Swagger UI 使用教程
1. 项目介绍
Swagger UI 是一个开源项目,用于动态生成符合 Swagger 规范的 API 文档。它通过 HTML、JavaScript 和 CSS 等前端技术,将 Swagger 规范的 API 描述文件转换为可视化的交互式文档。Swagger UI 不仅可以帮助开发团队快速理解和测试 API,还可以让终端用户在没有实现逻辑的情况下,直观地与 API 资源进行交互。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Swagger UI
首先,你需要克隆 Swagger UI 的 GitHub 仓库:
git clone https://github.com/swagger-api/swagger-ui.git
2.2 启动 Swagger UI
进入项目目录并启动一个简单的 HTTP 服务器来提供 Swagger UI 的静态文件:
cd swagger-ui
npx http-server dist
2.3 配置 Swagger UI
Swagger UI 默认会加载一个示例的 Swagger 规范文件。你可以通过修改 index.html 文件中的 URL 来加载你自己的 Swagger 规范文件:
<script>
window.onload = function() {
const ui = SwaggerUIBundle({
url: "https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json", // 替换为你的 Swagger 规范文件 URL
dom_id: '#swagger-ui',
deepLinking: true,
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIStandalonePreset
],
plugins: [
SwaggerUIBundle.plugins.DownloadUrl
],
layout: "StandaloneLayout"
})
window.ui = ui
}
</script>
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Swagger UI 广泛应用于各种 API 驱动的项目中,特别是在微服务架构中。例如,一个电商平台的后端服务可以通过 Swagger UI 生成 API 文档,前端开发人员可以直接在文档中测试 API 接口,确保前后端的数据交互符合预期。
3.2 最佳实践
- 版本控制:在 API 文档中明确标注 API 的版本号,确保不同版本的 API 文档可以共存。
- 权限管理:通过 Swagger UI 的 OAuth2 支持,实现 API 的权限控制,确保只有授权用户才能访问敏感接口。
- 自动化测试:将 Swagger UI 与自动化测试工具集成,自动生成测试用例并执行,提高测试覆盖率。
4. 典型生态项目
4.1 Swagger Editor
Swagger Editor 是一个基于浏览器的编辑器,用于编写 Swagger 规范文件。它提供了实时预览功能,可以在编写 API 文档的同时,实时查看 Swagger UI 的渲染效果。
4.2 Swagger Codegen
Swagger Codegen 是一个代码生成工具,可以根据 Swagger 规范文件自动生成客户端 SDK 和服务端代码。它支持多种编程语言和框架,极大地简化了 API 的开发和集成工作。
4.3 SwaggerHub
SwaggerHub 是一个集成了 Swagger Editor、Swagger UI 和 Swagger Codegen 的在线平台。它提供了团队协作功能,支持多人同时编辑和发布 API 文档,适合企业级 API 管理。
通过以上模块的介绍,你可以快速上手并深入了解 Swagger UI 及其生态项目,从而更好地应用于你的开发项目中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00