API-Platform Core 中实现 Swagger UI 的 HTTP 认证支持
在 API 开发中,Swagger UI 是一个常用的 API 文档工具,它允许开发者直接在浏览器中测试 API 接口。然而,在 api-platform/core 项目中,目前缺乏对 Swagger HTTP 认证机制的原生支持,特别是基本的 HTTP Basic 认证和 Bearer Token 认证。本文将探讨这一功能的重要性以及可能的实现方案。
HTTP 认证是 API 安全的重要组成部分。Basic 认证通过用户名和密码进行身份验证,而 Bearer 认证则使用令牌(通常是 JWT)来验证请求。这两种认证方式在 RESTful API 中非常常见,特别是在 Laravel 生态系统中,Laravel Scout 作为默认的 API 认证方案,经常需要使用 Bearer Token。
在当前的 api-platform/core 实现中,开发者无法直接在 Swagger UI 中配置和使用这些认证方式。这意味着测试受保护的 API 端点时,开发者需要手动添加认证头信息,或者使用其他工具如 Postman 进行测试,这大大降低了开发效率。
一个理想的解决方案是在 api-platform/core 的配置文件中添加对 HTTP 认证的支持。例如,可以通过以下配置方式启用 Bearer Token 认证:
'swagger_ui' => [
'enabled' => true,
'http_auth' => [
'Personal Access Token' => [
'scheme' => 'bearer',
'bearerFormat' => 'JWT',
],
],
]
这种配置方式直观且易于理解,与 Swagger 规范保持一致。实现后,Swagger UI 将显示一个认证输入框,开发者可以方便地输入令牌进行 API 测试。
从技术实现角度看,这需要修改 api-platform/core 的 Swagger UI 集成部分,确保生成的 OpenAPI/Swagger 规范包含正确的安全定义(securityDefinitions)。对于 Bearer 认证,需要添加类型为 "apiKey" 的安全方案,并指定 in: "header" 和 name: "Authorization"。
对于 Basic 认证,则需要添加类型为 "basic" 的安全方案。这些修改不仅会增强开发体验,还能保持与标准 Swagger/OpenAPI 规范的兼容性。
值得注意的是,这种功能增强不会影响现有的 API 行为,它只是为 Swagger UI 添加了更方便的测试接口。后端仍然需要实现相应的认证逻辑,这与 Swagger UI 的认证配置是分开的。
总的来说,为 api-platform/core 添加 Swagger UI 的 HTTP 认证支持是一个有价值的改进,它将显著提升开发者在测试受保护 API 时的体验,同时保持与行业标准的兼容性。这一改进特别适合那些使用 Laravel 生态系统和 JWT 认证的项目,可以简化开发流程,提高生产力。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00