API

在这篇文章中，我将分享构建 University Ranking Backend 的过程。这是一个 RESTful API，用于聚合和提供来自 QS 和 US News 等权威机构的大学排名数据。我们将探讨 Vibe Coding 策略、技术架构和驱动系统的核心算法。 📚 完整系列阅读 这个项目内容丰富，我将其分为深入系列文章： 第一部分：核心逻辑与 API 架构 探索 app.py 应用入口 解析 models/universities.py 中的"智能表选择"算法 讲解 API 路由的实现 第二部分：数据工程与脚本 介绍 ETL 流程（提取、转换、加载） 展示如何在不同数据集间标准化大学名称 阐述动态排名发现机制 🚀 项目介绍 University Ranking Backend 是一个集中式服务，为全球大学提供详细信息。 核心功能： 数据聚合：整合来自多个来源（QS、US News、Niche）的排名数据 多语言支持：内置英文和中文大学名称支持 智能过滤：支持按名称、国家、城市和排名标准进行搜索 目标是创建一个轻量级、易查询的接口，让前端应用能轻松使用，无需关心合并不同排名数据的复杂逻辑。 💡 Vibe Coding 策略 “Vibe Coding” 是一种 AI 辅助编码方法，开发者与 AI 工具协作加速开发，AI 充当协作伙伴处理重复任务、生成模板代码，并快速探索解决方案。本项目采用 数据驱动、逻辑其次 的策略，并得到 AI 的充分协助。 数据收集与质量检查： 首先在 data/ 目录收集原始数据（CSV、JSON 格式） 通过"质量检查"确保数据统一一致、排名准确、格式规范 脚本化处理流程： 编写独立脚本（scripts/ 目录）处理原始数据和填充 SQLite 数据库 这样做能将混乱的数据清洗与干净的应用逻辑分离 API 作为网关： 数据库就绪后，Flask API 作为简单网关构建 重点是让端点易用直观（/filter、/search），而非过度设计 查看 第一部分 和 第二部分 了解 “Vibe Coding”（AI 辅助开发）如何影响代码结构的具体例子，比如延迟导入和动态表发现。这些模式都通过 AI 协助优化，避免常见陷阱并提升可扩展性。 ...