ScrAPIr: Making Web Data APIs Accessible to End Users
ScrAPIr: Making Web Data APIs Accessible to End Users
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ScrAPIr：使最终用户可以访问 Web 数据 API
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Amy X. Zhang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tarfah Alrashed;Amy X. Zhang
长期以来，用户一直在努力从网站上提取和重新使用数据，他们费力地从网页上复制或抓取内容。另一种方法是编写通过API拉取数据的脚本。这提供了一种比抓取更干净的访问数据的方法;然而，API对于程序员来说很费力，对于非程序员来说几乎不可能使用。在这项工作中，我们使用户能够在不编程的情况下访问API。我们发展了一种模式，用于声明性地指定如何与数据API交互。然后我们开发ScrAPIr：一个标准查询GUI，使用户能够通过存在规范的任何API获取数据，另一个GUI使用户能够创作和共享给定API的规范。从实验室评估中，我们发现即使是非程序员也可以使用ScrAPIr访问API，而程序员使用ScrAPIr访问API的速度平均比使用编程快3.8倍。
Users have long struggled to extract and repurpose data from websites by laboriously copying or scraping content from web pages. An alternative is to write scripts that pull data through APIs. This provides a cleaner way to access data than scraping; however, APIs are effortful for programmers and nigh-impossible for non-programmers to use. In this work, we empower users to access APIs without programming. We evolve a schema for declaratively specifying how to interact with a data API. We then develop ScrAPIr: a standard query GUI that enables users to fetch data through any API for which a specification exists, and a second GUI that lets users author and share the specification for a given API. From a lab evaluation, we find that even non-programmers can access APIs using ScrAPIr, while programmers can access APIs 3.8 times faster on average using ScrAPIr than using programming.