推荐一款强大的Dart RPC框架
2024-06-25 00:39:43作者:冯爽妲Honey
在构建分布式系统时,远程过程调用(RPC)框架扮演着至关重要的角色。今天,我要向大家推荐一个由Dart语言开发的轻量级RPC库——dart-lang/rpc。尽管这个项目已经被废弃,但在其生命周期内,它为Dart开发者提供了很多便利。让我们一起回顾一下它的强大之处。
1、项目介绍
dart-lang/rpc是一个用于创建RESTful服务器端Dart API的工具包。它支持Google的Discovery Document格式进行消息编码,并利用HTTP REST处理请求路由。通过自动生成与谷歌Discovery文档兼容的API描述,你可以轻松地创建一个服务端API,然后用任何支持该文档格式的客户端语言来调用它。
2、项目技术分析
dart-lang/rpc的主要特点是简洁和高效。使用@ApiClass、@ApiMethod等注解,开发人员可以方便地定义API接口和方法。例如,你可以通过简单的代码声明一个资源操作:
@ApiClass(version: 'v1')
class Cloud {
@ApiMethod(method: 'GET', path: 'resource/{name}')
ResourceMessage getResource(String name) { ... }
@ApiMethod(method: 'POST', path: 'resource/{name}/update')
VoidMessage updateResource(String name, UpdateMessage request) { ... }
}
// 示例响应和请求类
class ResourceMessage {...}
class UpdateMessage {...}
此外,它还支持基于dart:io和shelf的示例应用,这使得在不同的服务器环境中部署变得简单。
3、应用场景
- 微服务架构:在微服务环境下,
dart-lang/rpc可以帮助你快速建立服务之间的通信接口。 - 移动应用后端:为iOS或Android应用创建RESTful API,让Dart作为你的后端语言。
- 多语言客户端支持:由于兼容Discovery Document,无论客户端是Python、Java还是其他语言,都可以轻松调用你的Dart服务。
4、项目特点
- 轻量级:易于集成到现有项目中,没有复杂的依赖关系。
- 自动化:自动产生Discovery Document,简化API开发流程。
- 跨平台:由于使用了HTTP REST,因此可以在各种环境上运行。
- 强类型:Dart的静态类型特性保证了良好的代码质量。
虽然dart-lang/rpc已经停止维护,但其设计理念和实现方式仍然值得学习和借鉴,尤其是对于初学者,这是一个了解RPC概念和技术的好起点。如果你正在寻找替代方案,可以考虑更活跃的gRPC Dart库。
总的来说,dart-lang/rpc展示了如何在Dart中优雅地构建RPC系统,它的存在为Dart社区贡献了一份宝贵的财富。即便现在可能不再是最新的选择,但它仍能为你提供灵感和实践参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop 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