【亲测免费】 Unirest-Java 开源项目下载与安装教程
1. 项目介绍
Unirest-Java 是一个简洁轻量级的 HTTP 客户端库,它简化了在 Java 应用程序中进行 HTTP 请求的过程。Unirest 4 版本针对现代Java标准构建,要求至少 Java 11 环境,并提供模块化的依赖管理以避免版本冲突。它支持多种JSON解析器(如Gson, Jackson),但核心包不再携带任何JSON依赖,用户需要根据需求选择性地添加。
2. 项目下载位置
你可以从 GitHub 直接获取 Unirest-Java 的源代码。点击“Code”按钮,然后选择“Download ZIP”来下载整个项目作为ZIP文件,或者通过Git克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/Kong/unirest-java.git

3. 项目安装环境配置
系统要求
- Java: 确保你的系统已经安装了 Java Development Kit (JDK) 11 或更高版本。
- IDE: 推荐使用 IntelliJ IDEA 或者 Eclipse 作为开发环境。
图片示例:IDEA导入项目
由于文字描述无法直接嵌入图片,以下为文字步骤指导:
- 打开 IntelliJ IDEA。
- 选择 "File" > "Open...",浏览并选择解压后的
unirest-java文件夹。 - 点击 "OK",IDE 自动识别并配置 Maven 项目结构。
对于 Eclipse 用户,可以右键选择 "Import" -> "Maven" -> "Existing Maven Projects",然后指定项目根目录完成导入。
4. 项目安装方式
使用Maven
在拥有正确配置的Maven环境下,可以直接将Unirest加入到你的项目中,而不是直接安装Unirest项目本身。以下是将其添加到Maven项目的步骤:
-
在你的
pom.xml中加入以下依赖管理部分,确保所有Unirest模块使用一致的版本:<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.konghq</groupId> <artifactId>unirest-java-bom</artifactId> <version>4.4.0</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> -
添加具体的Unirest核心依赖以及任何所需的JSON模块(例如Gson):
<dependencies> <dependency> <groupId>com.konghq</groupId> <artifactId>unirest-java-core</artifactId> </dependency> <!-- 若需要Gson支持 --> <dependency> <groupId>com.konghq</groupId> <artifactId>unirest-modules-gson</artifactId> </dependency> </dependencies>
执行上述操作后,Maven将自动下载必要的依赖并将其添加到你的类路径中。
5. 项目处理脚本
对于开发者来说,日常开发通常涉及编译、测试等操作。使用Maven,这些任务可以通过命令行轻松执行。以下是一些常用命令:
-
编译项目:
mvn compile -
运行单元测试:
mvn test -
清理项目并重新构建:
mvn clean install
通过以上步骤,您可以成功地下载、配置环境并开始使用或贡献于 Unirest-Java 开源项目。记得在进行项目开发之前查阅其详细的官方文档和API指南,以便更深入地理解其特性和最佳实践。
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
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
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
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01