Swagger Typescript API 使用指南
项目介绍
Swagger Typescript API 是一个开源项目,旨在从 OpenAPI 规范生成 TypeScript API 客户端。它支持 OpenAPI 3.0 和 2.0 规范,并且可以使用 Fetch 或 Axios 作为 HTTP 客户端。该项目的主要目标是简化前端开发人员与后端 API 的交互,通过自动生成类型安全的 API 客户端代码,减少手动编写和维护的工作量。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 swagger-typescript-api:
npm install swagger-typescript-api
生成 API 客户端
安装完成后,你可以使用以下命令生成 TypeScript API 客户端:
npx swagger-typescript-api -p /path/to/swagger.json -o /src/api -n myApi.ts
使用生成的 API 客户端
生成的 API 客户端文件位于 /src/api/myApi.ts。你可以在你的项目中导入并使用它:
import { Api } from './api/myApi';
const api = new Api({ baseUrl: 'https://api.example.com' });
api.getUsers().then(response => {
console.log(response.data);
});
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你正在开发一个前端应用,需要与后端 API 进行交互。使用 swagger-typescript-api,你可以快速生成类型安全的 API 客户端,从而减少手动编写和维护的工作量。以下是一个简单的应用案例:
- 定义 API 规范:首先,后端开发人员提供一个 OpenAPI 规范文件(如
swagger.json)。 - 生成 API 客户端:使用
swagger-typescript-api生成 TypeScript API 客户端。 - 集成到前端项目:将生成的 API 客户端集成到前端项目中,并使用它与后端 API 进行交互。
最佳实践
- 自动化生成:建议将 API 客户端的生成过程集成到项目的构建流程中,以便在 API 规范发生变化时自动更新。
- 类型安全:生成的 API 客户端提供了类型安全的接口,确保在编写代码时能够获得更好的类型检查和代码提示。
- 错误处理:在使用 API 客户端时,建议添加适当的错误处理逻辑,以应对网络请求失败或其他异常情况。
典型生态项目
OpenAPI Generator
OpenAPI Generator 是一个广泛使用的工具,用于从 OpenAPI 规范生成各种语言的 API 客户端、服务器端代码和文档。它支持多种编程语言和框架,是 swagger-typescript-api 的一个很好的补充。
Swagger UI
Swagger UI 是一个用于可视化 OpenAPI 规范的工具,它能够生成一个交互式的 API 文档页面。通过结合使用 swagger-typescript-api 和 Swagger UI,你可以在开发过程中更好地理解和测试 API。
Axios
Axios 是一个流行的基于 Promise 的 HTTP 客户端,广泛用于浏览器和 Node.js 环境中。swagger-typescript-api 支持使用 Axios 作为 HTTP 客户端,提供了更好的请求和响应拦截功能。
通过结合这些生态项目,你可以构建一个更加强大和灵活的前后端交互系统。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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