Apache Velocity Tools 使用教程
2024-08-07 00:12:12作者：龚格成
项目介绍
Apache Velocity Tools 是一个开源项目，旨在为 Velocity 模板引擎提供一系列工具和基础设施，以便在标准 Java SE 项目和 Web 应用中更方便地使用 Velocity。该项目分为两个主要部分：GenericTools 和 VelocityView。
- GenericTools：提供在标准 Java SE 项目中使用工具的基础设施，以及一组通用的 Velocity 模板工具，如 DateTool、NumberTool 和 RenderTool。
- VelocityView：专注于 Web 应用，提供 VelocityViewServlet、VelocityViewTag 等组件，以及 Maven 插件，用于在 Web 应用中集成 Velocity。
项目快速启动
环境准备
确保你已经安装了 Java 8 或更高版本，并且配置了 Maven。
克隆项目
git clone https://github.com/apache/velocity-tools.git
cd velocity-tools
构建项目
mvn clean install
示例代码
以下是一个简单的示例，展示如何在 Web 应用中使用 VelocityViewServlet：
- 在
web.xml中配置 VelocityViewServlet：
<servlet>
<servlet-name>velocity</servlet-name>
<servlet-class>org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>velocity</servlet-name>
<url-pattern>*.vm</url-pattern>
</servlet-mapping>
- 创建一个 Velocity 模板文件
index.vm：
<html>
<body>
<h1>Hello, Velocity!</h1>
</body>
</html>
- 启动你的 Web 应用，访问
http://localhost:8080/yourapp/index.vm，你应该能看到 "Hello, Velocity!" 的页面。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 动态页面生成：使用 Velocity 模板生成动态内容，如新闻网站的动态新闻页面。
- 邮件模板：使用 Velocity 模板生成邮件内容，便于管理和维护。
- 代码生成器：利用 Velocity 模板生成代码，如数据库访问层代码。
最佳实践
- 模板分离：将业务逻辑和视图逻辑分离，保持模板简洁。
- 工具使用：合理使用 Velocity Tools 提供的工具，如 DateTool 和 NumberTool，简化模板中的复杂操作。
- 性能优化：合理配置 Velocity 的缓存策略，提高模板渲染性能。
典型生态项目
- Apache Tomcat：作为 Web 容器，与 Velocity Tools 结合使用，提供完整的 Web 应用解决方案。
- Spring MVC：与 Spring MVC 框架集成，利用 Velocity 作为视图层技术。
- Maven：使用 Maven 插件管理依赖，简化项目构建和部署。
通过以上内容，你可以快速了解和使用 Apache Velocity Tools 项目，并结合实际应用场景进行开发。
登录后查看全文
相关内容推荐
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架，依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始，我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度，并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力，它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时，K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型，具备 256k 上下文窗口，实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00- GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型，支持128K上下文窗口，融合原生多模态函数调用能力，实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能，适用于云集群与本地部署，在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计，在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析，还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00- GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型，参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计，在保持紧凑体量的同时，多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
- GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音（TTS）合成系统，支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构，结合了用于语音 token 生成的大语言模型（LLM）和用于波形合成的流匹配（Flow Matching）模型。 通过引入多奖励强化学习框架，GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力，相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型，专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句，在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity：打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南：VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码：物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版：专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库：设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版：高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统：高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南：从环境配置到问题解决
项目优选
收起
kerneldeepin linux kernel
C
24
9
docsOpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
pytorchAscend Extension for PyTorch
Python
226
251
flutter_flutter暂无简介
Dart
672
159
ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
RuoYi-Vue3🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot，Spring Security，JWT，Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
ohos_react_nativeReact Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
nop-entropyNop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台，包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分，采用java语言实现，可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss-serveropenGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
cangjie_compiler仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868