Sitebricks 技术文档
2024-12-24 07:03:51作者:晏闻田Solitary
1. 安装指南
环境要求
- Java 11 或更高版本
- Maven 或 Gradle 构建工具
安装步骤
-
添加依赖:在项目的
pom.xml或build.gradle文件中添加 Sitebricks 的依赖。Maven:
<dependency> <groupId>com.google.sitebricks</groupId> <artifactId>sitebricks</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency>Gradle:
implementation 'com.google.sitebricks:sitebricks:1.0.0' -
构建项目:使用 Maven 或 Gradle 构建项目,确保依赖项正确下载并集成到项目中。
-
配置 Guice:Sitebricks 依赖 Guice 进行依赖注入,确保在项目中正确配置 Guice。
2. 项目的使用说明
创建一个简单的 Web 应用
-
定义页面模板:在
src/main/resources/templates目录下创建一个 HTML 模板文件,例如index.html。<html> <body> <h1>Hello, ${name}!</h1> </body> </html> -
编写控制器:创建一个 Java 类作为控制器,处理请求并返回模板。
import com.google.sitebricks.At; import com.google.sitebricks.Show; @At("/") public class HelloWorld { private String name = "World"; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } -
配置路由:在
WebModule中配置路由,将请求映射到控制器。import com.google.inject.servlet.ServletModule; import com.google.sitebricks.SitebricksModule; public class WebModule extends ServletModule { @Override protected void configureServlets() { install(new SitebricksModule() { @Override protected void configureSitebricks() { at("/").serve(HelloWorld.class); } }); } } -
启动应用:使用嵌入式服务器(如 Jetty)启动应用,访问
http://localhost:8080/查看效果。
3. 项目 API 使用文档
模板语法
Sitebricks 使用简洁的模板语法,支持在 HTML 中嵌入 Java 表达式。
-
变量输出:
<h1>Hello, ${name}!</h1> -
条件判断:
#if (user.isAdmin()) <p>Welcome, Admin!</p> #end -
循环:
<ul> #foreach (item in items) <li>${item.name}</li> #end </ul>
控制器 API
控制器类通过注解定义路由和行为。
-
@At:定义路由路径。
@At("/hello") public class HelloWorld { // ... } -
@Show:指定返回的视图模板。
@Show("index.html") public class HelloWorld { // ... } -
@Post:处理 POST 请求。
@Post public void doPost(String name) { // ... }
4. 项目安装方式
使用 Maven 或 Gradle 安装
如前所述,通过在 pom.xml 或 build.gradle 中添加依赖来安装 Sitebricks。
手动安装
- 下载源码:从 GitHub 仓库下载 Sitebricks 的源码。
- 编译和打包:使用 Maven 或 Gradle 编译源码并生成 JAR 文件。
- 集成到项目:将生成的 JAR 文件添加到项目的
lib目录中,并在构建工具中配置依赖。
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用 Sitebricks 进行 Web 应用开发。
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
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869