Principais Alternativas de RAML Mais Bem Avaliadas
41 de 42 Avaliações Totais para RAML
Sentimento Geral da Revisão para RAML
Entre para ver o sentimento das avaliações.
RAML é uma linguagem de modelagem de API RESTful que é usada para o design de APIs. RAML é legível tanto por humanos quanto por computadores. No design de RAML, podemos fornecer recursos de API, mídia, métodos, parâmetros, bibliotecas, extensões, etc. RAML é usado em várias plataformas, como a plataforma anypoint para design de API. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
RAML carece de documentação robusta, tem reutilização de código limitada e versões mais antigas não são suportáveis quando uma nova versão é criada, como o suporte de ferramentas não é bom em comparação com a versão mais recente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
RAML ajuda os desenvolvedores a criar a estrutura inicial da API. RAML também pode ser usado para fins de documentação. Também ajuda o cliente a saber o que é o serviço e o que/como todas as operações são invocadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Às vezes, requer esquemas para todas as respostas, e a reutilização de código é baixa para algumas especificações. Para uma documentação RAML robusta, precisa de melhores ferramentas para desenvolvedores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É uma linguagem baseada em YAML que é muito fácil de entender e escrever a especificação. É muito útil, pois é reutilizável. Podemos reutilizar o mesmo código para escrever especificações semelhantes para diferentes projetos. Obtemos muitos recursos como traits, exemplos, datatype, resorceType, Libraries, o que torna o código mais legível e reutilizável. Também obtemos serviços de simulação que são muito úteis para testes. Podemos também criar documentação adequada para a especificação RAML específica para entender melhor a tecnicidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Precisamos cuidar da indentação, pois ela cria muitos problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
RAML is easy to implement and design on Anypoint platform and very easy to understand and build API with the help of RAML. All features are available in RAML Design. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
I really like the RAML design. But the only issue is it's not accepted by other systems like open API spec. which is widely use all over the world. But wee can also create API spec with OAS in mulesoft Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Podemos segregar os componentes do RAML como fragmentos de API e utilizar esses fragmentos em vários designs de API.
Fácil de aprender.
Mais fácil de entender do que OAS devido aos fragmentos de API. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Indentação sensível.
Não podemos incluir arquivos de exemplo dentro do fragmento da biblioteca.
SecurityScheme não inclui autenticação clientid. Isso pode ser incluído para evitar o uso de traits para esse recurso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A facilidade de criar e gerar documentação oferecida pelo RAML e definir funções e métodos de API com base em várias condições de filtro. Também é econômico. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A interface do usuário não é muito intuitiva e tem uma curva de aprendizado para se adaptar. Algumas das implementações complexas onde componentes reutilizáveis estão sendo chamados através de uma troca parecem lentas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A melhor coisa que eu gosto sobre projetar API através do RAML é a facilidade de legibilidade. É tão fácil de entender.
Ele oferece reutilização também, o que é muito importante para o desenvolvimento acelerado.
Simular uma API é também uma característica muito boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Suporte ruim. Muito pouca documentação e artigos que podem ajudar online. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
RAML is well-document and very easy to learn. The ability to document REST APIs in a readable language and generate test mocks is extremely valuable for my teams. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
We have experienced a few situations where RAML was not quite flexible enough to meet our needs for very specific scenarios. In general, this is not an issue, but it can be difficult to work through when it does happen. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
