接下来,在本篇文章,介绍的就是基于Python3+Django3下,如何接入Swagger框架,并且实现Swagger接口文档的自动生成。 2. Swagger介绍 Swagger:它是一款RESTFUL接口的文档在线自动生成+功能测试并集规范于一体的工具框架,可用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。 当接口有变动时,对应的接口文档也会自动更新生成。 ? 例如:接口测试站点(http://httpbin.org/#/),也是利用Swagger来生成接口文档的。 3)Swagger可在不同的平台上从代码注释中自动生成 4)Swagger社区活跃,里面有许多强悍的贡献者 3. 3、继续访问http://127.0.0.1:8000/swagger,即可看到日常我们熟悉的Swagger接口文档界面了。 ?
3、前台不显示Word操作界面,而在后台对Word文档进行操作。包括:1)读入word文档,解析内容,获取需要的数据;2)把数据写入Word模板,生成符合格式要求的Word文档。 下文主要尝试讨论如何利用Word模板生成需要的Word文档的实现。 Word二次开发概况 1983年,微软发布了基于MS-DOS的Word 1.0版,至今已经30余年了。 3、版本问题。Word的众多版本也给二次开发带来很多困扰,开发者必须要对于当前多种Word版本都存在的情况有所考虑,并做好兼容性的处理才行。 以我们要进行的主要操作——替换文档中的关键字为例,在Visual Basic中代码如下: dso.Open "new.doc" dso.Replace "[标题]","新标题",3 dso.Save 这段来之不易的代码,当然要保存在CommonCode(v2.0.6)中,以后要调用Word模板实现生成新文档就非常简单了,代码如下: CommonCode.WordUtil.ReplaceAndSave
winansi", BaseFont.NOT_EMBEDDED); } /** * 创建一个Writer与document对象关联 * @param filePath 文档路径 Paragraph context = new Paragraph(contextStr); //设置行距 //context.setLeading(3f DocumentException { Paragraph context = new Paragraph(); //设置行距 context.setLeading(3f // 创建 WordUtils 实例 WordUtils wordUtils = new WordUtils(); // 打开文档 ; // 关闭文档 wordUtils.closeDocument(); System.out.println("Word 文档生成成功
安装JSDoc 3 http://usejsdoc.org/index.html npm install -g jsdoc 2. 安装jsdoc-vuejs插件 https://github.com/Kocal/jsdoc-vuejs npm install --save-dev jsdoc-vuejs 3. JSDoc语法 文档 jsdoc-vuejs插件新增了以下几个块标签 @vue-prop @vue-data @vue-computed 用法和@param一样。 6. 生成文档 在需要文档的地方,用块标签注释。
Django管理文档生成器 Django的admindocs应用从模型、视图、模板标签以及模板过滤器中,为任何INSTALLED_APPS中的应用获取文档。 并且让文档可以在Django admin中使用。 在某种程度上,你可以使用admindocs来快为你自己的代码生成文档。这个应用的功能十分有限,然而它主要用于文档模板、模板标签和过滤器。 例如,需要参数的模型方法在文档中会有意地忽略,因为它们不能从模板中调用。 一旦完成这些步骤,你可以开始通过你的admin接口和点击在页面右上方的“Documentation”链接来浏览文档。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺,有兴趣的朋友可以加入我们,完全公益性质。
介绍 drf-spectacular是为Django REST Framework生成合理灵活的OpenAPI 3.0模式。 它可以自动帮我们提取接口中的信息,从而形成接口文档,而且内容十分详细,再也不用为写接口文档而心烦了 这个库主要实现了3个目标 从DRF中提取更多的schema信息 提供灵活性,使schema在现实世界中可用 (不仅仅是示例) 生成一个与最流行的客户端生成器配合良好的schema 环境准备 Python >= 3.6 Django (2.2, 3.1, 3.2) Django REST Framework operation: manually override what auto-discovery would generate. you must provide a OpenAPI3- 你必须提供一个兼容OpenAPI3的字典,该字典可以直接翻译成YAML。
AI文档生成技术概览1.1 传统文档生成的痛点在传统的软件开发流程中,API文档的编写往往是最容易被忽视却又极其重要的环节。 技术在文档生成中的应用AI技术的引入为文档生成带来了革命性的变化。 文档模板与生成引擎3.1 模板系统设计为了支持多种文档格式和风格,我们设计了灵活的模板系统:图3:文档生成时序图 - 展示从代码提交到文档输出的完整交互流程3.2 多格式文档生成器from jinja2 >95%92%增强AI分析精度完整性API覆盖率>98%96%优化代码解析算法可读性文档可读性评分>8.07.8改进内容生成模板时效性文档更新延迟<5min3min已达标多样性支持格式数量>5种6种已达标 ,支持项目级别的定制问题3:系统性能在大型项目中表现不佳解决方案:实施分布式处理和缓存策略实施要点:使用异步处理、增量更新和智能缓存总结通过这次深入的技术探索,我深刻体会到AI辅助文档生成技术的巨大潜力和实用价值
cunyu1943.github.io 前言 在之前的文章中,我们已经讲了如何利用 Spring Boot 来集成 Swagger2,详情可戳:Spring Boot 集成 Swagger2,构建强大的 API 文档 测试", "Spring Boot 集成 Swagger3 测试接口文档", "v1.0", "https ; } } 查看并测试接口 启动我们的项目,然后在浏览器中访问如下地址,就可以访问项目的接口文档了。 文档摘要信息(Docket)文件类型不同,可以发现在 Swagger 的配置类中,Swagger2 用的是 SWAGGER_2,而 Swagger3 中则用的是 OAS_3; Swagger UI 访问地址不同 ,在 Swagger2 中,如果我们要访问文档地址,需要访问 http://localhost:8080/swagger-ui.html,而在 Swagger3 中,则是访问 http://localhost
智能文档处理架构实现方案业务挑战某大型建材制造企业面临文档处理效率低下的问题,每月需要处理10万至30万份运输单据(POD)。原有光学字符识别系统准确率仅为30-40%,需要大量人工干预和维护。 主要技术需求包括:实现海量文档的自动化处理支持每月20万-30万文档的处理规模处理格式不统一的文档(如旋转页面、版式差异)将数据提取准确率提升至更高水平新增签名验证等智能功能技术架构解决方案采用事件驱动架构 ,核心流程包含以下环节:文档接收层使用邮件服务接收现场司机发送的运输单据基于对象存储事件通知实现规模化处理智能处理层文档解析阶段通过文档分析API调用布局和签名识别功能自动处理页面旋转问题并生成Markdown 格式文本数据提取阶段将Markdown文本输入生成式AI服务智能提取关键字段信息采用批处理模式优化成本(每页处理成本低于0.04美元)数据存储层处理结果存储至关系型数据库技术优势核心技术创新利用几何计算技术解决文档版式问题通过标记化输出控制优化处理成本采用微服务架构确保系统弹性性能表现处理规模从数千文档扩展至月均 :供应商发票处理W9表格验证自动化文档审批工作流技术推荐建议进一步了解以下技术资源:云端智能文档处理方案基于提示流的文档自动化处理生成式AI在文档处理中的应用
一键生成文档 我们在“2分钟玩转APIPOST”一讲中,简单介绍了如何生成并分享接口文档: 点击分享文档 复制并打开文档地址就可以看到了完整的接口文档。 本节课主要是讲解一些需要注意的事项。 响应参数的描述填写 很多新手困惑为什么APIPOST分享的文档没有成功响应示例和错误响应示例,那是因为APIPOST不会把发送后的实时响应的数据作为响应示例。 Apipost官方链接: Apipost-基于协作,不止于API文档、调试、Mockconsole.apipost.cn/register?
protected 前边带protected和public的都生成。 public 前边public的生成。(默认) ? 四。选好路径 ? 五。选择引用文件和项目以生成链接。 排除具有给定名称的所有文档文件子目录。 -group <name> <p1>:<p2>.. 不生成帮助链接 -nonavbar 不生成导航栏 -serialwarn 生成有关 @serial 标记的警告 的 @docRoot 替换为 <url> -charset <charset> 用于跨平台查看生成的文档的字符集。 指定源中每个制表符占据的空格数 -keywords 使程序包, 类和成员信息附带 HTML 元标记 -stylesheetfile <path> 用于更改生成文档的样式的文件
把MySQL的表结构生成word文档说明的时候,可以借助以下方法: 下载驱动包 链接:https://pan.baidu.com/s/16tkYaO7l42XNxUPmQi5deQ 提取码:i6mq
http://doxygen.nl/files/doxygen-1.8.17-setup.exe
背景 接触过几个针对flask自动生成接口文档的,但是感觉不太好用,然后发现了flask-docs,地址:https://github.com/kwkwc/flask-docs 但是感觉还是不太好用, 就进行了魔改 地址 https://gitee.com/heanny/flask-docs 添加的功能 可修改接口文档分类为中文 接口文档页面布局进行了优化美观 生成接口文档的方法进行了重构,并添加了部分兼容逻辑 添加了二级分类树 添加了html网页类型展示 修复部分问题 文档接口搜索已修复 测试页面接口及搜索已修复 form data可以使用,需要设置headers TODO 美化界面 增加的功能使用说明 中文类别 title="Sample App", version="1.0.0", description="A simple app API", ) doc.init_app(app) doc文档标题必须是第一行
基于大语言模型(LLM)全自动生成文章、内容清洗、格式优化,并自动发布至公众号、小红书、知乎、WordPress、自建 CMS等平台的端到端自动化系统,本文参照汇创鸭AI工具技术文档编写。1. 系统整体架构1.1 核心流程任务触发:定时 / 手动触发文章生成任务AI 内容生成:调用大模型 API 生成文章正文内容处理:格式优化、关键词提取、封面生成自动发布:调用平台 API / 模拟登录自动发布状态记录 2.2 AI 文章生成模块支持自定义 prompt 模板支持字数、风格、领域控制支持标题 + 正文 + 摘要一体化生成2.3 内容预处理模块去除冗余符号、空行自动分段、Markdown/HTML 格式转换关键词 print("生成失败,任务终止") return # 3. :3 次自动重试机制6.
} } } } } Map<String, Object> map=new HashMap<String, Object>(); //文档里面的列名为 ; 最后会有一个奇怪的bug,word文档里的${name}如果是手打上去就可以用,如果是复制上去就会被识别为三个字符串,也就是不能替换,当然也有解决方法,可以把全文复制到win自带的写字板(不需要调任何格式
帮助文档查看 swagger
(https://swagger.io/) Spring Boot 可以集成Swagger,生成Swagger接口,Spring Boot是Java领域的神器,它是Spring项目下快速构建项目的框架。 Long String name 接收参数名 value 接收参数的意义描述 required 参数是否必填 true 必填 false 非必填 defaultValue 默认值 3. 扫描到api工程中的Swagger2Configuration类 2、在此类中指定了包路径com.xuecheng,找到在此包下及子包下标记有@RestController注解的controller类 3、 根据controller类中的Swagger注解生成接口文档。 启动项目,查看接口文档,请求:http://localhost:31001/swagger-ui.html 使用Swagger工具测试服务接口: 1)在cms服务接口中打断点 2)打开接口文档页面,输入请求参数
而大语言模型(LLM)的出现,让自动化文档摘要成为可能。本文将深入探讨如何利用大模型实现文档摘要,结合实际应用场景,并提供可运行的示例代码。 速度快:几秒钟就能生成一个摘要,处理效率远高于人工。稳定性高:不会因为主观因素而导致内容偏差。可扩展性强:可以轻松处理大量文档,实现批量摘要。 接下来,我们会详细讲解如何利用大模型自动生成文档摘要,并结合实际应用场景,让这个技术更具实用性。 结合实际应用场景企业内部文档处理企业每天都会产生大量报告、会议纪要、客户反馈等文档。使用大模型自动生成摘要,可以帮助管理层快速获取关键信息,提高决策效率。 大模型可以快速生成论文摘要,帮助科研人员筛选有价值的论文。法律文档解析法律文件往往冗长且专业性强。律师、法务人员可以利用大模型快速生成摘要,提取案件关键点,提高工作效率。
我帮一个后端团队测试过:以前写一个标准CRUD接口要25分钟,用AI生成+人工微调只要3分钟,效率提升88%。 更关键的是,避免了“复制粘贴旧代码漏改变量名”这种低级bug——毕竟AI生成的代码是“新的”,但结构是标准的。2、AI辅助文档优化:从“写清楚”到“让别人愿意看” 技术文档的痛点是什么? 后来用AI智能媒体助理的“多平台适配”功能,只需要输入核心内容:“AI辅助代码生成的3个技巧”,它会自动根据平台调性生成文案:微信公众号:深度长文,加“我踩过的坑”和“具体实现步骤”; 抖音 写代码再也不用熬夜了”,然后讲“用AI生成CRUD,3分钟搞定”; 小红书:图文笔记,用“家人们谁懂啊!写代码的重复劳动终于有救了”开头,配代码截图和“一键生成”的效果图。 就算不懂代码,也能享受AI的效率红利——毕竟工具是给人用的,不是给人添麻烦的。Q3:用AI辅助创作,会不会降低内容的“个人风格”?