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相关问题

写出这个的接口描述 2) 内容与格式 3) 设计约束

根据您提供的代码片段，这是一个分页获取用户信息的 RESTful API 接口。

1. 接口描述：

接口名称：getUsersByPage

请求方法：GET

URI 路径：/users

请求参数：

- no：页码，必填。
- size：每页条数，可选。

响应格式：JSON

2. 内容与格式：

请求体：无

请求参数：

- no：页码，数据类型为 Integer，必填。
- size：每页条数，数据类型为 Integer，可选。若不传递该参数，则接口返回默认的每页条数。

响应格式：

- 状态码（status）：200 OK
- 响应头（headers）：Content-Type: application/json
- 响应体（body）：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "total": 100,
    "no": 1,
    "size": 10,
    "list": [
      {
        "id": 1,
        "name": "张三",
        "age": 20
      },
      {
        "id": 2,
        "name": "李四",
        "age": 21
      },
      ...
    ]
  }
}

响应体中，code 表示状态码，0 表示成功，其他值表示错误码；message 表示响应消息；data 表示响应数据，其中 total 表示总记录数，no 表示当前页码，size 表示每页条数，list 表示当前页的数据列表。

3. 设计约束：

- 安全性：接口需要进行身份验证和授权，只有经过身份验证的用户才能访问该接口。
- 幂等性：接口无需满足幂等性，即多次调用该接口返回的结果可能不同。
- 可扩展性：接口应该支持根据条件进行筛选，并且能够对返回结果进行排序。
- 可维护性：接口应该有明确的请求参数和响应格式，接口逻辑应该清晰易懂，代码规范易于维护。

论文题目：基于Python的二手房市场数据分析，写出：毕业设计内容

这是一篇关于二手房市场数据分析的毕业论文，主要内容包括:

1. 使用 Python 爬取二手房信息，包括房屋价格、面积、位置等信息。

2. 对爬取的数据进行清洗和预处理，包括去除无效数据、缺失值填充、数据格式转换等。

3. 使用 Python 中的数据可视化工具（如 matplotlib、seaborn 等）进行数据可视化，对二手房数据进行分析和可视化。

4. 使用 Python 中的机器学习库（如 scikit-learn、TensorFlow 等）对二手房数据进行建模，预测二手房价格。

5. 总结并分析研究结果，提出对二手房市场的建议。

6. 将研究结果进行撰写，编写论文。