Shapir:标准化和民主化 Web API 访问

大语言模型(LLM)的人机协作自动机器学习(AutoML)界面软件工程师与开发者HCI 研究员

文献标题

Shapir: Standardizing and Democratizing Access to Web APIs

文献信息

  • 主题领域: Web API的标准化与民主化访问
  • 关键词: Web APIs, API Description Languages, Schema.org, Semantic Web, API Integration, Programming Interfaces, Data Interoperability, Mavo, ShapirJS, WoOPI

研究背景与问题

  • 问题或挑战:
    1. 当前每个网站的Web API语法和数据模型都不统一,且需要用户手动编写复杂的HTTP请求、处理分页、认证等。
    2. 开发者需要花费大量时间阅读文档、学习每个API,而且对于非专业用户而言难度较高。
    3. API之间缺乏统一的标准化模型,这限制了跨网站的数据整合和复用。
  • 重要性:
    • 标准化和简化API访问能够大幅降低开发工作量,使得更多用户能够重复使用多网站的数据,提高开发效率。
  • 研究动机与相关工作:
    • 作者基于Schema.org和现有的API描述方法(如OpenAPI、Swagger),希望开发一个统一的API标准和工具,克服现有方法在描述数据模型和关联上的局限性。

解决方案

  • 方法或解决方案:
    1. 提出“Web of Objects Programming Interface (WoOPI)”:
      • 提供一种标准化的API描述语言,基于Schema.org构建,能够描述API所管理的对象、属性、方法及其相互关系。
    2. 开发“ShapirJS”:
      • 用于将Web API数据包装为本地可操作的JavaScript对象,简化API调用。
    3. 提供“ShapirUI”:
      • 一个可视化工具,允许用户通过图形界面为API生成WoOPI描述。
    4. 与“Mavo”集成:
      • 使非开发者可通过撰写HTML创建交互式、基于API的数据管理应用。
  • 创新之处:
    • 基于Schema.org标准映射API数据模型,实现跨多个API的数据统一操作。
    • 提供无需编程的图形化工具(ShapirUI)创建WoOPI描述,降低了技术门槛。
    • 与Mavo无缝结合,非开发者仅需HTML即可操作API数据。
  • 实施步骤与技术:
    1. WoOPI通过分析现有API习惯(如CRUD方法)生成标准化的对象-方法模型。
    2. ShapirJS根据WoOPI模型动态生成JavaScript API库,自动处理分页、认证与异步操作。
    3. ShapirUI结合语义分析与智能匹配,辅助用户将站点API映射到Schema.org类型。
    4. 与Mavo结合,通过标准属性和方法支持简单的HTML为基础的API操作。

研究成果

  • 具体成果:
    1. 设计了WoOPI描述语言,可用于描述大约90%的现有Web API。
    2. 开发了ShapirJS库和ShapirUI工具,并成功实现与Mavo的集成。
    3. ShapirJS支持以标准对象类型(如VideoObject)统一管理跨站点数据,同时自动完成所需API调用。
  • 优势:
    1. 在开发速度上,ShapirJS使得程序员完成涉及多API的任务快了约5.6倍(与Swagger对比)。
    2. 使用ShapirJS和Mavo的非程序员可在数分钟内完成数据管理应用,降低技术门槛。
    3. 工具链模块化设计,支持未来替换和扩展。
  • 实验和评估:
    • 编程者使用ShapirJS进行API任务的时间显著少于传统方法(如Swagger)。
    • 非编程者仅4分钟即可用Mavo与ShapirUI完成跨API应用搭建。
    • 通过用户研究表明工具易用性高,非技术背景的用户也能快速参与。
  • 局限性与未来方向:
    1. Schema.org的属性表示过于宽泛(单复数和类型不一致),未来需要更强的验证机制。
    2. 目前只实现了读取API数据的能力,将来应扩展支持写操作。
    3. 网站API与Schema.org标准类型的映射目前难以统一,可探索自动化或社区协作的方式改进一致性。
    4. 数据跨网站操作上的限制(如不能将一站点数据存储在另一站点内)。

通过此研究,Shapir及其生态系统为Web API数据访问和集成带来了变革性简化,同时促进了标准化互操作工具的创建和实践。

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https://hci.top/zh/papers/uist/61377/2021

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DOI: https://doi.org/10.1145/3472749.3474822
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来源
UIST
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年份
2021
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奖项
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作者
3 位作者
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研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、自动机器学习(AutoML)界面
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职业/产业
软件工程师与开发者、HCI 研究员
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