FastEndpoints项目中的Swagger文档配置问题解析
2025-06-08 05:05:20作者:吴年前Myrtle
问题背景
在使用FastEndpoints框架配置Swagger文档时,开发者可能会遇到"Fetch error"错误。这种情况通常发生在未正确设置Swagger文档名称(DocumentName)的情况下。本文将深入分析这个问题产生的原因,并提供正确的配置方法。
问题现象
当开发者尝试配置单一Swagger文档但未设置DocumentName属性时,Swagger UI界面会抛出"Fetch error"错误。示例代码如下:
builder.Services.SwaggerDocument(o =>
{
o.DocumentSettings = s =>
{
// s.DocumentName = "My Api v1.0"; // 注释此行会导致错误
s.Title = "My Api";
s.Version = "v1.0";
};
});
问题根源
这个问题的根本原因在于FastEndpoints框架的默认行为:
- 当未显式设置DocumentName时,框架会使用默认值"v1"
- 如果同时存在多个文档配置使用相同的DocumentName,会导致冲突
- FastEndpoints已经移除了对Swashbuckle的支持,仅支持NSwag
正确配置方法
单一文档配置
对于只需要一个Swagger文档的情况,可以明确指定DocumentName:
builder.Services.SwaggerDocument(o =>
{
o.DocumentSettings = s =>
{
s.DocumentName = "v1"; // 明确设置文档名称
s.Title = "My Api";
s.Version = "v1";
};
});
多文档配置
如果需要配置多个API文档版本,必须确保每个文档都有唯一的DocumentName:
builder.Services
.SwaggerDocument(o => // 第一个文档
{
o.DocumentSettings = s =>
{
s.DocumentName = "v1"; // 文档1名称
s.Title = "My Api";
s.Version = "v1";
};
})
.SwaggerDocument(o => // 第二个文档
{
o.DocumentSettings = s =>
{
s.DocumentName = "v2"; // 文档2名称,必须唯一
s.Title = "My Api";
s.Version = "v2";
};
});
最佳实践建议
- 始终显式设置DocumentName:即使只需要一个文档,也建议明确设置DocumentName,避免依赖默认值
- 保持命名一致性:DocumentName和Version可以保持一致,便于管理
- 避免空配置:不要添加空的SwaggerDocument()调用,这会创建默认的"v1"文档
- 版本控制:对于API版本控制,建议使用语义化版本命名规范
总结
FastEndpoints框架通过NSwag提供Swagger支持,开发者在使用时需要注意文档命名的唯一性。通过正确配置DocumentName属性,可以避免"Fetch error"错误,并实现灵活的API文档管理。对于需要多版本API文档的项目,确保每个文档都有唯一的DocumentName是关键所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
openEuler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。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135