SpringBoot-Swagger整合

概述

Swagger是一款RESTFUL接口的文档在线自动生成+功能测试功能软件。Swagger是一个规范和完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新文件的方法,参数和模型紧密集成到服务器。

引入依赖

<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>

常用swagger-ui注解

@Api() 用于类;表示标识这个类是swagger的资源
tags–表示说明
value–也是说明,可以使用tags替代

@ApiOperation() 用于方法;表示一个http请求的操作
Value - 用于方法描述
Notes - 用于提示内容

@ApiParam() 用于方法,参数,字段说明;表示对参数的添加元数据(说明或是否必填等)
name–参数名
value–参数说明
required–是否必填

@ApiModel()用于类 ;表示对类进行说明,用于参数用实体类接收
value–表示对象名

@ApiModelProperty()用于方法,字段; 表示对model属性的说明或者数据操作更改
value–字段说明
name–重写属性名字
dataType–重写属性类型
required–是否必填
example–举例说明
hidden–隐藏

@ApiImplicitParam() 用于方法,表示单独的请求参数

@ApiImplicitParams() 用于方法,包含多个 @ApiImplicitParam
name–参数ming
value–参数说明
dataType–数据类型
paramType–参数类型
example–举例说明

@ApiIgnore 作用于方法上,使用这个注解swagger将忽略这个接口

@ModelAttribute用于将请求参数绑定到Model对象

小案例

实体类中

@ApiModel(value = "TbSeller",description="商家对象模型")
@Table(name = "tb_seller")
public class TbSeller implements Serializable {
    /**
     * 商家id
     */
    @ApiModelProperty(value="id" ,required=false)
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private String id;
    ...
    ...
}

Controller中

@ApiOperation(value="检查验证码是否匹配")
@GetMapping("/checkAuthCode")
public String checkAuthCode(@ApiParam(name = "phoneOrEmail", value = "手机号或邮箱", required = true) @RequestParam("phoneOrEmail") String phoneOrEmail,
                            @ApiParam(name = "authCode", value = "验证码", required = true) @RequestParam("authCode") String authCode){
    String cacheCode = (String) redisTemplate.opsForValue().get(phoneOrEmail);
    if("".equals(cacheCode) || cacheCode == null){
        return "验证码已失效!";
    }
    if(cacheCode.equals(authCode)){
        return "Success";
    }
    return "Fail";
}
@ApiOperation(value="添加商家信息")
@PostMapping
public Result insert(@ModelAttribute TbSeller seller){
    seller.setId(new SnowFlake().nextId());
    seller.setRegisterDate(new Date());
    int insertNums = sellerService.insert(seller);
    if(insertNums > 0){
        return new Result(true,StatusCode.OK,"添加成功!");
    }
    return new Result(false,StatusCode.ERROR,"添加失败!");
}

若项目中添加了拦截器需对swagger放行

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ResourceHandlerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurationSupport;
import xyz.hclz.mobileshop.service.seller.interceptor.JwtInterceptor;

@Configuration
public class InterceptorConfig  extends WebMvcConfigurationSupport {
    @Autowired
    private JwtInterceptor jwtInterceptor;

    @Override
    protected void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        //注册拦截器声明拦截器对象和要拦截的请求
        registry.addInterceptor(jwtInterceptor)
                .addPathPatterns("/**/v/**");
    }

    @Override
    protected void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        // 放行swagger
        registry.addResourceHandler("swagger-ui.html").addResourceLocations("classpath:/META-INF/resources/");
        registry.addResourceHandler("/webjars/**").addResourceLocations("classpath:/META-INF/resources/webjars/");
    }
}
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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