Resty 使用与技术文档
2024-12-20 21:14:57作者:卓炯娓
1. 安装指南
Resty 是一个用于从 Java 访问 RESTful 服务的便捷接口。安装 Resty 有两种方式:
- 手动创建 JAR 文件:查看目标目录或获取 rest-*.jar 文件,并将其添加到您的 CLASSPATH 中。
- 使用 Maven:在 Maven 项目的
pom.xml文件中添加以下依赖项:
<dependency>
<groupId>us.monoid.web</groupId>
<artifactId>resty</artifactId>
<version>0.3.2</version>
</dependency>
2. 项目的使用说明
Resty 的基本使用非常简单:创建一个 Resty 实例,使用 authenticate 方法添加凭证,然后调用特定于内容类型的 方法。方法名表示期望的内容类型,然后您可以对其进行操作。
以下是 Resty 支持的一些操作示例:
- GET 请求以获取 JSON 数据:
new Resty().json(url);
- 使用 multipart/form-data 发送 POST 请求并接收 JSON 响应:
new Resty().json(url, form(data("name", "Don Draper"), data("occupation", "Ad Man")));
- 发送 PUT 请求并接收 JSON 响应:
new Resty().json(url, put(content(someJSON)));
- 通过 URL 删除资源并期望返回 JSON:
new Resty().json(url, delete());
3. 项目API使用文档
Resty 提供了以下功能:
- 支持 GET、POST、PUT、DELETE 方法,适用于文本、XML、JSON 和二进制数据。
- 支持链式风格的 API,便于跟随超链接。
- 支持复杂的路径查询,适用于 JSON(对字段进行大于、等于、小于以及完整的布尔表达式操作)。
- 支持XPath 表达式。
- 支持登录/密码认证。
- 自动管理 Cookie。
- 支持 multipart/form-data。
- 与 GAE 兼容(但不支持 Cookie)。
目前 Resty 仍在发展过程中,一些 HTTP 动词(如 HEAD、OPTIONS)尚不支持,且没有明确的 HTML 支持。
4. 项目安装方式
如安装指南所述,您可以选择手动创建 JAR 文件并将其添加到项目的 CLASSPATH 中,或者通过在 Maven 项目的 pom.xml 文件中添加依赖项来安装 Resty。以下是使用 Maven 的示例:
<dependency>
<groupId>us.monoid.web</groupId>
<artifactId>resty</artifactId>
<version>0.3.2</version>
</dependency>
通过上述步骤,您可以使用 Resty 来便捷地访问和操作 RESTful 服务。
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
660