typed-openapi 的项目扩展与二次开发
2025-05-16 08:15:41作者:卓炯娓
1、项目的基础介绍
typed-openapi 是一个开源项目,旨在为 OpenAPI 规范提供一个类型化的封装。它通过 TypeScript 语言增强了 OpenAPI 的定义,使得开发者在编写和使用 OpenAPI 时能够获得更强的类型安全性和更好的开发体验。
2、项目的核心功能
项目的核心功能是提供了一个基于 TypeScript 的 OpenAPI 客户端生成器。它可以从 OpenAPI 规范生成强类型的 TypeScript 客户端代码,这样开发者就不需要手动编写对 API 的调用代码,同时还能享受到类型检查和自动补全等现代编程语言的特性。
3、项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了以下框架或库:
- TypeScript:为 JavaScript 提供类型系统的语言扩展。
- node-fetch:用于在 Node.js 环境中发起 HTTP 请求的轻量级模块。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
typed-openapi/
├── bin/ # 存放命令行工具相关代码
├── examples/ # 包含使用该库的示例代码
├── lib/ # 项目的主要逻辑代码库
│ ├── client/ # 客户端生成器相关代码
│ ├── index.ts # 入口文件
│ └── types/ # 类型定义文件
├── scripts/ # 脚本文件,用于构建、测试等
├── test/ # 测试代码目录
├── package.json # 项目依赖和配置文件
└── README.md # 项目说明文件
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
扩展功能
- 支持更多的 OpenAPI 规范特性,例如高级参数处理、认证机制等。
- 为不同的编程语言提供代码生成器,例如 Python、Java 等。
性能优化
- 优化客户端代码生成算法,提高生成代码的效率和性能。
- 为生成的客户端代码添加缓存机制,减少重复的代码生成工作。
社区贡献
- 丰富示例代码,提供更多场景的用法示例。
- 提供详细的文档和教程,帮助新用户更快上手。
- 建立更完善的测试套件,确保代码质量。
通过以上方向的扩展和二次开发,typed-openapi 项目将能更好地服务于广大开发者,提升开发效率和体验。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137