Uma API (Application Programming Interface) é a ponte que permite a comunicação entre diferentes sistemas.
É graças a ela que conseguimos:
• Obter dados de outros sistemas
• Realizar pagamentos online 💳
• Validar cartões
• Integrar aplicações diferentes
🏗️ O que é REST?
REST (Representational State Transfer) é um padrão de arquitetura que define boas práticas para essa comunicação acontecer de forma organizada e escalável.
Ele se baseia em alguns princípios importantes, como:
• Cliente-Servidor (responsabilidades separadas)
• Stateless (cada requisição é independente)
• Interface uniforme
• Uso de recursos bem definidos
• Arquitetura em camadas
• Cache
Esses princípios trazem benefícios como:
✅ Padronização
✅ Facilidade de uso e consumo
✅ Manutenção mais simples
🧐 REST x RESTful
• REST → é a teoria, o conjunto de ideias
• RESTful → é a prática, quando uma API segue corretamente esses princípios
👉 REST é o conceito.
👉 RESTful é a aplicação do conceito.
🌐 Como funciona uma API REST na prática?
Ela gira em torno do protocolo HTTP, usando métodos bem conhecidos:
• GET → buscar dados
• POST → criar dados
• PUT → atualizar dados
• DELETE → remover dados
Exemplos claros:
• GET /usuarios → buscar todos os usuários
• GET /usuarios/5 → buscar um usuário específico
• POST /usuarios → criar um novo usuário
As respostas usam códigos de status, como:
• 200 OK → sucesso
• 201 Created → recurso criado
• 404 Not Found → não encontrado
• 500 Internal Server Error → erro no servidor
E os dados normalmente vêm em JSON, um formato leve e padrão:
{"id": 1, "nome": "Miguel"}
🚀 Por que isso importa?
APIs RESTful estão em praticamente tudo:
• Apps mobile (React Native, Flutter)
• Backends com Node.js, Spring Boot, FastAPI
• Integrações com Firebase e serviços em nuvem
👉 REST é, de fato, a espinha dorsal da web moderna.
E você? Já trabalhou com APIs RESTful bem organizadas ou já sofreu com endpoints confusos? 😅
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Principais áreas da Inteligência Artificial: Machine Learning, NLP, Visão Computacional e mais Introdução: A Inteligência Artificial (IA) está transformando o mundo em que vivemos. Do assistente virtual no seu celular aos sistemas de recomendação de filmes e produtos, a IA está presente em diversas áreas do nosso dia a dia. Mas você sabia que a IA é dividida em várias subáreas com aplicações específicas? Neste post, vamos conhecer as principais áreas da Inteligência Artificial, como Machine Learning , Processamento de Linguagem Natural (NLP) , Visão Computacional e muito mais. Vamos lá? 1. Machine Learning (Aprendizado de Máquina) O Machine Learning é uma das áreas mais populares da IA. Ele permite que os computadores aprendam a partir de dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. Exemplos de uso: Previsão de preços (ações, imóveis, etc.) Sistemas de recomendação (Netflix, Spotify) Diagnósticos médicos baseados em dados 2. NLP...
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