Play Framework 技术文档
本文档将详细介绍如何安装、使用以及Play Framework的API使用,帮助用户更好地理解和运用这个高效率的Web框架。
1. 安装指南
Play Framework提供了多种安装方式,以下是常见的安装步骤:
使用Maven安装
首先,确保您的系统已经安装了Maven。在项目根目录下创建一个新的pom.xml文件,并添加以下内容:
<project>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>play-app</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.playframework</groupId>
<artifactId>play_2.13</artifactId>
<version>2.13.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
然后,在命令行中运行以下命令:
mvn clean install
使用SBT安装
确保您的系统已经安装了SBT。在项目根目录下创建一个新的build.sbt文件,并添加以下内容:
name := "play-app"
version := "1.0-SNAPSHOT"
scalaVersion := "2.13.3"
libraryDependencies += "org.playframework" %% "play_2.13" % "2.13.0"
然后,在命令行中运行以下命令:
sbt run
2. 项目的使用说明
Play Framework的使用非常简单,以下是创建一个基本的Hello World应用程序的步骤:
创建一个控制器
在app/controllers目录下创建一个新的Scala文件,例如Application.scala,并添加以下内容:
package controllers
import play.api.mvc._
import play.api.mvc.Controller
class Application extends Controller {
def index = Action {
Ok("Hello, world!")
}
}
创建一个路由
在conf/routes文件中添加以下内容:
GET / => controllers.Application.index
运行应用程序
在命令行中运行以下命令启动应用程序:
play run
在浏览器中访问http://localhost:9000/,您应该会看到Hello, world!的输出。
3. 项目API使用文档
Play Framework提供了丰富的API供开发者使用。以下是几个常用的API示例:
控制器API
Play Framework的控制器API允许您创建HTTP请求的处理器。例如:
import play.api.mvc._
class MyController extends Controller {
def myAction = Action { request =>
Ok("This is my action!")
}
}
路由API
Play Framework的路由API允许您定义URL到控制器动作的映射。例如:
GET /my-route => controllers.MyController.myAction
JSON API
Play Framework内置了对JSON的支持,可以轻松地发送和解析JSON数据。例如:
import play.api.libs.json._
case class MyData(name: String, age: Int)
val json = Json.toJson(MyData("Alice", 30))
4. 项目安装方式
Play Framework提供了多种安装方式,以下是两种常用的安装方法:
使用Maven
在项目根目录下创建一个新的pom.xml文件,并添加所需的依赖项。
使用SBT
在项目根目录下创建一个新的build.sbt文件,并添加所需的依赖项。
通过遵循这些指南,您应该能够成功地安装并开始使用Play Framework来构建高性能的Web应用程序。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
agent-studioopenJiuwen 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TSX0113
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