计算机系统的运行离不开API（应用程序接口），这些API为编程人员提供了访问并与系统交互的方法。由于API的自由度很高，使得它们具有了广泛的应用场景，不同编程语言中都能看到它们的身影。但由于存在API的设计不当或滥用，可能导致安全漏洞和系统性能下降等问题。因此，对API的研究尤为重要。
一项新的研究表明，通过探究API调用序列，可以揭示系统的内在结构和运行方式。该研究团队挖掘了来自GitHub等开源代码库的API调用数据，结合了机器学习技术和可视化工具，建立了一个API序列分析工具SysTAPIS，能够帮助开发人员更好地理解系统，甚至挖掘其中的问题。
该工具的研究结果与手动分析的结果相比较，并验证了其分析的正确性和实用性。此外，作者还分析了不同编程语言和操作系统的API调用行为，发现它们大多数情况下具有不同的特点和模式。这一发现有助于提高开发人员对多种系统的理解和开发能力。
这项研究对于未来的系统设计和开发有重要意义。SysTAPIS提供了一种简便而精确的方法来理解和分析API，将在软件开发、系统维护和安全检测等方面发挥积极作用。
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