Apache Maven Resolver 使用教程
2024-09-02 19:23:41作者:庞队千Virginia
项目介绍
Apache Maven Resolver 是一个用于解析 Maven 依赖和插件的库。它提供了强大的 API,使得开发者能够在自己的应用程序中解析和管理 Maven 项目的依赖关系。Maven Resolver 是 Maven 构建工具的核心组件之一,它独立于 Maven 主项目,可以被其他构建工具或应用程序集成使用。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Maven。然后在你的项目中添加 Maven Resolver 的依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.maven.resolver</groupId>
<artifactId>maven-resolver-api</artifactId>
<version>1.7.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.maven.resolver</groupId>
<artifactId>maven-resolver-impl</artifactId>
<version>1.7.1</version>
</dependency>
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Maven Resolver 解析依赖:
import org.apache.maven.repository.internal.MavenRepositorySystemUtils;
import org.eclipse.aether.RepositorySystem;
import org.eclipse.aether.RepositorySystemSession;
import org.eclipse.aether.artifact.DefaultArtifact;
import org.eclipse.aether.collection.CollectRequest;
import org.eclipse.aether.connector.basic.BasicRepositoryConnectorFactory;
import org.eclipse.aether.impl.DefaultServiceLocator;
import org.eclipse.aether.repository.LocalRepository;
import org.eclipse.aether.resolution.DependencyRequest;
import org.eclipse.aether.resolution.DependencyResult;
import org.eclipse.aether.spi.connector.RepositoryConnectorFactory;
import org.eclipse.aether.spi.connector.transport.TransporterFactory;
import org.eclipse.aether.transport.file.FileTransporterFactory;
import org.eclipse.aether.transport.http.HttpTransporterFactory;
import org.eclipse.aether.util.graph.visitor.PreorderNodeListGenerator;
public class MavenResolverExample {
public static void main(String[] args) {
RepositorySystem system = MavenRepositorySystemUtils.newServiceLocator()
.addService(RepositoryConnectorFactory.class, BasicRepositoryConnectorFactory.class)
.addService(TransporterFactory.class, FileTransporterFactory.class)
.addService(TransporterFactory.class, HttpTransporterFactory.class)
.getService(RepositorySystem.class);
RepositorySystemSession session = MavenRepositorySystemUtils.newSession();
LocalRepository localRepo = new LocalRepository("target/local-repo");
session.setLocalRepositoryManager(system.newLocalRepositoryManager(session, localRepo));
DefaultArtifact artifact = new DefaultArtifact("org.apache.maven:maven-core:3.6.3");
CollectRequest collectRequest = new CollectRequest();
collectRequest.setRoot(new org.eclipse.aether.graph.Dependency(artifact, ""));
DependencyRequest dependencyRequest = new DependencyRequest(collectRequest, null);
DependencyResult dependencyResult = system.resolveDependencies(session, dependencyRequest);
PreorderNodeListGenerator nlg = new PreorderNodeListGenerator();
dependencyResult.getRoot().accept(nlg);
System.out.println(nlg.getClassPath());
}
}
应用案例和最佳实践
应用案例
Maven Resolver 可以被集成到各种构建工具和应用程序中,例如:
- 自定义构建工具:开发者可以使用 Maven Resolver 来解析和管理项目的依赖关系。
- IDE插件:IDE 可以使用 Maven Resolver 来提供依赖解析和管理的支持。
- 持续集成系统:CI 系统可以使用 Maven Resolver 来确保构建过程中依赖的正确解析。
最佳实践
- 使用最新版本:始终使用最新版本的 Maven Resolver,以确保获得最新的功能和安全修复。
- 本地仓库管理:合理配置本地仓库路径,确保依赖解析的效率和可靠性。
- 错误处理:在解析依赖时,添加适当的错误处理逻辑,以应对网络问题或仓库不可用的情况。
典型生态项目
Maven Resolver 是 Maven 生态系统中的关键组件之一,与之紧密相关的项目包括:
- Maven Core:M
登录后查看全文
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218