Apache Velocity 引擎使用教程
2024-09-02 14:22:28作者:苗圣禹Peter
1、项目介绍
Apache Velocity 是一个基于 Java 的模板引擎,它允许开发者使用简洁而强大的模板语言来引用在 Java 代码中定义的对象。Velocity 可以用于生成 Web 页面、SQL、PostScript 以及其他输出内容。它既可以作为一个独立的工具来生成源代码和报告,也可以作为其他系统的一个集成组件。
2、项目快速启动
环境准备
- Java 开发环境
- Maven 或 Gradle 构建工具
快速开始
-
克隆项目
git clone https://github.com/apache/velocity-engine.git cd velocity-engine -
添加依赖
在
pom.xml文件中添加以下依赖:<dependency> <groupId>org.apache.velocity</groupId> <artifactId>velocity-engine-core</artifactId> <version>2.3</version> </dependency> -
编写模板文件
创建一个名为
template.vm的模板文件,内容如下:Hello, $name! Welcome to Velocity. -
编写 Java 代码
创建一个名为
Main.java的 Java 文件,内容如下:import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.VelocityContext; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.runtime.RuntimeConstants; import org.apache.velocity.runtime.resource.loader.ClasspathResourceLoader; import java.io.StringWriter; public class Main { public static void main(String[] args) { VelocityEngine ve = new VelocityEngine(); ve.setProperty(RuntimeConstants.RESOURCE_LOADER, "classpath"); ve.setProperty("classpath.resource.loader.class", ClasspathResourceLoader.class.getName()); ve.init(); Template t = ve.getTemplate("template.vm"); VelocityContext context = new VelocityContext(); context.put("name", "World"); StringWriter writer = new StringWriter(); t.merge(context, writer); System.out.println(writer.toString()); } } -
运行程序
使用 Maven 或 Gradle 构建并运行程序,输出结果应为:
Hello, World! Welcome to Velocity.
3、应用案例和最佳实践
应用案例
- Web 页面生成:Velocity 可以用于生成动态 Web 页面,将 Java 代码与页面模板分离,提高代码的可维护性。
- 邮件模板:Velocity 可以用于生成邮件模板,动态插入用户信息和内容。
- 报告生成:Velocity 可以用于生成各种格式的报告,如 PDF、Excel 等。
最佳实践
- 模板分离:将业务逻辑与视图逻辑分离,提高代码的可读性和可维护性。
- 参数验证:在模板中对传入的参数进行验证,避免潜在的安全问题。
- 缓存机制:对于频繁使用的模板,可以考虑使用缓存机制,提高性能。
4、典型生态项目
- Turbine:一个基于 Velocity 的 Web 应用框架,提供完整的 MVC 模型支持。
- Anakia:一个基于 Velocity 的 XML 转换工具,用于生成静态 HTML 页面。
- Texen:一个基于 Velocity 的代码生成工具,用于生成各种编程语言的代码。
通过以上内容,您可以快速了解并开始使用 Apache Velocity 引擎。希望本教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler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。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248