在next项目中,接口的目录组织方式

1、使用src/services 目录

src/
  ├── services/           # API 相关的所有服务
  │   ├── api.ts         # 基础 API 配置(axios 实例等)
  │   ├── types.ts       # API 相关的类型定义
  │   └── modules/       # 按模块分类的 API 调用
  │       ├── user.ts    # 用户相关的 API
  │       ├── order.ts   # 订单相关的 API
  │       └── ...

2、示例代码

import axios from 'axios';

// 创建 axios 实例
export const api = axios.create({
  baseURL: process.env.NEXT_PUBLIC_API_ENDPOINT,
  timeout: 10000,
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
  },
});

// 请求拦截器
api.interceptors.request.use((config) => {
  // 可以在这里添加 token 等通用处理
  return config;
});

// 响应拦截器
api.interceptors.response.use(
  (response) => response.data,
  (error) => Promise.reject(error)
);
import { api } from '../api';

export const userService = {
  login: (data: LoginParams) => {
    return api.post('/auth/login', data);
  },
  
  getUserInfo: (userId: string) => {
    return api.get(`/users/${userId}`);
  },
  // ... 其他用户相关 API
};

3、为什么推荐 src/services

关注点分离:将所有 API 调用相关的逻辑集中在一处

可维护性:便于管理和维护 API 调用

复用性:可以在不同的组件中复用 API 调用

类型安全:可以集中管理 API 相关的类型定义

测试友好:便于对 API 调用进行单元测试

4、使用示例

import { userService } from '@/services/modules/user';

export default function LoginPage() {
  const handleLogin = async (credentials: LoginParams) => {
    try {
      const response = await userService.login(credentials);
      // 处理登录成功
    } catch (error) {
      // 处理错误
    }
  };
  
  return (
    // ... 组件 JSX
  );
}

5、小型项目使用

src/
  ├── services/           # API 相关的所有服务
  │   ├── api.ts         # 基础 API 配置(axios 实例等)
  │   ├── types.ts       # 通用类型定义
  │   ├── user.ts        # 用户相关的 API
  │   ├── order.ts       # 订单相关的 API
  │   └── ...

6、如果有axios和supabase同时使用

src/
└── services/
    ├── http/
    │   ├── client.ts        # axios 实例配置
    │   └── api/            # axios API 请求
    │       ├── user.ts
    │       ├── auth.ts
    │       └── ...
    │
    ├── supabase/
    │   ├── client.ts       # supabase 实例配置
    │   └── api/            # supabase 数据库操作
    │       ├── user.ts
    │       ├── auth.ts
    │       └── ...
    │
    └── index.ts           # 统一导出
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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