Spring-Vue Demo 项目指南
项目介绍
Spring-Vue Demo 是一个基于 Spring Boot 和 Vue.js 的前后端分离实战项目,旨在为开发者提供一个学习和实践的范例。该项目展示了如何利用 Spring Boot 构建服务端应用,并结合 Vue.js 实现现代化的前端用户体验。通过这个项目,初学者和经验丰富的开发者都能快速理解如何在实际项目中整合这两个强大的技术栈。
项目快速启动
后端准备
-
克隆项目:
git clone https://github.com/BekeyChao/spring-vue-demo.git -
进入后端目录:
cd spring-vue-demo/backend -
确保环境: 确认已安装 JDK 8 或更高版本,并配置好
JAVA_HOME环境变量。 -
依赖管理: 如果使用 Maven,确保你的 IDE 已支持或通过命令行执行以下命令来下载依赖:
mvn clean install -
运行应用:
mvn spring-boot:run应用将在默认端口8080上启动。
前端准备
-
进入前端目录:
cd ../frontend -
安装Node: 确保 Node.js 已安装,并且 npm 或 yarn 已配置。
-
安装依赖:
npm install 或者 yarn -
启动前端应用:
npm run serve 或者 yarn serve浏览器自动打开 http://localhost:8080,即可看到应用运行效果。
应用案例和最佳实践
-
API设计与Swagger集成: 示例中展示了如何使用 Swagger 来文档化API,便于团队协作和测试。
-
前后端分离架构: 前端专注于UI交互,后端专注业务逻辑与数据处理,通过 RESTful API 进行通信。
-
MyBatis Plus 与数据库交互: 展示了如何使用 MyBatis Plus 简化持久层开发,减少SQL编写工作。
-
Vue Router与Vuex管理: 前端通过Vue Router进行路由管理,Vuex进行状态管理,保证组件间的数据一致性。
典型生态项目
在Spring和Vue的生态系统中,此项目可以作为接入其他生态组件的基础,例如:
-
JWT验证: 整合JWT(JSON Web Tokens)进行安全的用户身份验证。
-
OAuth2.0: 实现第三方登录,增强应用安全性。
-
Spring Security: 强化应用的安全性,保护REST API免受恶意攻击。
-
Element UI: Vue的UI库,提供丰富的预制组件,提升开发效率和用户界面质量。
-
Elasticsearch集成: 对大数据检索场景的支持,提高数据查询性能。
结合这些生态项目,Spring-Vue Demo可被拓展成具有高可用性和丰富功能的复杂应用,满足不同场景的需求。
以上就是基于 https://github.com/BekeyChao/spring-vue-demo.git 开源项目的简明指南。通过这个指南,你可以快速启动项目,并探索其在真实开发环境下的应用潜力。记得在实际操作过程中,根据项目实际情况调整配置和依赖。
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。C083
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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TSX0135
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