1.openctp通道源码开放二（新浪行情CTPAPI）
2.什么是例例API（应用程序编程接口）
3.Flux和Mono的常用API源码分析
4.Python C语言API教程（一、用C写一个Python包）
5.api通俗解释
6.[源码和文档分享]基于WIN32 API实现的源码i源超级玛丽游戏

openctp通道源码开放二（新浪行情CTPAPI）

       CTPAPI接口源码的开放，引发了广泛关注，最简短短几天内获得了上千次的码实点赞与收藏。CTPAPI，例例由上期所旗下的源码i源99微名片源码技术公司开发，以其精湛设计、最简高效率与开放运营模式，码实备受投资者青睐，例例几乎成为了期货交易的源码i源必备选择。然而，最简股票市场中，码实虽然有多家技术公司与券商提供了各自的例例柜台服务，但其影响力与CTPAPI相比仍有差距。源码i源面对多品种交易或更换券商需求，最简openctp提供的统一CTPAPI接口技术显得尤为重要。用户只需一个接口，就能接入包括期货、期权、A股、港股、美股、外盘期货在内的全市场全品种。

       本文将介绍openctp再次开放的新浪行情通道CTPAPI接口源码。对于从互联网获取股票行情，前文已有详细说明，这里简要概述新浪的方法。只需输入指定网址，即可接收股票行情数据。具体格式如下：

       单个股票： hq.sinajs.cn/list=sz...

       多个股票： hq.sinajs.cn/list=sh...

       然而，去年新浪对协议进行了调整，改动了HTTP头部，需额外添加特定字段，否则访问会被拒绝。详情请参考相关文章：《新浪行情无法接收的仿京东商城php源码解决方法》。

       CTPAPI在期货领域广为人知，但在股票市场中可能较少被提及。为了帮助用户更好地理解如何利用此接口接收股票行情，本文提供了一个示例。同时，公开了新浪行情CTPAPI源码地址，用户可访问：/krenx/openctp/tree/master/ctp2Sina行情。

       CTPAPI接口版本多样，从6.3.到6.6.7，主要更新包括新增字段或函数，但这些新增内容大多不常使用。交易相关的接口保持稳定。为了确保兼容性和功能完整性，建议使用6.6.7及以上版本。关于接口下载与官方文档，用户可访问openctp主页：github.com/krenx/op...

       为方便用户获取更多行情信息，openctp还提供了强大的行情显示工具prices，其源码地址为：github.com/krenx/op...

       欲了解更多信息，请访问openctp主页：/krenx/openctp或关注公众号openctp，获取最新动态。CTPAPI相关文章，敬请关注。

什么是API（应用程序编程接口）

       API，全称为应用程序编程接口，是软件系统不同组成部分衔接的约定，它提供了一组预先定义的函数，使应用程序能够访问特定软件或硬件的功能，而又无需访问源码或理解内部工作机制的细节。

       API的作用在于简化软件开发，减少重复工作。例如，当你需要定义多个字符串时，可以使用API简化这个过程。最初，人人商城分销源码你可能会像这样手动创建字符串：

       String a = “哈”；

       然后，当你需要更多字符串时，也会重复同样的操作：

       String a = “哈哈”；

       String a = “哈哈哈哈哈哈哈哈哈”，

       然而，当需求突然增加到成百上千个“哈”时，手动操作变得效率低下且繁琐。这时，你可能需要引入API，如使用函数来批量生成所需的字符串，以提高效率和减少工作量。

       在实际应用中，你可以找到不同的实现方来满足你的API需求。例如，你可能遇到了A同学和B同学提供的不同解决方案。A同学的实现可能更加抽象、高级，而B同学的实现则更直接、易于理解。选择合适的实现方取决于你的具体需求和偏好。

       然而，在使用API时，你可能会遇到一些挑战，如实现方的变动、依赖管理等问题。为了避免这些问题，可以考虑预先定义API，明确输入参数、返回参数类型以及方法的实现规则。这样一来，即使API的实现方发生变化，调用API的代码也不需要改动，只需更换实现方即可。

       总结来说，API是问卷调查 asp 源码软件开发中的重要工具，它简化了不同组件间的交互，提高了开发效率。通过遵循API的规范和规则，开发者可以更好地管理代码依赖和实现细节，从而在遇到需求变化时更加灵活地调整和适应。

Flux和Mono的常用API源码分析

       Flux是一个响应式流，能够生成零个、一个、多个或无限个元素。Flux的产生元素机制主要体现在Flux.just和Flux.empty两个方法上。Flux.just返回的FluxArray内部存储了一个数组，用来保存1个或多个数据，通过ArraySubscription传递给消费者。Flux.empty则返回了一个FluxEmpty实例，当收到消费者注册信号时，会调用Operators的complete方法，消费者会收到一个complete信号，除此之外没有任何操作。

       重复流通过创建一个FluxRepeatPredicate对象实现，这个对象在结束时会重新订阅Publisher，从而产生无限数量的流。doOnSignal方法提供了在框架中不消费数据或转变数据的机制，实际上是操作符FluxPeekFuseable，其peek onNext代码逻辑能大致理解其原理。

       Mono表示要么有一个元素，要么产生完成或错误信号的Publisher。其then方法有五个重载版本，实际上创建了一个MonoIgnorePublisher，通过源码可以发现，MonoIgnorePublisher将真正的监听者封装为IgnoreElementsSubscriber，然后将事件源监听。Mono和Flux都有Create方法，用于创建对应的序列，Mono的鱼儿飞秒赞源码create方法创建了MonoCreate对象，里面包含了MonoSink和一个消费者。Mono的then方法会忽略前面的onNext数据，只会传递给下游完成和错误的信号。then(Mono other)则创建了一个ThenIgnoreMain，并在所有操作完成之后开始下一个流的消费。

       Mono和Flux的Create方法创建的对象为MonoCreate和FluxCreate，其中包含了MonoSink或FluxSink和一个消费者。使用using方法可以实现try-with-resource机制，用于包装阻塞API。

       在响应式编程中，我们需要处理各种异常情况，确保异常能够传播到需要接收的地方。Publisher分为冷发布者和热发布者，冷发布者在没有订阅者时不会生成数据，而热发布者不论是否有订阅者都会生成数据。冷热发布者可以相互转换，例如使用defer将热操作符转换为冷操作符，或者使用ConnectableFlux将冷操作符转换为热操作符。在多播流中，一个Publisher可以同时给多个消费者提供数据，但只会收到一次的订阅。

       FluxPublish对象在publish方法中创建，传入参数包括缓存大小和被包装的队列，这表示了publish方法创建了一个FluxPublish对象。在subscribe阶段，FluxPublish内部的PublishSubscriber会添加到父容器中。在connect方法中，真正订阅数据源，随后PublishSubscriber的onSubscribe方法会执行，根据参数拉取数据，onNext方法处理接收到的数据。

       本文通过解析Flux和Mono的常用API，揭示了它们在响应式编程中的应用和原理，旨在帮助读者更好地理解并运用这些流式操作符。正确处理异常、理解冷热发布者之间的转换以及掌握多播流的特性，对于构建高效、灵活的数据流处理系统至关重要。

Python C语言API教程（一、用C写一个Python包）

       Python的C语言API教程（一：实践入门）

       Python的C语言API在提升程序性能和实现跨平台适配方面发挥着关键作用。通过官方API，开发者可以直接操作Python解释器的底层，绕过Python的GIL限制，达到加速效果，如cython和codon等工具相比，C语言API更为直接有效。

       Python的C语言API还支持本地化适配，例如PyQT库，它根据操作系统和硬件调整图形界面。在机器学习框架TensorFlow这类需要底层优化和硬件适配的场景中，C语言API更是不可或缺。

       理解C语言API有助于深入学习CPython，因为Python的执行实际上就是调用C语言API。Python源码阅读者会发现，熟悉API有助于解析CPython的内部工作原理。

       要进行Python的C开发，首先需要配置环境。Windows用户需安装Visual Studio Build Tools，选择Python开发和C++桌面开发工作负荷。Mac/Linux用户则需安装Python开发包（如GCC）和调试工具（如Windows的Visual Studio自带工具或Mac/Linux的GDB）。

       接下来，我们将通过实例创建一个简单的Python扩展模块datetimecpy，模拟官方datetime模块。我们从编写Python调用代码开始，然后用C语言实现，包括头文件引入、定义now方法、注册方法、模块定义、以及将模块嵌入到Python解释器中。

       通过本章，你将掌握创建C扩展模块的基础步骤。在后续章节，我们将深入讲解PyObject对象及其在C语言API中的应用。

api通俗解释

       1、API被称为应用程序编程接口，它是软件系统不同部分的约定。简而言之，API允许你轻松地与其他软件进行通信，这是非常重要的。

       2、例子：研发人员A开发了软件A，研发人员B正在研发软件B。有一天，研发人员B想要调用软件A的部分功能来用，但是他又不想从头看一遍软件A的源码和功能实现过程，怎么办呢？研发人员A想了一个好主意：我把软件A里你需要的功能打包好，写成一个函数。你按照我说的流程，把这个函数放在软件B里，就能直接用我的功能了！其中，API就是研发人员A说的那个函数。

[源码和文档分享]基于WIN API实现的超级玛丽游戏

       本文介绍基于WIN API实现的超级玛丽游戏的开发准备和代码结构。所需工具包括：开发环境VC 6.0，以及Windows自带的画图工具，此为基本配置，如果可能，还可以使用Photoshop或记事本等文本编辑工具辅助。

       代码主要分为图像层和逻辑层两大部分。图像层涉及游戏中的矩形和不规则，所有资源存放在工程的PIC文件夹内。矩形包括地面、砖块、水管、血条和血条背景等元素，而不规则则包含了蘑菇（玩家、敌人）、子弹、爆炸效果、金币、攻击武器、火圈、箭头、树木、河流、WIN标志及背景等。

       为了实现动画效果，如金币的旋转，被存储为多个位图BMP文件，每种根据需要分帧排列。例如，金币需要四帧图像以形成动画。

       逻辑层则依赖于图像层的两个关键参数：“哪个图像”和“哪一帧”来在屏幕上绘制所有。图像层的结构简单明了，为逻辑层提供了直观的元素展示方式。

       欲深入了解此游戏的开发细节和完整源码、文档，请参考以下链接：write-bug.com/article/7...

CreateCollection API执行流程_milvus源码解析

       在分析milvus源码中的CreateCollection API执行流程时，我们需要详细拆解从客户端请求到数据最终存储在etcd的过程。在milvus版本v2.3.2中，CreateCollection API的执行流程大致分为以下几个关键步骤：

       首先，客户端SDK接收用户创建集合（collection）的请求，并将此请求封装为createCollectionTask，随后将其放入ddQueue队列。

       随后，此任务在proxy内依次执行PreExecute、Execute和PostExecute三个方法。PreExecute阶段进行参数校验等预处理工作，Execute阶段则是真正执行逻辑，而PostExecute阶段完成执行后的清理工作，通常不做任何操作并返回nil。

       在Execute方法中，proxy调用rootCoord的CreateCollection接口，此接口进一步封装请求为rootcoord里的createCollectionTask。

       接下来，rootCoord的CreateCollection接口执行CreateCollectionTask的Prepare、Execute和NotifyDone方法。核心操作在Execute阶段，其中涉及到多个步骤，包括expireCacheStep、addCollectionMetaStep、watchChannelsStep、changeCollectionStateStep等。在这些步骤中，重点是addCollectionMetaStep，负责etcd元数据的操作。

       在addCollectionMetaStep的Execute方法中，s.core.meta.AddCollection方法被调用。此方法在etcd中创建了多个与集合相关的key-value对，这些key值按照特定规则构建，反映了集合、分区和字段之间的关系。

       具体而言，集合信息通过key `root-coord/database/collection-info/1/` 存储在etcd中，value为protobuf序列化的etcdpb.CollectionInfo，这表示集合由ID、DbId、schema等组成，schema中不记录字段、分区ID或名称等信息。etcd以二进制形式存储这些数据。

       分区信息通过类似 `root-coord/partitions//` 的路径存储，value为etcdpb.PartitionInfo，同样采用protobuf序列化后存储在etcd中。此信息包括partitionID、partitionName、collectionId等。

       字段信息通过 `root-coord/fields//` 的路径存储，value为schemapb.FieldSchema，包含字段ID、名称、描述、数据类型等信息。

       在执行完毕后，将所有key-value对批量写入etcd，最终完成集合的创建。

       总结而言，CreateCollection API的执行流程涉及多个组件协作，从客户端请求开始，经过proxy和rootCoord的处理，最终在etcd中存储集合、分区和字段的元数据，实现了集合的创建。整个流程中，etcd作为关键的数据存储层，提供了持久化和高可用性保障。