Express.js 项目教程
1. 项目介绍
Express.js 是一个基于 Node.js 的快速、非侵入式、极简的 Web 应用框架。它提供了一套强大的工具和功能,帮助开发者快速构建和部署 Web 应用。Express.js 的核心设计理念是保持简洁和灵活,允许开发者根据项目需求自由选择和集成各种中间件。
主要特点
- 强大的路由系统:支持复杂的路由配置和处理。
- 高性能:基于 Node.js,具有高效的异步 I/O 处理能力。
- 丰富的 HTTP 辅助工具:如重定向、缓存等。
- 支持多种模板引擎:通过 Consolidate.js,支持超过 14 种模板引擎。
- 内容协商:自动处理不同类型的内容请求。
2. 项目快速启动
安装 Node.js
在开始之前,请确保你已经安装了 Node.js。你可以通过以下命令检查是否已安装:
node -v
如果没有安装,请访问 Node.js 官网 下载并安装。
创建项目
首先,创建一个新的项目目录并初始化 npm:
mkdir my-express-app
cd my-express-app
npm init -y
安装 Express.js
使用 npm 安装 Express.js:
npm install express
编写第一个 Express 应用
在项目目录下创建一个 index.js 文件,并添加以下代码:
const express = require('express');
const app = express();
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello World!');
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Server is running on http://localhost:3000');
});
启动应用
在终端中运行以下命令启动应用:
node index.js
打开浏览器,访问 http://localhost:3000,你将看到 "Hello World!" 的输出。
3. 应用案例和最佳实践
案例1:简单的博客系统
使用 Express.js 可以快速构建一个简单的博客系统。你可以使用模板引擎(如 EJS 或 Pug)来渲染页面,并使用 Express 的路由功能来管理不同的页面和文章。
案例2:RESTful API
Express.js 非常适合构建 RESTful API。你可以使用 Express 的路由和中间件来处理不同的 HTTP 请求,并返回 JSON 格式的数据。
最佳实践
- 使用中间件:Express.js 的中间件机制非常强大,合理使用中间件可以大大简化代码结构。
- 错误处理:使用 Express 的错误处理中间件来统一处理应用中的错误。
- 安全:使用 helmet 中间件来增强应用的安全性。
4. 典型生态项目
1. Mongoose
Mongoose 是一个 MongoDB 对象建模工具,适用于在异步环境中工作。它与 Express.js 结合使用,可以方便地进行数据库操作。
2. Passport.js
Passport.js 是一个简单、非侵入式的身份验证中间件,支持多种身份验证策略(如本地策略、OAuth 等),非常适合与 Express.js 结合使用。
3. Socket.IO
Socket.IO 是一个实时通信库,支持 WebSocket 和长轮询等技术。与 Express.js 结合使用,可以构建实时聊天、通知等应用。
4. Express-Validator
Express-Validator 是一个用于验证和清理用户输入的中间件,可以帮助你轻松处理表单验证。
通过这些生态项目的结合,Express.js 可以构建出功能强大、结构清晰的 Web 应用。
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