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Elasticsearch8.4安装及Java Api Client的使用

时间:2024-06-01 12:29:54浏览次数:26  
标签:Elasticsearch8.4 Java index 索引 Api 文档 offset response es

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简介

一、ElasticSearch安装

二、可视化界面(elasticserach-head)插件安装

三、Kibana的安装

四、ES 核心概念

五、IK分词器

六、Rest风格说明:ES推荐使用的

七、关于索引的操作

1、PUT命令

2、GET命令

3、POST命令

4、DELETE命令

八、关于文档的操作

九、整合SpringBoot,基于 Java API Client


简介

  1. ELK 是指 ElasticsearchLogstashKibana 三大开源框架。

    1. Elasticsearch 是一个基于 Lucene、分布式、Restful 交互方式的近实时搜索平台框架,简称 ES。

    2. LogstashELK 的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同的目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。

    3. Kibana 可以将 ES 的数据通过友好的页面展示出来,提供实时分析的功能。


一、ElasticSearch安装

  1. 官网下载:Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic

  2. 解压目录:

    1. bin:启动文件;

    2. config:配置文件;

      1. log4g2:日志的配置;

      2. jvm.options:java虚拟机的配置,运行内存的修改;

      3. elasticsearch.yml:es的配置文件,默认端口9200;

    3. lib:依赖jar包;

    4. modules:功能模块;

    5. plugins:相关的插件;

  3. 启动服务:

    1. 说明:由于 ES8 默认开启了 ssl 认证,所以无法访问 9200 端口;

    2. 问题解决:进入 elasticsearch.yml 文件

      • 修改 xpack.security.enabled: false,默认为 true;

      • 新增 ingest.geoip.downloader.enabled: false,关闭定位的配置(有报错);

  4. 启动:elasticsearch.bat;

    1. 访问:http://127.0.0.1:9200,页面显示JSON字符串如下:

      {
        "name" : "LAPTOP-3GVBG58O",
        "cluster_name" : "elasticsearch",
        "cluster_uuid" : "pepFhZOUTGOlEvKxBEAu9A",
        "version" : {
          "number" : "8.4.0",
          "build_flavor" : "default",
          "build_type" : "zip",
          "build_hash" : "f56126089ca4db89b631901ad7cce0a8e10e2fe5",
          "build_date" : "2022-08-19T19:23:42.954591481Z",
          "build_snapshot" : false,
          "lucene_version" : "9.3.0",
          "minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
          "minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
        },
       "tagline" : "You Know, for Search"
      }


二、可视化界面(elasticserach-head)插件安装

  1. 安装npm、node.js环境,因为这个插件是一个web项目,需要npm编译;

  2. 下载地址:GitHub - mobz/elasticsearch-head

  3. 编译启动:

     git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
     cd elasticsearch-head
     npm install
     npm run start

  4. 访问地址:http://localhost:9100

  5. 跨域问题:不同的端口之间互相访问,如此处的9100端口访问9200端口,访问不到,即跨域。

  6. 解决:修改 elasticserach.yml注意:配置文件中不能存在中文,否则报错!

    # 增加新的参数,head插件可以访问es,跨域访问一定要配置
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"

  7. 重新启动es及es-head:访问9100端口,并连接9200的es服务器;此时显示为健康状态;

  8. 菜单介绍:

    1. 概览:es服务器的基本情况;

    2. 索引:每个索引相当于一个数据库,内部存储的东西类似一张张的数据表;

    3. 数据浏览:查看索引中的内容;

    4. 查询:基本查询/复合查询(此处使用 Kibana 做查询);


三、Kibana的安装

  1. 官网:Kibana:数据的探索、可视化和分析 | Elastic

  2. 下载:注意要和 ES 的版本一致!同时也是一个web项目,需要安装 npm 环境;

  3. 编译启动:解压缩后,执行 bin 目录下的 kibana.bat 文件,启动Kibana;

  4. 访问:http://localhost:5601

  5. 汉化:修改配置文件 config 目录下的 kibana.yml,修改 i18n.local: "zh-CN",默认值为 "en"


四、ES 核心概念

1、索引;

2、字段类型(mapping);

3、文档(documents);

4、分片(倒排索引);

  1. elasticsearch是面向文档、关系行数据库和 elasticsearch 客观的对比;数据都是JSON格式。

    Relational DBElasticSearch
    数据库(database)索引(indices)
    表(table)类型(types)
    行(row)文档(documents)
    字段(column)字段(fields)
  2. 物理设计:es在后台将每个索引划分成多个分片,每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移

  3. 倒排索引:es使用的是倒排索引结构,采用 Lucene 倒排索引作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索,一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表;

  4. 在elasticsearch中,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。


五、IK分词器

  1. 什么是IK分词器?

    1. 分词:把一段中文或字符串划分成一个个的关键字,搜索的时候会将输入的信息进行分词,去和数据库或索引库中的分词信息进行匹配。

    2. IK分词器:中文分词是将每一个汉字看成一个词,这时就需要安装IK分词器去解决这个问题。

    3. IK分词器提供了两个算法:

      • ik_smart:最少切分;

      • ik_max_word:最细粒度划分;

  2. 安装:

    1. 官网地址:GitHub - infinilabs/analysis-ik

    2. 注意:下载 elasticsearch 对应版本的IK分词器(v8.4.0),下载zip压缩包即可;

    3. 解压:解压到 elasticsearch 安装目录的 plugins 文件夹内;

    4. 重启 elasticsearch 服务:注意观察IK分词器加载插件的日志;

    5. 查看已加载插件:bin目录下打开cmd,输入命令 elasticsearch-plugin list 查看;

  3. 使用Kibana测试:

    • ik_smart:最少切分;

      // 请求
      GET _analyze
      {
        "analyzer": "ik_smart",  // 分词模式
        "text": "中国共产党"       // 输入单词
      }
      ​
      // 返回值:
      {
        "tokens": [
          {
            "token": "中国共产党",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
          }
        ]
      }

    • ik_max_word:最细粒度划分;

      // 请求
      GET _analyze
      {
        "analyzer": "ik_max_word",
        "text": "中国共产党"
      }
      ​
      // 返回值:
      {
        "tokens": [
          {
            "token": "中国共产党",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
          },
          {
            "token": "中国",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
          },
          {
            "token": "国共",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
          },
          {
            "token": "共产党",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
          },
          {
            "token": "共产",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 4
          },
          {
            "token": "党",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 5
          }
        ]
      }
    • 问题:不能按照自己的意愿分词;

  4. 分词器配置:自定义用户词典(.dic结尾的文件)

    1. 配置文件:elasticsearch-8.4.0\plugins\ik\config\IKAnalyzer.cfg.xml

    2. 创建一个 my.dic 文件,内部写入自己的单词:

      注意:文件的编码格式必须是UTF-8,否则将不会生效。

      德玛西亚
      诺克萨斯
    3. 配置中加入创建的文件:<entry key="ext_dict">test.dic</entry>

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
      <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
      <properties>
          <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
          <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
          <entry key="ext_dict">my.dic</entry>
           <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
          <entry key="ext_stopwords"></entry>
          <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
          <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
          <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
          <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
      </properties>

    4. 重启 elasticsearch 服务:查看日志加载用户配置的.dic文件:

      [Dict Loading] D:\IT\elasticsearch\elasticsearch-8.4.0\plugins\ik\config\my.dic

    5. 再次测试:

      • ik_smart:

        // 请求
        GET _analyze
        {
          "analyzer": "ik_smart",
          "text": "德玛西亚之力"
        }
        ​
        // 返回值
        {
          "tokens": [
            {
              "token": "德玛西亚",
              "start_offset": 0,
              "end_offset": 4,
              "type": "CN_WORD",
              "position": 0
            },
            {
              "token": "之力",
              "start_offset": 4,
              "end_offset": 6,
              "type": "CN_WORD",
              "position": 1
            }
          ]
        }
      • ik_max_word:

        // 请求
        GET _analyze
        {
          "analyzer": "ik_max_word",
          "text": "德玛西亚之力"
        }
        ​
        // 返回值
        {
          "tokens": [
            {
              "token": "德玛西亚",
              "start_offset": 0,
              "end_offset": 4,
              "type": "CN_WORD",
              "position": 0
            },
            {
              "token": "西亚",
              "start_offset": 2,
              "end_offset": 4,
              "type": "CN_WORD",
              "position": 1
            },
            {
              "token": "之力",
              "start_offset": 4,
              "end_offset": 6,
              "type": "CN_WORD",
              "position": 2
            }
          ]
        }


六、Rest风格说明:ES推荐使用的

Kibana基于Restful命令:type已被弃用,使用 _doc 替代,注意版本问题

methodurl地址描述
PUTlocalhost:9200/索引名称/_doc/文档ID创建文档(指定文档ID)
POSTlocalhost:9200/索引名称/_doc创建文档(随机文档ID)
POSTlocalhost:9200/索引名称/_update/文档ID修改文档
DELETElocalhost:9200/索引名称/_doc/文档ID删除文档(指定文档ID)
GETlocalhost:9200/索引名称/_doc/文档ID查询文档(指定文档ID)
POSTlocalhost:9200/索引名称/_search查询所有数据


七、关于索引的操作

1、PUT命令
  1. 创建索引和文档:

    PUT mytest/_doc/1       // mytest为索引,_doc固定格式,1为文档id
    {   // 数据
      "name": "我的测试",
      "descripe": "ES根据ID创建索引测试,索引为1"
    }
    ​
    // 返回值
    {
      "_index": "mytest",       // 索引名称
      "_id": "1",               // 文档id
      "_version": 1,            // 版本号,1为首次创建的版本
      "result": "created",      // 结果:created为创建
      "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
      },
      "_seq_no": 0,
      "_primary_term": 1
    }
  2. 创建索引,指定索引中的数据类型:

    PUT mytest2     // 仅创建索引
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "name": {
            "type": "text"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          },
          "birth": {
            "type": "date"
          }
        }
      }
    }

2、GET命令
  1. 获取指定的索引信息:

    GET mytest
  2. 根据文档id获取索引中的信息:

    GET mytest/_doc/1
  3. 获取ES的状态:

    GET _cat/health     // 健康状态
    ​
    GET _cat/indices?v      // 索引的基本情况,已创建索引、索引的文档数量等统计信息

3、POST命令
  1. 修改数据:

    POST mytest/_update/1
    {
      "doc": {      // "doc"为固定格式
        "name": "测试名称修改"
      }
    }

4、DELETE命令
  1. 删除索引及文档

    DELETE mytest2      // 全部删除,索引和文档
  2. 删除指定的文档

    DELETE mytest/_doc/1


八、关于文档的操作

  1. 简单搜索:get直接进行查询,查询结果格式如下:

    // 返回值
    {
      "took": 0,
      "timed_out": false,
      "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
      },
      "hits": {
        "total": {
          "value": 1,           // 搜索结果的总数
          "relation": "eq"      // 条件关系:eq表示等于
        },
        "max_score": 0.9808291,         // 最大分数,搜索结果最高匹配度的值
        "hits": [
          {
            "_index": "mytest3",
            "_id": "2",
            "_score": 0.9808291,        // 每个搜索的结果都有一个匹配度,数值越高值越大
            "_source": {            // 具体搜索结果的文档信息
              "name": "李四",
              "age": 34,
              "descripe": "ls喜欢张三"
            }
          }
        ]
      }
    }

  2. 复杂搜索:排序、分页、高亮、模糊、精准等

    • get查询

      GET mytest3/_search?q=name:三        // 使用&连接条件,q表示查询条件
    • post查询

      注意:match使用分词器进行匹配,而keyword数据类型不会被分词器解析;

      POST mytest3/_search        // 多条件搜索
      {
        "query": {
          "match": {      // 匹配name字典的值
            "name": "王"
          }
        }
      }
    • 指定字段

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "match": {
            "name": "王"
          }
        },
        "_source": ["name", "age"]        // 仅搜索部分字段
      }
    • 排序

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "match": {
            "name": "王"
          }
        },
        "sort": [         // 排序,按某一属性进行排序
          {
            "age": {
              "order": "asc"
            }
          }
        ]
      }
    • 分页

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "match": {
            "name": "王"
          }
        },
        "from": 0,        // 起始页,从0开始
        "size": 2         // 每页条数
      }
    • 多条件查询,must类似and的条件,should类似or的条件

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "bool": {       // 条件为布尔值,
            "must": [     // 必须关系,可选值"must"、"must_not"、"should"等..
              {
                "match": {        // 必须匹配一下字段
                  "name": "王"
                }
              },
              {
                "match": {
                  "age": 46
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    • 条件过滤,大于、等于、小于..

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "bool": {
            "filter": [
              {
                "range": {        // 范围值
                  "age": {        
                    "gt": 50,     // 大于,gte:大于等于
                    "lt": 70      // 小于,lte:小于等于
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    • 包含关系,like

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "match": {
            "descripe": "测试 三"        // 包含指定条件的,多个条件使用 "空格" 隔开
          }
        }
      }
    • 精确查询:使用 倒排索引 精确查询

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "term": {
            "name": "三"
          }
        }
      }
    • 高亮查询:符合条件的数据,对应字段自动增加HTML高亮标签;

      POST mytest3/_search
      {
        "query": {
          "match": {
            "name": "四"
          }
        },
        "highlight": {
          "pre_tags": "<p class=\"key\">",        // 自定义html标签的前缀
          "post_tags": "</p>",        // 自定义html标签的后缀
          "fields": {
            "name": {}
          }
        }
      }


九、整合SpringBoot,基于 Java API Client

  1. Elasticsearch Clients官方文档:Elasticsearch Clients | Elastic

  2. 选择对应的语言,这里选择使用 Java Client: 8.4

  3. SpringBoot 版本选择:SpringBoot 2.7.5

  4. ES 依赖引入:

    <!--与ES版本保持一致-->
    <dependency>
        <groupId>co.elastic.clients</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
        <version>8.4.0</version>
    </dependency>
    ​
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        <version>2.12.3</version>
    </dependency>
    ​
    <!--解决json异常问题-->
    <dependency>
        <groupId>jakarta.json</groupId>
        <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
        <version>2.0.1</version>
    </dependency>

  5. 配置 ES 的配置类:

    @Configuration
    public class ElasticsearchConfig {
    ​
        @Bean
        public ElasticsearchClient elasticsearchClient() {
            // Create the low-level client
            RestClient restClient = RestClient.builder(
                    new HttpHost("127.0.0.1", 9200)).build();
    ​
            // Create the transport with a Jackson mapper
            ElasticsearchTransport transport = 
                    new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());
    ​
            // And create the API client
            return new ElasticsearchClient(transport);
        }
    }

  6. 测试类:

    1. 注入 ElasticsearchClient 对象:

      @Autowired
      private ElasticsearchClient client;

    2. 创建索引:

      @Test
      public void createIndex() throws IOException {
          // CreateIndexRequest request =
          // new CreateIndexRequest.Builder().index("es_springboot_test").build();
          // CreateIndexResponse createResponse = client.indices().create(request);
          
          // lambda表达式简写
          CreateIndexResponse createResponse =
        client.indices().create(r -> r.index("es_springboot_test"));
          System.out.println(createResponse);
      }

    3. 查询索引是否存在:

      注意:这个 ExistsRequest 对象与判断文档的对象名称一样,但是包不一样;

      import co.elastic.clients.elasticsearch.indices.ExistsRequest;
          
      @Test
      public void existIndex() throws IOException {
          // ExistsRequest request = new ExistsRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test").build();
          // BooleanResponse exists = client.indices().exists(request);
          
          // lambda表达式简写
          BooleanResponse exists = client.indices()
                  .exists(r -> r.index("es_springboot_test"));
          boolean value = exists.value();
          System.out.println(value);
      }

    4. 删除索引:

      @Test
      public void removeIndex() throws IOException {
          // DeleteIndexRequest request =
          //         new DeleteIndexRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test").build();
          // DeleteIndexResponse response = client.indices().delete(request);
          
          // lambda表达式简写
          DeleteIndexResponse response =
                  client.indices().delete(r -> r.index("es_springboot_test"));
          System.out.println(response);
      }

    5. 新建文档:通过java对象操作

      @Test
      public void addDocument() throws IOException {
          Student student = new Student(UUID.randomUUID().toString(),
                  "张三",
                  23,
                  Student.Sex.female,
                  "北京");
      ​
          // IndexRequest<Object> request = new IndexRequest.Builder<>()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .id("1")
          //         .document(student)
          //         .build();
          // IndexResponse response = client.index(request);
          
          // lambda表达式简写
          IndexResponse response = client.index(r -> r
                  .index("es_springboot_test")
                  .id("1")
                  .document(student));
          System.out.println(response);
      }

    6. 判断文档是否存在:

      注意:这个 ExistsRequest 对象与判断索引的对象名称一样,但是包不一样;

      import co.elastic.clients.elasticsearch.core.ExistsRequest;
      ​
      @Test
      public void existDocument() throws IOException {
          // ExistsRequest request = new ExistsRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .id("1")
          //         .build();
          // BooleanResponse response = client.exists(request);
          
          // lambda表达式简写
          BooleanResponse response =
                  client.exists(r -> r
                          .index("es_springboot_test")
                          .id("1"));
          boolean value = response.value();
          System.out.println(value);
      }

    7. 获取指定id的文档:

      @Test
      public void getDocument() throws IOException {
          // GetRequest request = new GetRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .id("1")
          //         .build();
          // GetResponse<Student> response = client.get(request, Student.class);
          
          // lambda表达式简写
          GetResponse<Student> response =
                  client.get(r -> r.index("es_springboot_test").id("1"),
                          Student.class);
          System.out.println(response);
      }

    8. 更新指定id的文档:

      @Test
      public void updateDocument() throws IOException {
          Student student = new Student();
          student.setAddress("河南");
          // UpdateRequest request = new UpdateRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .id("1")
          //         .doc(student)
          //         .build();
          // UpdateResponse<Student> response = client.update(request, Student.class);
          
          // lambda表达式简写
          UpdateResponse<Student> response =
                  client.update(r -> r.index("es_springboot_test").id("1").doc(student),
                          Student.class);
          System.out.println(response);
      }

    9. 删除指定id的文档:

      @Test
      public void deleteDocument() throws IOException {
          // DeleteRequest request = new DeleteRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .id("1")
          //         .build();
          // DeleteResponse response = client.delete(request);
          
          // lambda表达式简写
          DeleteResponse response =
                  client.delete(r -> r.index("es_springboot_test").id("1"));
          System.out.println(response);
      }

    10. 批量操作文档、索引(文档的增删改查):

      @Test
      public void bulkDocument() throws IOException {
          ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
      ​
          BulkRequest.Builder builder = new BulkRequest.Builder()
                  .index("es_springboot_test");
          
          // 循环中操作
          for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
              String index = String.valueOf(i + 1);
              Student student = list.get(i);
              // 第一层item为增删改查的方法,第二层为文档操作
              builder.operations(item -> item.index(v -> v
                      .id(index)
                      .document(student)));
          }
          BulkRequest request = builder.build();
      ​
          BulkResponse response = client.bulk(request);
          System.out.println(response);
      }

    11. 搜索查询操作:使用 SearchRequestquery 方法进行查询,highlight 高亮显示;

      @Test
      public void search() throws IOException {
          // Highlight highlight = new Highlight.Builder()
          //         .preTags("<p class=\"highlight\">")
          //         .postTags("</p>")
          //         .build();
          // SearchRequest request = new SearchRequest.Builder()
          //         .index("es_springboot_test")
          //         .highlight(highlight)
          //         .query(q -> q.term(t -> t.field("sex").value(Student.Sex.female.toString())))
          //         .build();
      ​
          // SearchResponse<Student> response = client.search(request, Student.class);
          
          // lambda表达式简写
          SearchResponse<Student> response = client.search(r -> r
                          .index("es_springboot_test")
                          .highlight(h -> h
                                  .preTags("<p class=\"highlight\">")
                                  .fields("sex", v -> v)
                                  .postTags("</p>"))
                          .query(q -> q
                                  .term(t -> t
                                          .field("sex")
                                          .value(Student.Sex.female.toString()))),
                  Student.class);
          System.out.println(response);
      ​
          HitsMetadata<Student> hits = response.hits();
          List<Hit<Student>> list = hits.hits();
          list.forEach(item -> System.out.println(item.source()));
      }

标签:Elasticsearch8.4,Java,index,索引,Api,文档,offset,response,es
From: https://blog.csdn.net/fyx_demo/article/details/139293731

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