MyBatis-Plus Generator UI 使用教程
项目介绍
MyBatis-Plus Generator UI 是一个基于 MyBatis-Plus 的图形化代码生成工具。它通过提供交互式的 Web UI,使得开发者可以方便快捷地生成 MyBatis-Plus 的 CRUD 代码,大大提高了开发效率。该工具支持自定义模板以及各类输出参数,也可以通过 SQL 查询语句直接生成代码。
项目快速启动
1. 引入依赖
首先,在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.github.davidfantasy</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator-ui</artifactId>
<version>2.0.5</version>
</dependency>
2. 配置数据源
在 application.properties 或 application.yml 文件中配置数据源信息:
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
username: root
password: 123456
3. 启动项目
启动 Spring Boot 项目,访问 http://localhost:8080/generator 即可进入代码生成器的页面。
4. 配置代码生成器
在页面上进行配置,包括生成代码的包名、作者、生成文件的路径等信息。还可以选择需要生成的表、以及表对应的实体类、Mapper 接口、Service 接口、Controller 类等。
5. 生成代码
配置完成后,点击生成代码即可。
应用案例和最佳实践
案例一:快速生成基础 CRUD 代码
在项目初期,使用 MyBatis-Plus Generator UI 可以快速生成基础的 CRUD 代码,节省大量手动编写代码的时间。例如,对于一个简单的用户管理系统,可以通过配置生成用户实体类、Mapper 接口、Service 接口和 Controller 类。
案例二:自定义模板生成复杂业务代码
对于复杂的业务逻辑,可以通过自定义模板来生成代码。例如,在生成用户实体类时,可以添加自定义的字段和方法,以满足特定的业务需求。
典型生态项目
1. MyBatis-Plus
MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具,旨在简化开发、提高效率。它提供了丰富的 API 和插件,使得 MyBatis 的使用更加便捷。
2. Spring Boot
Spring Boot 是一个用于简化新 Spring 应用的创建、配置和部署的框架。它提供了自动配置和起步依赖,使得开发者可以快速搭建项目。
3. MySQL
MySQL 是一个流行的开源关系型数据库管理系统,广泛应用于各种业务场景。MyBatis-Plus Generator UI 支持 MySQL 数据库,可以方便地生成与 MySQL 数据库表对应的 Java 模型代码。
通过结合这些生态项目,MyBatis-Plus Generator UI 可以更好地服务于现代化的 Java 后端开发。
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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00