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Spring Cloud Spring Boot mybatis分布式微服务云架构(九)使用Swagger2构建强大的RESTful API...

由于Spring Boot能够快速开发、便捷部署等特性,相信有很大一部分Spring Boot的用户会用来构建RESTful API。而我们构建RESTful API的目的通常都是由于多终端的原因,这些终端会共用很多底层业务逻辑,因此我们会抽象出这样一层来同时服务于多个移动端或者Web前端。 这样一来,我们的RESTful API就有可能要面对多个开发人员或多个开发团队:IOS开发、Android开发或是Web开发等。为了减少与其他团队平时开发期间的频繁沟通成本,传统做法我们会创建一份RESTful API文档来记录所有接口细节,然而这样的做法有以下几个问题: 由于接口众多,并且细节复杂(需要考虑不同的HTTP请求类型、HTTP头部信息、HTTP请求内容等),高质量地创建这份文档本身就是件非常吃力的事,下游的抱怨声不绝于耳。随着时间推移,不断修改接口实现的时候都必须同步修改接口文档,而文档与代码又处于两个不同的媒介,除非有严格的管理机制,不然很容易导致不一致现象。为了解决上面这样的问题,本文将介绍RESTful API的重磅好伙伴Swagger2,它可以轻松的整合到Spring Boot中,并与Spring MVC程序配合组织出强大RESTful API文档。它既可以减少我们创建文档的工作量,同时说明内容又整合入实现代码中,让维护文档和修改代码整合为一体,可以让我们在修改代码逻辑的同时方便的修改文档说明。另外Swagger2也提供了强大的页面测试功能来调试每个RESTful API。具体效果如下图所示: 下面来具体介绍,如果在Spring Boot中使用Swagger2。首先,我们需要一个Spring Boot实现的RESTful API工程,若您没有做过这类内容,建议先阅读Spring Boot构建一个较为复杂的RESTful APIs和单元测试 下面的内容我们会以教程样例中的Chapter3-1-1进行下面的实验(Chpater3-1-5是我们的结果工程,亦可参考)。 添加Swagger2依赖 在pom.xml中加入Swagger2的依赖 <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger2</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency> 创建Swagger2配置类 在Application.java同级创建Swagger2的配置类Swagger2。 @Configuration @EnableSwagger2 public class Swagger2 { @Bean public Docket createRestApi() { return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2) .apiInfo(apiInfo()) .select() .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.didispace.web")) .paths(PathSelectors.any()) .build(); } private ApiInfo apiInfo() { return new ApiInfoBuilder() .title("Spring Boot中使用Swagger2构建RESTful APIs") .description("更多Spring Boot相关文章请关注:http://blog.didispace.com/") .termsOfServiceUrl("http://blog.didispace.com/") .contact("程序猿DD") .version("1.0") .build(); } } 如上代码所示,通过@Configuration注解,让Spring来加载该类配置。再通过@EnableSwagger2注解来启用Swagger2。 再通过createRestApi函数创建Docket的Bean之后,apiInfo()用来创建该Api的基本信息(这些基本信息会展现在文档页面中)。select()函数返回一个ApiSelectorBuilder实例用来控制哪些接口暴露给Swagger来展现,本例采用指定扫描的包路径来定义,Swagger会扫描该包下所有Controller定义的API,并产生文档内容(除了被@ApiIgnore指定的请求)。 完整项目的源码来源 技术支持1791743380

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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章 设备和服务器上的分布式TensorFlow(下)

并行运行 当 TensorFlow 运行图时,它首先找出需要求值的节点列表,然后计算每个节点有多少依赖关系。 然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点(即源节点)。 如果这些节点被放置在不同的设备上,它们显然会被并行求值。 如果它们放在同一个设备上,它们将在不同的线程中进行求值,因此它们也可以并行运行(在单独的 GPU 线程或 CPU 内核中)。 TensorFlow 管理每个设备上的线程池以并行化操作(参见图 12-5)。 这些被称为 inter-op 线程池。 有些操作具有多线程内核:它们可以使用其他线程池(每个设备一个)称为 intra-op 线程池(下面写成内部线程池)。 <p style="text-align:center">![image](https://yqfile.alicdn.com/d

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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