Scribe文档工具中隐藏Laravel资源路由的PATCH方法
2025-07-05 02:20:03作者:郜逊炳
在Laravel开发中,Route::resource会自动生成包含7种标准RESTful动作的路由,其中更新操作同时支持PUT和PATCH两种HTTP方法。但某些项目可能只需要保留其中一种方法,特别是在使用API文档生成工具Scribe时,开发者可能需要从文档中隐藏PATCH方法。
问题背景
Laravel的Route::resource会为update动作注册两个路由:
- PUT方法:完全替换资源
- PATCH方法:部分更新资源
虽然这两种方法在REST规范中有明确区分,但在实际业务中,很多项目可能只需要使用其中一种。当使用Scribe生成API文档时,开发者可能希望隐藏不需要的方法以保持文档简洁。
解决方案
方法一:修改路由定义(推荐)
最根本的解决方案是在路由定义阶段就排除不需要的方法。Laravel提供了only和except方法来筛选资源控制器的方法:
// 只保留需要的动作
Route::resource('photos', PhotoController::class)->only([
'index', 'show', 'store', 'update' // 这里update将只注册PUT方法
]);
// 或者排除不需要的动作
Route::resource('photos', PhotoController::class)->except([
'destroy' // 排除特定方法
]);
这种方式从源头解决问题,生成的文档自然只包含定义的路由。
方法二:Scribe配置排除
如果必须保留路由但只需要在文档中隐藏,可以在Scribe配置文件中设置:
// config/scribe.php
'routes' => [
'exclude' => [
'PATCH /api/photos/*', // 精确排除PATCH方法
],
],
需要注意的是,这种方式可能在某些版本中会同时影响PUT方法,因为Scribe依赖Laravel的路由信息。
最佳实践建议
- 优先考虑路由定义:在路由层面解决问题比后期过滤更可靠
- 保持一致性:整个项目应该统一使用PUT或PATCH中的一种
- 文档说明:在API文档中明确说明支持的更新方法
- 测试验证:修改后应测试实际接口和文档是否如预期工作
技术原理
Scribe通过分析Laravel路由系统生成文档。Route::resource在底层会注册多个路由,每个对应不同的HTTP方法。当开发者需要定制文档时,理解这一机制很重要:
- Laravel路由系统首先注册所有资源路由
- Scribe通过反射和路由收集器获取这些信息
- 排除配置在文档生成阶段过滤路由
因此,在路由定义阶段处理是最有效的方式,可以避免后续工具的复杂性。
通过以上方法,开发者可以灵活控制API文档中展示的路由方法,保持文档的清晰和准确。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217