схему аутентификации использовать, какие конечные точки доступны и как форматируются данные. В него также могут входить примеры ответов, фрагменты кода и интерактивная консоль для работы с доступными конечными точками. Документация важна, потому что она служит руководством для создания клиентов. Именно сюда обращаются те, кто заинтересован в использовании API, чтобы узнать, как он работает.

Имея на руках документацию, вы можете начать использовать API в качестве клиента несколькими способами. Давайте рассмотрим три из них сейчас.

Тестирование API с использованием HTTP-клиентов

Простой способ начать использовать API-интерфейс - это HTTP-клиент, универсальная программа, которая позволяет быстро создавать HTTP-запросы для тестирования. Вы указываете URL, заголовки и текст, и программа отправляет их на сервер в надлежащем формате. Эти типы программ бывают самых разных типов, включая веб-приложения, приложения для настольных компьютеров, расширения для веб-браузеров и многое другое.

Преимущество универсальных HTTP-клиентов в том, что вам не нужно знать, как программировать, чтобы использовать их. Благодаря навыкам, приобретенным на этом курсе, у вас теперь есть возможность читать документацию по API компании и определять запрос, который вам нужно сделать, чтобы получить нужные данные. Эта небольшая кривая обучения делает универсальных клиентов отличными для изучения и выполнения быстрых разовых задач.

Однако у этого подхода есть несколько недостатков. Во-первых, вы обычно не можете сохранить свою работу. После закрытия программы сделанные вами запросы забываются, и вам приходится перестраивать их при следующей необходимости. Другим недостатком является то, что вы, как правило, мало что можете сделать с полученными данными, кроме как просмотреть их. В лучшем случае, у вас есть возможность сохранить данные в файл, после чего вы можете сделать с ними что-нибудь интересное.

Написание клиентского кода API

Чтобы по-настоящему использовать возможности API, вам в конечном итоге понадобится специальное программное обеспечение. Вот тут-то и возникает необходимость в программировании. Поскольку программирование само по себе является дисциплиной, мы не будем пытаться охватить все аспекты разработки программного обеспечения, но мы можем дать вам несколько советов о том, что включает в себя написание клиента API.

Первое требование — это некоторое знакомство с языком программирования. Существует множество языков, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Для простоты, вероятно, лучше придерживаться интерпретируемого языка (JavaScript, Python, PHP, Ruby или аналогичного), а не компилируемого языка (C или C++).
Второе требование - если вы не уверены, какой язык выбрать, отличным способом сузить выбор может стать поиск API, который вы хотите реализовать, и проверка того, предоставляет ли компания клиентскую библиотеку (library). Библиотека — это код, который владелец API публикует, и который уже реализует клиентскую часть своего API. Иногда библиотека будет доступна для загрузки по отдельности или будет входить в состав SDK (комплект для разработки программного обеспечения (software development kit)). Использование библиотеки экономит ваше время, поскольку вместо чтения документации API и формирования сырых HTTP-запросов вы можете просто скопировать и вставить несколько строк кода и получить работающий клиент.

После того, как вы определитесь с языком, вам нужно решить, где будет выполняться код. Если вы автоматизируете свои собственные задачи, может быть приемлемым запуск программного обеспечения с рабочего компьютера. Чаще всего вам захочется запускать код на компьютере, который лучше подходит для работы в качестве веб-сервера. Существует довольно много доступных решений, включая запуск вашего кода в среде общего хостинга, облачных сервисах (например, Amazon Web Services) или даже на ваших собственных физических серверах в центре обработки данных.

Третье важное решение - определить, что вы будете делать с данными. Сохранить результаты в файл достаточно просто, но, если вы хотите сохранить данные в базе данных или отправить их в другое приложение, все становится сложнее. Извлечение данных из базы данных для отправки в API также может быть сложной задачей.

На этом этапе мы можем сделать паузу и напомнить вам, что не стоит слишком пугаться всей этой новой информации. Не стоит ожидать, что вы узнаете все о внедрении API с первой попытки. Утешайтесь тем, что есть люди, которые могут помочь (сообщества открытого исходного кода, разработчики по найму и потенциальные соавторы проектов), и множество ресурсов, доступных в сети для облегчения обучения.

Как только вы освоите основы, в богатой области разработки программного обеспечения появится еще много тем для изучения. На данный момент, когда вы преуспеете в изучении языка программирования и наладите работу библиотеки, вам следует отпраздновать это. Вы будете на верном пути к тому, чтобы максимально эффективно использовать API !

API AI (API ИИ)

Хотя ИИ - искусственный интеллект (AI), возможно, и не может полностью автоматизировать все этапы генерации API сам по себе (по крайней мере, пока), он может быть невероятно полезным инструментом для разработчиков API. Вот несколько способов, которыми ИИ используется в API сегодня.

Генерация кода (Generating code): модели, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), могут переводить описания функций API на человеческом языке в соответствующий код - например, просто опишите, что вы хотите, чтобы API делал, и искусственный интеллект может выдать код, чтобы это произошло.
Разработка API (API design): чтобы помочь разработчикам еще быстрее создавать более надежные API, они могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа моделей API, выявления закономерностей и выработки рекомендаций.
Интеграция API (API integration): алгоритмы, основанные на машинном обучении, могут извлекать уроки из документации, предлагая операции, параметры и инструкции для выполнения конкретных вариантов использования.
Устранение неполадок (Troubleshooting): при возникновении проблем искусственный интеллект может помочь в выявлении неполадок и генерации кода для таких процессов, как обработка исключений и управление кодом состояния.
Безопасность (Security): ИИ может генерировать фрагменты кода или конфигурации для таких мер безопасности, как аутентификация, авторизация и шифрование в API.
Кодирование на основе шаблонов (Template-based coding): просто определите шаблоны кода, и ИИ сможет заполнить детали на основе контекста и шаблонов из обучающих данных.

Пример сравнивания наиболее популярных AI-моделей и платформ по ключевым характеристикам:

Название	Разработчик	Страна	Тип модели	Основное применение	Преимущества	Недостатки
ChatGPT	OpenAI	США	Языковая модель (GPT)	Чат-боты, генерация текста, ответы на вопросы	- Высокое качество текста - Поддержка контекста - Широкая область применения	- Ограниченность знаний после 2021 года - Иногда генерирует неточности
GPT-4	OpenAI	США	Языковая модель (GPT)	Улучшенная версия GPT-3.5, многомодальность	- Лучшее понимание контекста - Поддержка изображений - Высокая точность	- Требует больше ресурсов - Ограниченный доступ
Bard	Google	США	Языковая модель (LaMDA)	Поиск информации, генерация текста, ответы на вопросы	- Интеграция с Google Search - Актуальные данные	- Меньше возможностей для кастомизации - Ограниченная поддержка языков
Claude	Anthropic	США	Языковая модель	Чат-боты, анализ текста, генерация контента	- Фокус на безопасности и этике - Поддержка длинных текстов	- Меньше известности - Ограниченная интеграция с другими сервисами
DeepSeek	DeepSeek	Китай	Языковая модель	Чат-боты, генерация текста, анализ данных	- Высокая производительность - Поддержка китайского языка	- Меньше известности за пределами Китая - Ограниченная документация
GigaChat	Sberbank	Россия	Языковая модель	Чат-боты, генерация текста, ответы на вопросы	- Интеграция с экосистемой Сбера - Поддержка русского языка	- Ограниченная функциональность - Меньше языков поддержки
YandexGPT	Yandex	Россия	Языковая модель	Чат-боты, поиск, генерация текста	- Интеграция с Яндекс.Поиском - Поддержка русского языка	- Ограниченная многомодальность - Меньше языков поддержки
Kandinsky	Sberbank	Россия	Генеративная модель (изображения)	Создание изображений по текстовому описанию	- Уникальный художественный стиль - Поддержка русского языка	- Ограниченность в стилях - Требует четкого описания
DALL-E	OpenAI	США	Генеративная модель (изображения)	Создание изображений по текстовому описанию	- Высокое качество изображений - Поддержка сложных запросов	- Ограниченность в стилях - Требует четкого описания
MidJourney	MidJourney Inc.	США	Генеративная модель (изображения)	Создание художественных изображений	- Уникальный художественный стиль - Простота использования	- Требует подписки - Ограниченный контроль над результатом
Stable Diffusion	Stability AI	США	Генеративная модель (изображения)	Создание изображений по текстовому описанию	- Открытый исходный код - Высокая кастомизация	- Требует мощного железа - Сложность настройки
Whisper	OpenAI	США	Модель для распознавания речи	Транскрипция аудио, перевод речи	- Высокая точность - Поддержка множества языков	- Требует мощного железа для больших объемов
Sora	OpenAI	США	Генеративная модель (видео)	Создание видео по текстовому описанию	- Высокое качество видео - Поддержка сложных сцен	- Ограниченный доступ - Высокие требования к ресурсам
Gemini	Google	США	Многомодальная модель	Текст, изображения, аудио, видео	- Многомодальность - Высокая производительность	- Ограниченный доступ - Сложность интеграции
LLaMA	Meta (Facebook)	США	Языковая модель	Исследования, NLP-задачи	- Открытый исходный код - Легковесность	- Требует дообучения - Меньше возможностей для коммерческого использования

Ключевые различия AI:

Страна разработки:
США: OpenAI (ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Whisper, Sora), Google (Bard, Gemini), Anthropic (Claude), MidJourney, Stability AI, Meta (LLaMA).
Китай: DeepSeek.
Россия: Sberbank (GigaChat, Kandinsky), Yandex (YandexGPT).
Тип модели:
Языковые модели (ChatGPT, GPT-4, Bard, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, LLaMA).
Генеративные модели изображений (DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion, Kandinsky).
Модели для работы с аудио (Whisper).
Многомодальные модели (GPT-4, Gemini, Sora).
Применение:
Чат-боты и генерация текста (ChatGPT, GPT-4, Bard, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT).
Генерация изображений (DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion, Kandinsky).
Распознавание речи (Whisper).
Видеогенерация (Sora).
Преимущества:
OpenAI: Высокое качество и универсальность.
Google: Интеграция с поиском и актуальные данные.
Российские разработки: Поддержка русского языка и интеграция с локальными сервисами (GigaChat, YandexGPT, Kandinsky).
DeepSeek: Фокус на китайском языке и производительность.
Недостатки:
OpenAI: Ограниченность знаний и доступность.
Российские разработки: Ограниченная функциональность и поддержка языков.
DeepSeek: Меньше известности за пределами Китая.

Когда что использовать?

ChatGPT/GPT-4: Для чат-ботов, генерации текста и ответов на вопросы.
Bard: Для поиска информации и работы с актуальными данными.
DeepSeek: Для задач, связанных с китайским языком.
GigaChat/YandexGPT: Для русскоязычных пользователей и интеграции с локальными сервисами.
DALL-E/MidJourney/Kandinsky: Для создания изображений.
Whisper: Для транскрипции аудио.
Sora: Для генерации видео.
Gemini: Для многомодальных задач (текст, изображения, видео).

Попробуйте воспользоваться платформами для автоматизации бизнес-процессов и интеграции приложений

Если кодирование выходит за рамки ваших текущих навыков или ограничений по времени, Zapier позволяет вам легко взаимодействовать с API. Данная платформа для разработчиков предлагает вам способ реализовать API, с которым вы затем взаимодействуете как с приложением на Zapier. Нажав несколько кнопок и заполнив несколько форм, вы можете реализовать практически любой API, который захотите. Как только вы начнете, вы даже сможете использовать веб-перехватчики для автоматизации передачи данных между приложениями.

Пользоваться Платформой Разработчика становится проще, потому что мы выполнили большую часть программирования за вас (и даже собрали всю необходимую документацию). В Zapier есть код для выполнения запросов — все, что вам нужно сделать, это ввести данные. Представьте, что вы используете платформу как обычный HTTP-клиент: вы немного рассказываете нам о конечных точках, а мы сделаем все остальное.

Дополнительным преимуществом является то, что, когда Zapier взаимодействует с API, у вас появляется множество вариантов того, что делать с получаемыми данными. Вы даже можете использовать платформу Zapier для создания своей собственной интеграции с Zapier (с кодом или без него), безопасной и гибкой. Кроме того, если вы застряли, вы можете обратиться в дружелюбную службу поддержки, где есть специалисты по API, готовые вам помочь.

Zapier является лидером в области автоматизации рабочих процессов, интегрируясь с более чем 6000 приложениями от таких партнеров, как Google, Salesforce и Microsoft. Используйте интерфейсы, таблицы данных и логику для создания безопасных автоматизированных систем для критически важных бизнес-процессов в рамках технологического стека вашей организации. Узнайте больше.

Обзор популярных платформ для автоматизации бизнес-процессов и интеграции приложений:

Название	Особенности	Преимущества	Недостатки
Make (ранее Integromat)	- Визуальное создание сценариев (автоматизаций) - Поддержка множества приложений - Удобный интерфейс	- Мощный функционал - Гибкость в настройке - Бесплатный тариф с ограничениями	- Высокая стоимость на продвинутых тарифах - Требует времени на обучение
n8n	- Открытый исходный код - Локальная установка - Поддержка множества интеграций	- Бесплатная версия - Полный контроль над данными - Гибкость настройки	- Требует технических знаний для настройки - Ограниченная поддержка
Pabbly Connect	- Низкая стоимость - Поддержка множества приложений - Автоматизация задач	- Дешевле Zapier - Простота использования - Бесплатный тариф	- Меньше интеграций, чем у Zapier - Ограниченная функциональность
Zapier	- Лидер рынка - Поддержка тысяч приложений - Удобный интерфейс	- Огромное количество интеграций - Простота использования - Надежность	- Высокая стоимость - Ограничения на бесплатном тарифе
ApiX-Drive	- Российский аналог - Поддержка популярных сервисов - Простота настройки	- Низкая стоимость - Поддержка русского языка - Удобный интерфейс	- Меньше интеграций, чем у Zapier - Ограниченная функциональность
Elastic.io	- Платформа для интеграции и автоматизации - Поддержка корпоративных решений	- Подходит для крупных компаний - Высокая гибкость	- Высокая стоимость - Требует технических знаний
Pipedream	- Поддержка скриптов на JavaScript/Python - Интеграция с облачными сервисами	- Гибкость в настройке - Бесплатный тариф с ограничениями	- Требует навыков программирования - Ограниченная поддержка
Tray.io	- Мощная платформа для автоматизации - Поддержка сложных сценариев	- Высокая гибкость - Подходит для крупных компаний	- Высокая стоимость - Требует времени на обучение
Automate.io	- Простота использования - Поддержка популярных приложений	- Низкая стоимость - Удобный интерфейс	- Меньше интеграций, чем у Zapier - Ограниченная функциональность
Workato	- Платформа для корпоративной автоматизации - Поддержка сложных сценариев	- Мощный функционал - Подходит для крупных компаний	- Высокая стоимость - Требует технических знаний

Ключевые различия:

Цена:
ApiX-Drive и Pabbly Connect — более доступные аналоги.
Zapier и Workato — дорогие, но мощные решения.
Функциональность:
Zapier и Make — лидеры по количеству интеграций.
ApiX-Drive — фокус на российские сервисы и поддержку русского языка.
Технические требования:
n8n и Pipedream — требуют технических знаний.
ApiX-Drive и Automate.io — просты в использовании.
Поддержка:
ApiX-Drive — локальная поддержка и русский язык.
Zapier и Make — глобальная поддержка, но без акцента на Россию.

Когда что использовать?

ApiX-Drive: Для российских компаний, которым нужна простая и недорогая автоматизация с поддержкой локальных сервисов.
Zapier: Для международных компаний с большим количеством интеграций.
Make (Integromat): Для сложных сценариев автоматизации.
n8n: Для технически подкованных пользователей, которым нужен контроль над данными.
Pabbly Connect: Для небольших компаний с ограниченным бюджетом.

Российские аналоги:

ApiX-Drive: Лучший выбор для российского рынка благодаря поддержке локальных сервисов и русского языка.
Elastic.io: Подходит для крупных компаний, которым нужна корпоративная автоматизация.

Краткое изложение главы 8

В этой главе мы обсудили, как проект API становится работающим программным обеспечением. Мы говорили о способах, с помощью которых вы можете начать использовать API.

Ключевые термины, которые мы узнали:
Реализация (Implement): написание программного обеспечения, которое подчиняется правилам API
Документация (Documentation): веб-страницы, PDF-файлы и другие документы, которые объясняют правила API
Библиотека (Library): код, выпущенный издателем API, который реализует клиентскую часть своего API

Идеи по использованию API в работе

Подумайте о том, как вы могли бы использовать API в своей рабочей жизни.

Использование API (Application Programming Interface) может значительно упростить и автоматизировать многие процессы в работе. Вот несколько идей по применению API в различных сферах:

1. Автоматизация рутинных задач

Интеграция CRM и почты: Синхронизация данных между CRM (например, Salesforce, HubSpot) и почтовыми сервисами (Gmail, Outlook) для автоматического создания задач, писем и напоминаний.
Управление задачами: Интеграция Trello, Asana или Jira с другими инструментами для автоматического создания задач на основе входящих писем или данных из CRM.
Обработка заказов: Автоматическое создание заказов в системе учета (например, 1С или SAP) на основе данных из интернет-магазина (Shopify, WooCommerce).

2. Аналитика и отчетность

Сбор данных: Использование API Google Analytics, Facebook Ads или Яндекс.Метрики для автоматического сбора данных о трафике, конверсиях и рекламных кампаниях.
Генерация отчетов: Интеграция с BI-инструментами (Power BI, Tableau) для автоматического создания отчетов и визуализации данных.
Мониторинг KPI: Сбор данных из различных источников (CRM, ERP, рекламные платформы) для расчета ключевых показателей эффективности.

3. Маркетинг и реклама

Автоматизация рекламы: Использование API Google Ads, Facebook Ads или Яндекс.Директа для автоматического управления рекламными кампаниями (настройка ставок, остановка неэффективных кампаний).
Работа с email-рассылками: Интеграция с сервисами рассылок (Mailchimp, SendGrid) для автоматической отправки писем на основе данных из CRM или интернет-магазина.
Генерация контента: Использование API OpenAI (ChatGPT) для автоматического создания текстов, постов или email-рассылок.

4. Финансы и бухгалтерия

Интеграция с банками: Использование API банков (например, Tinkoff API, Альфа-Банк API) для автоматического получения данных о транзакциях, балансе и выписках.
Обработка платежей: Интеграция с платежными системами (Stripe, PayPal, Яндекс.Касса) для автоматического создания счетов и обработки платежей.
Учет расходов: Синхронизация данных между банками и системами учета (1С, QuickBooks) для автоматического учета расходов и доходов.

5. Работа с клиентами

Чат-боты: Использование API Telegram, WhatsApp или Facebook Messenger для создания чат-ботов, которые отвечают на вопросы клиентов, принимают заказы или предоставляют информацию.
Обратная связь: Интеграция с сервисами обратной связи (Zendesk, Freshdesk) для автоматического создания тикетов на основе писем или сообщений в соцсетях.
Персонализация: Использование API для сбора данных о клиентах и предоставления персонализированных предложений (например, рекомендации товаров на сайте).

6. Логистика и управление запасами

Трекинг заказов: Интеграция с API служб доставки (СДЭК, Boxberry, DHL) для автоматического отслеживания статуса заказов.
Управление запасами: Синхронизация данных между интернет-магазином и складской системой для автоматического обновления остатков.
Оптимизация доставки: Использование API карт (Google Maps, Яндекс.Карты) для расчета оптимальных маршрутов доставки.

7. HR и управление персоналом

Рекрутинг: Интеграция с API LinkedIn или hh.ru для автоматического поиска кандидатов и сбора резюме.
Учет рабочего времени: Использование API систем учета рабочего времени (Toggl, Harvest) для автоматического расчета зарплаты и отчетности.
Онбординг: Автоматическое создание учетных записей в корпоративных системах (Google Workspace, Microsoft 365) для новых сотрудников.

8. Разработка и IT

CI/CD: Интеграция с API GitHub, GitLab или Jenkins для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания приложений.
Мониторинг: Использование API мониторинговых систем (Prometheus, Grafana) для автоматического сбора данных о состоянии серверов и приложений.
Управление инфраструктурой: Интеграция с API облачных провайдеров (AWS, Google Cloud, Azure) для автоматического масштабирования ресурсов.

9. Образование и обучение

Автоматизация обучения: Интеграция с API LMS (Learning Management Systems) для автоматического создания курсов, назначения заданий и отслеживания прогресса.
Обратная связь: Использование API для сбора отзывов от студентов и автоматического формирования отчетов.
Геймификация: Интеграция с API игровых платформ для создания обучающих игр и квестов.

10. Социальные сети и контент

Автопостинг: Использование API социальных сетей (Facebook, Instagram, Twitter) для автоматической публикации контента.
Аналитика: Сбор данных о вовлеченности и охвате с помощью API социальных сетей.
Генерация контента: Интеграция с API генераторов текста или изображений (например, OpenAI, DALL-E) для создания постов, статей или визуалов.

11. IoT и умные устройства

Управление устройствами: Использование API умных устройств (Google Home, Amazon Alexa) для автоматизации управления домом или офисом.
Сбор данных: Интеграция с API датчиков и устройств для сбора и анализа данных (например, температуры, влажности, потребления энергии).

12. Юридические и административные задачи

Документооборот: Интеграция с API систем электронного документооборота (например, СБИС, Контур) для автоматического создания и подписания документов.
Проверка контрагентов: Использование API для автоматической проверки контрагентов (например, через ФНС или базы данных).

Преимущества использования API:

Автоматизация: Снижение ручного труда и ошибок.
Интеграция: Объединение данных из разных систем.
Экономия времени: Ускорение процессов.
Гибкость: Возможность настройки под конкретные задачи.

Примеры популярных API:

Google API: Google Maps, Google Sheets, Google Drive.
Социальные сети: Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn.
Платежные системы: Stripe, PayPal, Яндекс.Касса.
Облачные сервисы: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.
CRM и маркетинг: Salesforce, HubSpot, Mailchimp.

Заключение

Мы прошли долгий путь в этом курсе. Мы начали с вопросов типа «Что такое клиент?» и закончили идеями о том, как их создать. Даже если вы решите не пробовать свои силы в реализации API, мы надеемся, что вы почувствуете себя комфортно, когда они возникнут в разговоре. Теперь у вас есть представление о том, что такое API, что он делает и как вы можете использовать его для пользы вашего бизнеса.

Возможно, вы управляете компанией и видите ценность в предоставлении API своим клиентам. Или, возможно, вы регулярно выполняете надоедливые, отнимающие много времени задачи, которые вы с нетерпением ждете автоматизации. Как бы то ни было, мы надеемся, что вы найдете полученные знания ценными. Пожалуйста, поделитесь этим курсом с теми, кому, по вашему мнению, он может быть полезен, и распространите информацию о том, что API — это здорово!

Другие полезные статьи:

Сети для самых маленьких. Часть ой, всё автор Марат @eucariot
Kafka за 20 минут. Ментальная модель и как с ней работать автор Гончаров Глеб @gongled
OAuth 2.0 простым и понятным языком автор Дмитрий Битман @dmitrybitman
UML для самых маленьких: диаграмма классов автор @avecoder Кодер. Автор YouTube блога «Aвe Кодер»
Plantuml в работе системного аналитика. Пиши uml диаграммы текстом, чтобы сэкономить время автор Анна Овзяк @anna_ovzyak Solution архитектор
Процесс работы системного аналитика: практическое руководство, примеры и шаблоны автор Екатерина Ананьева @katherine_a Основатель сообщества аналитиков GetAnalyst
Записки оптимизатора 1С (часть 1). Странное поведение MS SQL Server 2019: длительные операции TRUNCATE автор Владимир Колосков @koloskovv Ведущий разработчик Softpoint

Предыдущая глава:

Глава 7: Взаимодействие с API в режиме реального времени

Глава 8: Реализация API. API-интерфейсы для самых маленьких