NSwag快速入门指南
NSwag是一个强大的Swagger/OpenAPI工具链,适用于.NET、ASP.NET Core以及TypeScript等技术栈,提供从现有控制器生成OpenAPI规范到基于这些规范创建客户端代码的一站式解决方案。本指南将带你了解其基本的项目结构、启动文件和关键配置文件。
1. 项目目录结构及介绍
NSwag的GitHub仓库遵循标准的.NET项目组织结构。以下是核心部分的概览:
-
src: 包含主要的源代码文件。- 这里你会发现如
NSwag.Core,NSwag.Generation,NSwag.CodeGeneration等关键命名空间的实现,每个负责不同的功能,比如OpenAPI读写、生成和代码生成功能。
- 这里你会发现如
-
docs: 文档和教程存放处,帮助开发者学习如何使用NSwag。 -
build: 构建相关的脚本和配置,用于自动化构建过程。 -
assets: 可能包括构建过程中或示例中使用的静态资源。 -
.gitattributes,.gitignore: 版控相关文件,定义了哪些文件应该被Git忽略或者处理的特殊方式。 -
LICENSE.md: 许可证文件,说明了软件使用的许可证类型(MIT)。 -
README.md: 项目的主要说明文件,包含了项目的简介、安装方法、主要特性和快速使用指导。
2. 项目的启动文件介绍
在NSwag这类工具性质的开源项目中,并不直接有一个“启动文件”如通常应用中的Program.cs或Startup.cs,而是通过命令行工具、NuGet包或Visual Studio扩展等方式集成到你的.NET或Angular项目中。例如,对于ASP.NET Core应用,你会在你的Startup.cs文件中集成NSwag中间件来启用OpenAPI服务和Swagger UI,这可以看作是间接的“启动配置”。
在NSwag自己的项目构建和测试环境中,可能会有特定的入口点,但对最终用户而言,关键是理解和配置项目中的NSwag命令行调用或NuGet包引用。
3. 项目的配置文件介绍
NSwag的配置主要通过JSON文件进行,这允许高度定制化地生成OpenAPI规格或客户端代码。虽然配置文件不是硬性规定的固定位置,但在实际应用中,常见的配置实践包括:
-
nswag.json或者openapi.json: 当使用NSwag命令行工具(如nswag run)时,这是常见的配置文件名,用于指定生成操作的所有细节,包括输入输出路径、生成的编程语言、模板选择等。 -
在ASP.NET Core项目中,你可能在项目根目录下或专门的配置文件夹中放置这样的配置文件,以控制NSwag中间件的行为或代码生成逻辑。
配置示例通常涵盖以下部分: - documentGenerator: 指定用于生成OpenAPI文档的设置。 - codeGenerators: 定义如何从生成的文档生成客户端代码。 - serverGenerators: (如果适用)设置服务器端代码的生成选项。
在实际应用中,通过NSwagStudio生成的配置文件是一个很好的起点,它提供了图形界面来无痛配置这些选项,之后可以在项目中直接使用这个配置文件进行编译和生成。
结论
了解NSwag的目录结构、缺乏传统意义上的单一启动文件以及其依赖于配置文件的特性,是高效利用这一工具的前提。通过精心设计的配置,开发者可以轻松集成和自定义他们的API文档和客户端代码生成流程。
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。C065
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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TSX0130
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