一个给 Java 程序员用的 Api 文档生成工具

Java在文档生成工具开发中的角色 摘要:Java在文档生成工具开发中占据核心地位,通过Javadoc、Swagger等工具实现API文档自动化生成,并支持Word、PDF等复杂格式输出。其优势在于标准化生态与丰富库支持,但需注意学习曲线和维护成本。典型应用包括API文档生成(Javadoc/Swagger)、项目文档生成(iDoc)和业务报告生成(Apache POI/iText)。Java 23进一步支持Markdown注释,提升文档灵活性。开发中常与Maven插件和CI/CD流程集成,实现文档与代码的实时同步。 阅读详情

pi 文档作为前后端同学的沟通桥梁,其重要性是不言而喻的。目前通用的工具有像apidoc/apidoc,caixw/apidoc 这样的第三方库,虽然具有语言无关的特性,但是真正用起来额外多了很多工作量,而且维护起来麻烦,这也是笔者设计和开发这个工具的原因,想通过 Java 本身的语言特性和结合强大的 IDE ,使得生成和维护 api 文档这件事情变的自然而美好。

简介

github地址:JApiDocs

JApiDocs 是一个符合 Java 编程习惯的 Api 文档生成工具。最大程度地利用 Java 的语法特性,你只管用心设计好接口,添加必要的注释,JApiDocs 会帮你导出一份漂亮的 Html 文档,并生成相关的 Java 和 Object-C 相关数据模型代码,从此,Android 和 iOS 的同学可以少敲很多代码了,你也不需要费力维护接口文档的变化,只需要维护好你的代码就可以了。

特性

  1. 以一个 Controller 作为一组接口导出到一个 Html 文件中。
  2. 支持生成 Java 和 Object-C 语言的 Response 模型代码。
  3. 深度支持 Spring Boot, PlayFramework,JFinal,不需要额外声明路由。
  4. 支持一般的 Java Web 工程,需要在相关方法添加额外的路由。
  5. 支持接口声明过时(@Deprecated),方便的文档目录等。
  6. 支持自定义代码生成模板。

5分钟集成

(1) 我们以 spring 为例,一张图很容易就明白了 JApiDocs 是怎么工作的了,你在设计接口的时候可以顺便就把相关的注释给填好了,这和 Java 程序员的编程习惯是保持一致的。

spring controller spring controller

这里你可能会对@ApiDoc注解感到迷惑,这也是唯一需要一点额外工作的地方,别急,下面马上就讲到它。

(2) @ApiDoc 是我们定义的一个注解,除非程序运行起来,否则我们是没办法知道 response里面都包含有哪些内容,但是我们明明有了相关的视图类,为了解决这个问题,我们折衷设计了这个基于RetentionPolicy.SOURCE的注解,它不会给现有的代码造成任何的负担。由于是基于 Java 源码进行解析的,所以你不需要依赖我们的 Jar 包,你可以在你自己的工程任意地方添加这个简单的类即可,当然,如果你连这个也不愿意也是没关系的,你只需要直接添加我们的 Jar 包即可,里面已经为你准备好这个类了。


@Retention(RetentionPolicy.SOURCE)
@Target({ElementType.METHOD})
public @interface ApiDoc {

    /**
     * result class
     * @return
     */
    Class<?> value() default Null.class;

    /**
     * result class
     */
    Class<?> result() default Null.class;

    /**
     * request url
     */
    String url() default "";

    /**
     * request method
     */
    String method() default "get";

    final class Null{

    }
}

如果你用的是我们深度支持的 MVC 框架,那么你只需要写好返回的视图模型就可以了。

(3) 你可以在项目的目录下找到有两个,一个是all结尾的,里面包含了第三方的依赖包,一个是min结尾的,不含第三方的依赖包。

命令行模式:

下载all包,然后在和这个jar包相同目录下创建名称是docs.config的配置文件,里面可以配置这几个参数:

projectPath = 工程目录(必须)
docsPath = 文档输出目录(非必须,默认是${projectPath}/apidocs)
codeTplPath = 代码模版目录 (非必须,如果你需要自定义生成的代码才会用到。)
mvcFramework = [spring, play, jfinal, generic](非必须,代码内部有判断,如果出现误判的情况,可以通过这个强制指定)

配置好之后,运行该jar包就可以了。

java -jar ***-all.jar

代码模式

如果想做一些持续集成的话,代码模式还是比较方便的,根据你的需要可以选择all包或者min包,相关第三方依赖如下:

compile 'com.google.code.gson:gson:2.8.0'
compile 'com.github.javaparser:javaparser-core:3.3.0'

只需要调用下面一句代码即可:

Docs.buildHtmlDocs(DocsConfig config);

(4) 自定义输出 Java 和 ios 代码:

你可以把工程里面相关的代码模板文件拷贝出来,然后在配置参数声明好该路径即可,具体的模板文件如下:

code template files code template files

(5) 更多的用法和不同的框架可以参考我们的示例代码。

注意的地方

(1) 返回视图类不支持循环引用,会导致 stackoverflow。

class UserVO{
    BookVO book;
}

class BookKVO{
    UserVO user;
}

(2) JFinal 路由配置必须在 configRoute 方法体里,否则会解析失败。

    @Override
    public void configRoute(Routes me) {
        me.add("/api/v1/user", UserController.class);
        me.add("/api/v1/book", BookController.class);
        me.add(new AmdinRoutes());
    }

支持和反馈

由于每个人写代码的习惯可能都不一样,虽然已经尽可能考虑到了多种不同的情况,但由于作者本人的认知和精力有限,难免会疏忽或者本身就存在有 bug 的情况,如果你在使用的过程中有碰到困难或者疑问,欢迎提issue或者加扣扣群进行反馈:70948803。

如果你觉得这个项目对你有用,请猛戳 star。你的支持是我前进的动力!

另外,我创建了一个微信群,用于探讨如何用技术去创收,如果你是有经验的程序/设计师/PM/创业者,欢迎加入一起交流。

Java项目CHM格式API文档生成工具实战指南 在现代Java软件开发过程中,API文档作为项目协作、维护与交付的重要组成部分,承载着代码逻辑说明、接口定义以及使用示例的关键信息。随着团队规模扩大和系统复杂度提升,手动编写文档已无法满足高效开发的需求,自动化生成高质量API文档成为必然选择。当前主流的Java API文档生成方式依赖于Javadoc工具链,它能够从源码注释中提取结构化内容并输出HTML格式文档。然而,在实际企业应用场景中,HTML文档存在跨平台兼容性差、离线查阅不便、缺乏统一索引等问题。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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