当客户端在 发出POST请求时/albums，您希望将请求正文中描述的专辑添加到现有专辑数据中。
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为此，您将编写以下内容：
1、编写代码
a.添加代码以将专辑数据添加到专辑列表。
在此代码中：
1）用于Context.BindJSON 将请求正文绑定到newAlbum。
2） album将从 JSON 初始化的结构附加到albums 切片。
3）向响应添加201状态代码，以及表示您添加的专辑的 JSON。
b.更改您的main函数，使其包含该router.POST函数，如下所示。
在此代码中：
1）将路径中的POST方法与 /albumspostAlbums函数相关联。
使用 Gin，您可以将处理程序与 HTTP 方法和路径组合相关联。这样，您可以根据客户端使用的方法将发送到单个路径的请求单独路由。
a.如果服务器从上一节开始仍在运行，请停止它。
b.从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。
c.从不同的命令行窗口，用于curl向正在运行的 Web 服务发出请求。
该命令应显示添加专辑的标题和 JSON。
d.与上一节一样，使用curl检索完整的专辑列表，您可以使用它来确认添加了新专辑。
该命令应显示专辑列表。
当客户端向 发出请求时GET /albums/[id]，您希望返回 ID 与id路径参数匹配的专辑。
为此，您将：
a.在您在上一节中添加的函数下方postAlbums，粘贴以下代码以检索特定专辑。
此getAlbumByID函数将提取请求路径中的 ID，然后找到匹配的专辑。
在此代码中：
（1）Context.Param用于从 URL 中检索id路径参数。当您将此处理程序映射到路径时，您将在路径中包含参数的占位符。
（2）循环album切片中的结构，寻找其ID 字段值与id参数值匹配的结构。如果找到，则将该album结构序列化为 JSON，并将其作为带有200 OK HTTP 代码的响应返回。
如上所述，实际使用中的服务可能会使用数据库查询来执行此查找。
（3）如果找不到专辑，则返回 HTTP 404错误。
b.最后，更改您的main，使其包含对router.GET的新调用，路径现在为/albums/:id ，如以下示例所示。
在此代码中：
（1）将/albums/:id路径与getAlbumByID功能相关联。在 Gin 中，路径中项目前面的冒号表示该项目是路径参数。
a.如果服务器从上一节开始仍在运行，请停止它。
b.在包含 main.go 的目录中的命令行中，运行代码以启动服务器。
c.从不同的命令行窗口，用于curl向正在运行的 Web 服务发出请求。
该命令应显示您使用其 ID 的专辑的 JSON。如果找不到专辑，您将收到带有错误消息的 JSON。
恭喜！您刚刚使用 Go 和 Gin 编写了一个简单的 RESTful Web 服务。
本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码。
OpenAI ChatGPT目前除了提供免费试用网页版给大家使用外，也提供收费的API以便我们进行二次开发。另外，这几天白天在使用OpenAI ChatGPT网页版时，很多次出现网站拥堵情况。因此，后续有必要调用API来做些事情。OpenAI GPT-3 API 包括以下好处:
高质量的文本生成: GPT-3 是一种先进的语言模型，能够生成高质量和连贯的文本。
语言理解: GPT-3 对自然语言有深刻的理解，这使其非常适合诸如语言翻译、文本摘要和情感分析等任务。
各种用例: API 可用于广泛的应用，如编写代码、撰写电子邮件和消息、创建聊天机器人等。
易于使用：API易于使用，可通过简单的HTTPS请求访问，且有许多不同编程语言的开源库可以更方便地使用。
成本效益：GPT-3 API是一种基于云的服务，无需昂贵的硬件，也无需训练自己的模型。
节省时间：GPT-3 API 可以快速完成许多自然语言任务，减少人工输入，节省时间和资源。
大数据可用性: GPT-3是基于大型数据集训练的，意味着它可以访问广泛的知识，帮助生成更准确和更有信息量的输出
Micro的api就是api网关
API参考了 API网关模式 为服务提供了一个单一的公共入口。基于服务发现，使得micro api可以提供具备http及动态路由的服务。
Micro的API基于HTTP协议。请求的API接口通过HTTP协议访问，并且路由是基于服务发现机制向下转发的。 Micro API在 go-micro 之上开发，所以它集成了服务发现、负载均衡、编码及基于RPC的通信。
因为micro api内部使用了go-micro，所以它自身也是可插拔的。 参考 go-plugins 了解对gRPC、kubernetes、etcd、nats、及rabbitmq等支持。另外，api也使用了 go-api ，这样，接口handler也是可以配置的。
ACME（ Automatic Certificate Management Environment）是由 Let’s Encrypt 制定的安全协议。
可以选择是否配置白名单
API服务支持TLS证书
API使用带分隔符的命名空间来在逻辑上区分后台服务及公开的服务。命名空间及http请求路径会用于解析服务名与方法，比如 GET /foo HTTP/1.1 会被路由到 go.micro.api.foo 服务上。
API默认的命名空间是 go.micro.api ，当然，也可以修改：
我们演示一个3层的服务架构：
完整示例可以参考： examples/greeter
先决条件：我们使用Consul作为默认的服务发现，所以请先确定它已经安装好了，并且已经运行，比如执行 consul agent -dev 这样子方式运行。
向micro api发起http请求
HTTP请求的路径 /greeter/say/hello 会被路由到服务 go.micro.api.greeter 的方法 Say.Hello 上。
绕开api服务并且直接通过rpc调用：
使用JSON的方式执行同一请求：
micro api提供下面类型的http api接口
请看下面的例子
Handler负责持有并管理HTTP请求路由。
默认的handler使用从注册中心获取的端口元数据来决定指向服务的路由，如果路由不匹配，就会回退到使用”rpc” hander。在注册时，可以通过 go-api 来配置路由。
API有如下方法可以配置请求handler：
通过 /rpc 入口可以绕开handler处理器。
API处理器接收任何的HTTP请求，并且向前转发指定格式的RPC请求。
RPC处理器接收json或protobuf格式的HTTP POST请求，然后向前转成RPC请求。
代理Handler其实是内置在服务发现中的反向代理服务。
事件处理器使用go-micro的broker代理接收http请求并把请求作为消息传到消息总线上。
Web处理器是，它是内置在服务发现中的HTTP反向代理服务，支持web socket。
/rpc 端点允许绕过主handler，然后与任何服务直接会话。
示例：
更多信息查看可运行的示例： github点抗 /micro/examples/api
解析器，Micro使用命名空间与HTTP请求路径来动态路由到具体的服务。
API命名的空间是 go.micro.api 。可以通过指令 --namespace 或者环境变量 MICRO_NAMESPACE= 设置命名空间。
下面说一下解析器是如何使用的：
RPC解析器示例中的RPC服务有名称与方法，分别是 go.micro.api.greeter ， Greeter.Hello 。
URL会被解析成以下几部分：
带版本号的API URL也可以很容易定位到具体的服务：
代理解析器只处理服务名，所以处理方案和RPC解析器有点不太一样。
URL会被解析成以下几部分：
切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。