开源项目 `three-layer` 使用教程
2024-08-25 21:39:56作者:房伟宁
1. 项目的目录结构及介绍
three-layer/
├── app/
│ ├── controllers/
│ ├── models/
│ ├── views/
│ └── Main.scala
├── conf/
│ ├── application.conf
│ └── routes
├── project/
│ ├── build.properties
│ └── plugins.sbt
├── public/
│ ├── images/
│ ├── javascripts/
│ └── stylesheets/
├── build.sbt
└── README.md
目录结构介绍
-
app/: 包含应用程序的主要代码,分为控制器、模型和视图。
- controllers/: 存放处理HTTP请求的控制器。
- models/: 存放数据模型和业务逻辑。
- views/: 存放视图模板。
- Main.scala: 应用程序的入口点。
-
conf/: 包含应用程序的配置文件。
- application.conf: 主要的配置文件,包含数据库配置、日志配置等。
- routes: 定义URL路由规则。
-
project/: 包含构建相关的文件。
- build.properties: 指定SBT版本。
- plugins.sbt: 定义构建插件。
-
public/: 存放静态资源文件,如图片、JavaScript和CSS文件。
-
build.sbt: 项目的构建定义文件。
-
README.md: 项目说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app/Main.scala。这个文件定义了应用程序的入口点,负责初始化应用程序并启动服务器。
package app
import play.api.ApplicationLoader.Context
import play.api._
import play.api.routing.Router
import router.Routes
class Main extends ApplicationLoader {
def load(context: Context): Application = {
new MyComponents(context).application
}
}
class MyComponents(context: Context) extends BuiltInComponentsFromContext(context) {
lazy val router: Router = new Routes(httpErrorHandler, homeController, assets)
lazy val homeController = new controllers.HomeController()
lazy val assets = new controllers.Assets(httpErrorHandler)
}
启动文件介绍
- Main: 继承自
ApplicationLoader,负责加载应用程序上下文并初始化组件。 - MyComponents: 继承自
BuiltInComponentsFromContext,定义了路由和控制器。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 conf/ 目录下,包括 application.conf 和 routes。
application.conf
application.conf 是主要的配置文件,包含数据库配置、日志配置等。
# 数据库配置
db.default.driver = org.h2.Driver
db.default.url = "jdbc:h2:mem:play"
db.default.username = sa
db.default.password = ""
# 日志配置
play.logger.level = DEBUG
routes
routes 文件定义了URL路由规则,将HTTP请求映射到相应的控制器方法。
# 路由规则
GET / controllers.HomeController.index
GET /assets/*file controllers.Assets.versioned(path="/public", file: Asset)
配置文件介绍
- application.conf: 配置数据库连接、日志级别等。
- routes: 定义URL路由规则,将请求映射到控制器方法。
以上是 three-layer 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868