JavaParser 技术文档
1. 安装指南
JavaParser 项目二进制文件可在 Maven Central 获得。我们强烈建议用户在项目中使用 Maven、Gradle 或其他构建系统。如果您不熟悉这些工具,我们建议您查看 Maven 快速入门项目(javaparser-maven-sample, javasymbolsolver-maven-sample)。
只需将以下配置添加到您的 Maven 配置中,或根据您的依赖管理系统进行调整。
Maven 配置:
<dependency>
<groupId>com.github.javaparser</groupId>
<artifactId>javaparser-core</artifactId>
<version>3.26.2</version>
</dependency>
Gradle 配置:
implementation 'com.github.javaparser:javaparser-core:3.26.2'
2. 项目的使用说明
要从源代码编译项目,请按照以下步骤操作:
- 从 GitHub 检出项目源代码。
- 使用 Maven 命令构建项目:
./mvnw clean install
如果要生成打包的 jar 文件,请运行以下 Maven 命令:
./mvnw package
生成的 jar 文件可以在以下位置找到:
javaparser/javaparser-core/target/javaparser-core-<version>.jarjavaparser-symbol-solver-core/target/javaparser-symbol-solver-core-<version>.jar
如果您在 IDE 中查看源代码,最好先生成一些源文件,以避免在 IDE 中出现许多编译错误。(./mvnw clean install 命令已经为您执行了此操作)。
./mvnw javacc:javacc
如果修改了 AST 节点的代码,特别是添加或删除字段或节点类时,代码生成器会为您更新大量代码。run_metamodel_generator.sh 脚本将重新构建元模型,该元模型由代码生成器使用,由 run_core_generators.sh 脚本运行。确保在运行这些脚本之前 javaparser-core 至少可以编译。
注意:对于 Eclipse IDE,请按照 wiki 中描述的步骤操作:https://github.com/javaparser/javaparser/wiki/Eclipse-Project-Setup-Guide
3. 项目 API 使用文档
JavaParser 项目的 API 使用文档可以在项目的官方文档网站 JavaParser.org 找到,或者查看项目的 wiki 页面 https://github.com/javaparser/javaparser/wiki。
4. 项目安装方式
项目安装方式如下:
- 使用 Maven 或 Gradle 等构建系统添加项目依赖。
- 从 Maven Central 下载相应的 jar 文件。
- 从源代码编译并打包项目。
确保选择适合您项目的依赖管理和构建工具。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00