NestJS REST 微服务项目教程

NestJS REST 微服务项目教程

nestjs-rest-microservicesREST API with gRPC back-end microservices built using the NestJS framework. Used for learning/trial & boilerplate purposes only.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nestjs-rest-microservices

1. 项目的目录结构及介绍

nestjs-rest-microservices/
├── src/
│   ├── api/
│   │   ├── app.module.ts
│   │   ├── main.ts
│   │   ├── ...
│   ├── config/
│   │   ├── default.json
│   │   ├── custom-environment-variables.json
│   │   ├── ...
│   ├── ...
├── package.json
├── tsconfig.json
├── ...
  • src/:项目的源代码目录。
    • api/:包含应用程序的主要模块和启动文件。
      • app.module.ts:应用程序的根模块。
      • main.ts:应用程序的入口文件。
    • config/:包含项目的配置文件。
      • default.json:默认配置文件。
      • custom-environment-variables.json:环境变量配置文件。
  • package.json:项目的依赖管理文件。
  • tsconfig.json:TypeScript 配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.ts

import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module';

async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);
  await app.listen(3000);
}
bootstrap();
  • main.ts 是应用程序的入口文件。
  • 使用 NestFactory.create 方法创建应用程序实例。
  • 调用 app.listen 方法启动服务器,监听端口 3000。

3. 项目的配置文件介绍

default.json

{
  "server": {
    "port": 3000
  },
  "database": {
    "host": "localhost",
    "port": 5432,
    "username": "user",
    "password": "password",
    "database": "dbname"
  }
}
  • default.json 包含默认的配置项。
  • server 部分定义了服务器的端口。
  • database 部分定义了数据库的连接信息。

custom-environment-variables.json

{
  "server": {
    "port": "SERVER_PORT"
  },
  "database": {
    "host": "DB_HOST",
    "port": "DB_PORT",
    "username": "DB_USERNAME",
    "password": "DB_PASSWORD",
    "database": "DB_DATABASE"
  }
}
  • custom-environment-variables.json 将配置项映射到环境变量。
  • 通过这种方式,可以在不同的环境中使用不同的配置。

以上是 NestJS REST 微服务项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

nestjs-rest-microservicesREST API with gRPC back-end microservices built using the NestJS framework. Used for learning/trial & boilerplate purposes only.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nestjs-rest-microservices

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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