По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
OpenAPI Spec – излюбленный выбор экспертов по разработке API, особенно если главным приоритетом является безопасность. Инструментарий Swagger в этом отношении кажется хорошим вспомогательным средством. Однако пытаться совместить эти два понятия – настоящая задача. Вы, наверное, уже запутались?
Не беспокойтесь. Эта статья поможет вам во всем разобраться.
OpenAPI: хронология его создания
OpenAPI – это всемирно признанная проектная спецификация RESTful API, разработанная под эгидой OpenAPI Initiative. Лучшие игроки IT-индустрии, такие как Google, Capital One, SmartBear, Microsoft, Apigee и PayPal, вместе запустили этот проект. Сама спецификация также поддерживается Linux Foundation.
OpenAPI также известен как коммерчески нейтральный и независимый от языка интерфейс для RESTful API. Он широко используется для того, чтобы пользователи и машины могли взаимодействовать без фактического доступа к документации, фрагментам исходного кода или аудита перегрузки сети.
Хронология создания
(2009) – OpenAPI и Swagger появились благодаря Тони Тэму, специалисту по программному обеспечению. Первоначально он запустил спецификацию Swagger с открытым исходным кодом для использования в компании.
(2011) – первая версия пользовательского интерфейса Swagger смогла описать JSON API для Wordnik. Она может использовать консоль разработчика/документацию компании, интеграцию кода и функции генерации кода.
(2012) – появилась усовершенствованная, но все же еще бета, версия.
(2014) – самая первая формализованная и официальная версия Swagger Spec0 была представлена публике в 2014 году. Она получила высокую оценку пользователей API.
(2015) – SmartBear приобрела Swagger Spec.
(2016) – Swagger стал «Спецификацией OpenAPI» и был переведен в другой репозиторий Git.
(2017) – входит в OpenAPI Initiative
На сегодняшний день уже доступна версия 3.1.0, которая пока считается лучшей. Для этой версии важно структурирование и форматирование API. Она выполняет процесс аутентификации и авторизации в соответствии со схемами аутентификации HTTP.
Помимо этого, аутентификация и авторизация пользователя могут быть выполнены путем отправки ключей API в качестве заголовка или файлов cookie. Также у вас есть возможность использовать методы обнаружения OAuth 2 или OpenID Connect из версии 3.1.0.
Swagger: история и инструментарий
Swagger – это, по своей сути, тип языка описания интерфейса, разработанный для эффективного определения процедур использования RESTful API. Он использует в своей основе JSON.
Набор инструментов Swagger включает в себя несколько инструментов с открытым исходным кодом и несколько коммерческих инструментов, которые могут использоваться в течение стандартного жизненного цикла API. Говоря без преувеличений, набор инструментов Swagger упрощает написание API. О его популярности можно судить по одному лишь факту – на 2017 год инструменты Swagger загружались более 100 000 раз в день.
В инструментарий Swagger вошли такие инструменты как:
SwaggerCore – это набор библиотек Java для подготовки, использования и развертывания определений OpenAPI.
Конечные пользователи могут использовать Swagger Editor с целью написания или модификации спецификаций OpenAPI на основе YAML через популярные веб-браузеры. С ним вы можете улучшить читаемость документации, провести предварительный просмотр от лица конечных пользователей и модифицировать ее, чтобы устранить ошибки и сделать ее более удобной в использовании.
Страницы HTML, JS и CSS в репозитории Swagger UI упрощают процесс написания документации.
Если вам необходим хороший инструмент для проектирования и документирования, то правильным выбором будет SwaggerHub. Его часто используют специалисты для всех типов проектов OpenAPI.
Swagger Parser позволяет анализировать определения.
Swagger Codegen – это инструмент для создания заглушек сервера API, SDK и других документов.
С помощью Swagger Inspector можно проверить процесс создания определения OpenAPI. Это поможет вам улучшить этот процесс благодаря тщательному тестированию.
Swagger vs OpenAPI: топ-4 отличия
Давайте начнем с основ: OpenAPI = Спецификация для правильного определения и описания RESTful API. Swagger = Набор инструментов, используемый для развертывания спецификаций API.
Swagger допускает комбинацию host+base_path для одного сервера. С другой стороны, OpenAPI позволяет добавлять несколько URL-адресов серверов и путей поддоменов для того, чтобы упростить вашу жизнь.
Все инструменты Swagger используют OpenAPI; обратное также должно быть верно.
Инструменты Swagger сохранили свои первоначальные названия, несмотря на то, что Swagger изменил название на спецификацию OpenAPI.
Общее влияние Swagger и OpenAPI на создателей API и API-отрасль
Когда Тони Тэм создавал Swagger, он даже предположить не мог, что в будущем изменит представление о безопасности API и API-отрасли в целом. С течением времени OpenAPI Spec и Swagger стали именами нарицательными при упоминании RESTful API.
Поскольку OpenAPI является бесплатным средством с открытым исходным кодом, которое предлагается пользователям API, то у начинающих разработчиков есть возможность научиться большему и показать весь свой потенциал. У разработчиков-новичков есть множество возможностей для работы и оттачивания своих навыков разработки API.
Главной задачей разработчиков оставалось поддержание стандартов безопасности на каждом этапе разработки API. Количество взломов API растет с каждым днем. Крупные предприятия, такие как Cisco Systems, Facebook и Shopify, регулярно сталкиваются с уязвимостями API и изо всех сил пытаются укрепить свою систему безопасности. Нарушение API в Equifax, которое стоило компании судебного иска в размере 700 миллионов долларов, вынудило предприятия лучше следить за безопасностью ИИ.
Использование OpenAPI положительно повлияло на методы разработки API, поскольку позволило команде разработчиков говорить на одном языке и, соответственно, легко общаться. Разработчикам больше не требуется убирать назначение API из ключевого функционала или исходного кода.
Принятие предопределенных стандартов безопасности является вполне осуществимой задачей, поскольку созданный API может взаимодействовать на простом языке и не вызывает беспокойства при обнаружении возможных брешей и угроз безопасности.
Что предлагают Swagger и OpenAPI на сегодняшний день?
OpenAPI, а равно и Swagger, на сегодняшний день являются движущей силой API-индустрии. Оин упрощают создание серверной заглушки для API. Разработчики могут создавать библиотеки клиентских API на более, чем 40 языках. Они расширяют возможности разработки API и повышают его безопасность за счет:
Создания интерактивного API: Разработчики могут использовать OpenAPI для написания интерактивной документации. Мало того, он позволяет запускать тесты API непосредственно из браузера во время подготовки документа.
Поддержки инструментов генерации кода: OpenAPI – это великое благословение, поскольку он полезен при создании серверных SDK и клиентских CDK на нескольких языках программирования. Он хорошо работает с инструментами генерации кода.
Аудита: OpenAPI Spec хорошо работает совместно с инструментом Contract Audit, который контролирует защиту операций, связанных с данными API. Фактически, этот инструмент является отличным ресурсом для обеспечения безопасности высокого уровня. При совместной работе OpenAPI Spec и Contract Audit выявление проблем безопасности в созданном API и их аудит становятся не такими утомительными. Можно выполнить аудит API с самого начала и избавить себя от аудита огромного количества API в конце разработки.
Куда держит курс Swagger?
OpenAPI – важная утилита, и эксперты рынка утверждают, что она имеет хорошие перспективы. Однако небольшая часть людей все же считает, что Swagger теряет свой лоск после передачи ключевых спецификаций OpenAPI. Учитывая, что на сегодняшний день он используется и играет решающую роль во многих задачах, особенно в тестировании API и повышении уровня безопасности, они могут ошибаться.
Инструменты Swagger позволяют наглядно увидеть код и протестировать практическую ценность фрагментов кода в режиме реального времени. Благодаря пользовательскому интерфейсу Swagger, разработчикам стало еще проще, чем когда-либо, запускать команды и получать всестороннее представление о функциональных возможностях системы.
Поддержание стандартизации в написании API также возможно с помощью Swagger, поскольку он совместно с OpenAPI предлагает всемирно признанный набор стандартов создания API.
Инструменты Swagger также могут помочь в написании API с нуля. Используя Swagger Editor, можно тестировать API в режиме реального времени. Это позволяет пользователям проверять проектное решение утилиты на соответствие спецификации OAS OpenAPI и узнать текущий визуальный результат. Лучшее свойство этого инструмента заключается в том, что его можно использовать из любой точки.
Также Swagger Inspector является одним из важнейших инструментов из набора Swagger, поскольку он позволяет создавать свои собственные спецификации API. Возможно не только создание настраиваемых API, но и передача этих API другим членам команды.
Когда речь идет о безопасности API в Интернете, то лучшее решение – это Swashbuckle. Это реализация Swagger с открытым исходным кодом, позволяющая конечным пользователям создавать живую документацию для всех своих API. Этот инструмент синхронизирует документацию с вашей текущей версией API и сокращает риски безопасности до нуля.
Заключение
Поскольку OpenAPI сформировался из Swagger, то тут явно было где запутаться.
Первая утилита предназначена для описания RESTful API. Это хороший инструмент с точки зрения безопасности, поскольку он сохраняет спецификацию в машиночитаемой форме. С другой стороны, вторая утилита – на сегодняшний день это фаворит разработчиков в случаях, когда речь идет о коммерчески нейтральном развертывании OpenAPI Spec.
Надеюсь, что когда в следующий раз вы услышите эти два понятия, то не запутаетесь и правильно разберетесь в фактах. Они оба оказывают положительное влияние на API-отрасль и способствуют развитию API.
Хотите разрабатывать игры на Python? Здесь представлен полный обзор лучших библиотек и фреймворков Python, которые вы можете использовать для разработки игр.
Средняя годовая зарплата разработчика игр составляет примерно 70 000 долларов США. Так что, если вы хотите разрабатывать игры в качестве подработки или в качестве основной деятельности, для начала вам нужно освоить базовые навыки программирования на выбранном языке.
Далее для создания игр вы можете воспользоваться фреймворками, которые поддерживаются этим языком, а потом изучить новый инструмент, например, Unity. В этой статье мы расскажем о библиотеках для разработки игр на Python и их особенностях.
Давайте начнем…
Почему для разработки игр лучше выбрать Python?
Python – это популярный язык среди разработчиков, а также язык программирования общего назначения. Python легко выучить, так как он рассчитан на новичков.
Как только вы хорошо разберетесь в основах программирования на Python, приступайте к созданию проектов. Исходя из ваших интересов, вы можете изучить и научиться использовать фреймворки Python для:
Веб-разработки
Анализа данных
Разработки игр
Разработка игр может быть довольно интересным и выгодным процессом, если вы, конечно, научитесь грамотно применять свои знания. После того, как вы прочитаете эту статью, у вас будет достаточно вариантов для разработки вашей первой игры на Python.
Если вкратце, то Python следует использовать для разработки игр по следующим причинам:
Его легко изучить
Его можно расширять с помощью внешних фреймворков и библиотек и разрабатывать с его помощью игры и приложения с графическим интерфейсом
Он довольно гибкий и поддерживает индивидуальную настройку
В следующем списке представлены самые популярные библиотеки Python для разработки игр и их ключевые особенности.
1. Arcade
Arcade — это библиотека для разработки 2D-видеоигр на Python с использованием OpenGL.
Это библиотека с открытым исходным кодом со следующими особенностями:
Поддержка популярных платформ
Библиотека с руководствами и примерами
Всесторонняя поддержка: от примитивов и спрайтов до более сложной графики
К тому же, Arcade хорошо работает с PyInstaller. С помощью PyInstaller вы можете объединить игру в исполняемый файл. В таком случае пользователи смогут сразу же запускать ваше приложение без необходимости устанавливать Python и загружать файлы исходного кода.
2. PANDA3D
PANDA3D — это игровой движок, который сочетает в себе гибкость и простоту использования. Если вы уже знакомы с Python, то можете установить его с помощью pip.
Однако PANDA3D поддерживает как C++, так и Python.
Вот ключевые особенности PANDA3D:
Движок с открытым исходным кодом, переносимость и кроссплатформенная поддержка
Встроенное профилирование, которое может помочь в оптимизации больших приложений
Быстрая разработка с минимальной инициализацией
Возможность расширения с помощью сторонних библиотек для моделирования, создания звуковых эффектов и т.д.
3. HARFANG Framework
HARFANG Framework – это механизм 3D-визуализации в режиме реального времени. И хотя изначально он был написан на C++, он поддерживает и такие популярные языки программирования, как Python и Go. Помимо разработки игр, он отлично подходит для сложного моделирования и симуляции.
Ниже представлены ключевые особенности данного фреймворка:
Независимый от платформы фреймворк с поддержкой большого количества 3D-решений
Поддержка высокотехнологичных приложений, например, AR или VR-решений, а также интерактивных 3D-решений
Простая интеграция с коммерческими проектами и встроенными системами
Потоковый рендеринг и API для аудио, виртуальной реальности, динамики движений и т.д.
Стоимость
: если вы являетесь физлицом, то вы можете использовать версию с открытым
исходным кодом на бесплатной основе. А вот если речь идет о профессиональных и коммерческих проектах, то стоимость ежемесячной подписки составит 30 евро/месяц, а годовой – 300 евро/год.
4. Ren’Py
Ren’Py — это движок с открытым исходным кодом для создания визуальных романов. Его цель – упростить виртуальное повествование посредством романов. Для разработки визуальных романов и игр, включающих более сложную симуляцию, вы можете использовать Python 3.
Эта библиотека Python для разработки игр имеет следующие ключевые особенности:
Кроссплатформенный фреймворк. Помимо того, что он поддерживает дистрибутивы Windows, Mac OS и Linux, он также поддерживает Android и iOS
Фреймворк является бесплатным как для личного, так и для коммерческого использования
Поддерживает простую настройку и добавление функций
Для рендеринга сцен и прочей графики высокой четкости можно использовать аппаратные ускорители
5. Kivy
Kivy — это фреймворк Python для разработки игр. С его помощью можно проектировать, создавать и публиковать приложения Python с графическим интерфейсом, в том числе и 2D-игры.
Kivy обладает следующими ключевыми особенностями:
Поддержка различных макетов, графических элементов и анимации
Простое описание пользовательского интерфейса, входных данных и событий
Возможность расширения с помощью модулей для настройки
6. Pygame
Pygame — это библиотека для разработки игр на Python. Она построен на базе Simple DirectMedia Library (SDL) и находится в стадии активной разработки уже более двух десятков лет.
К ключевым особенностям Pygame относятся следующие:
Кроссплатформенная поддержка
Оптимизирована для скорости: основные функции написаны на C и ассемблере
Модульный фреймворк с простым ядром; дополнительные функции поручаются внешним модулям
Поддержка разработки с использованием командной строки, то есть без использования графического интерфейса
Для рендеринга графики используется многоядерный процессор
7. Pyglet
Pyglet — это мультимедийная библиотека для Python, которая в большей степени используется для разработки игр. Эта библиотека имеет открытый исходный код, находящийся под лицензией OpenBSD. Так что, вы можете использовать его как для личных, так и для коммерческих проектов, разрешенных лицензией.
Ключевые особенности Pyglet:
Фреймворк чистого Python
с простым в использовании API
Никаких внешних зависимостей, за счет чего можно упаковывать и распространять приложения с помощью PyInstaller
Поддержка стандартных форматов аудио и изображений
Встроенная поддержка графики OpenGL, обработки событий пользовательского интерфейса и кадрирования
8. OGRE
Механизм визуализации объектно-ориентированной графики
, или просто OGRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine), - это движок для разработки 3D-игр с кроссплатформенными и межъязыковыми возможностями. И хотя изначально он был написан на C++, он также поддерживает такие популярные языки, как Python, Java и C#.
Проект был запущен в 2001 году и находится в стадии активной разработки уже более двух десятков лет. На момент написания этой статьи-списка последний выпуск ogre-python - библиотеки Python, был 16 ноября 2022 года. Для того, чтобы разрабатывать игры с помощью Python-ogre, вам понадобится Python 3.6 или более поздней версии.
Давайте ознакомимся с возможностями библиотеки OGRE:
Поддержка эффектов частиц, скелетной анимации и теней
Подходит для самых разных приложений, в том числе интерактивных художественных проектов и визуализации научных данных
Pythonic-интерфейс, который абстрагирует низкоуровневые области системных фреймворков, таких как OpenGL
9. Cocos2d
Cocos2d — это библиотека Python, предназначенная для разработки 2D-игр и приложений с графическим интерфейсом. Чтобы использовать Cocos2d, вам понадобиться Python версии 3.6 или более поздней версии. Установочный пакет Python для этой библиотеки можно найти в PyPI.
Вот особенности этой библиотеки:
Встроенная поддержка OpenGL
Встроенная поддержка отладки
Pythonic-фреймворк, который позволяет создавать действия и сцены
Поддержка рендеринга текста, тайловых карт, переходов и прочих специальных эффектов
Заключение
Надеюсь, что этот список фреймворков и библиотек для разработки игр оказался для вас полезным. При наличии такого большого количества библиотек и фреймворков зачастую бывает трудно решить, что выбрать.
Начните с оценки требований вашей игры. Примите во внимание все необходимые зависимости, функции, простоту использования и найдите вариант, который больше всего подходит для вашего проекта. Кстати, вы можете начать с создания простой игры, например, Понг или Змейка, попробовать парочку фреймворков, а затем решить, какой из них вы будете использовать дальше. Или вы можете создавать приложения с графическим интерфейсом на базе уже существующих проектов Python.
Привет! Сегодня в статье мы покажем, как собирать трейсы с Cisco Unified Communications Manager (CUCM) . Это используется для траблшутинга системы, а так же эта информация будет необходима TAC инженерам Cisco при заведении заявки.
Для того чтобы снять трейсы нам понадобится программа Real-Time Monitoring Tool. О том как ее установить можно прочитать в нашей статье.
Сначала идем в меню Cisco Unified Serviceability, и переходим во вкладку Trace → Configuration. Здесь выбираем наш сервер, в строке Server, в строке Service Group выбираем CM Services, а в строке Service указываем Cisco CallManager. Дефолтные настройки показаны на скриншоте.
Убедитесь, что галочка стоит в пункте Trace On, а в выпадающем меню Debug Trace Level выбран пункт Detailed.
Тоже самое нужно повторить на других серверах кластера, если они имеются.
Далее запускаем RTMT и подключаемся к нашему серверу. Тут переходим во вкладку System → Tools → Trace & Log Central. Нажимаем Collect Files и в открывшемся окне ставим галочки в строке Cisco CallManager выбрав необходимые сервера.
Нажимаем Next и в следующем окне ставим галочки в пунктах Event Viewer → Application Log и Event Viewer → System Log.
Далее необходимо выбрать временной промежуток снятия наших данных в поле Collection Time. В этом же окне, в поле Download File Options указываем папку, в которою все будет скачиваться.
Теперь можно нажать Finish и после сбора информации нужные нам файлы окажутся в указанной ранее папке.