Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как создать исполняемый файл jar с помощью maven для приложения Javafx с его зависимыми банками?

Я хочу создать исполняемый файл jar для своего приложения javafx. Я пробовал maven-assembly plugin, и я получаю не могу найти класс: com/application/Application. Как включить jfxrt.jar в исполняемый файл jar.

<plugin>
      <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
                <finalName>XmlEditor</finalName>
                <appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
                <archive>
                    <manifest>
                        <mainClass>MyApplication</mainClass>
                    </manifest>
                </archive>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>

Спасибо..



Ответы:


1

Вот простой POM для проекта «gangarajuprj». Это хорошая отправная точка для вашего приложения. (Этот POM создан с использованием NetBeans 7.4 RC2)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>co.prj</groupId>
  <artifactId>gangarajuprj</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>

  <name>gangarajuprj</name>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <mainClass>co.prj.gangarajuprj.MainApp</mainClass>
  </properties>

  <organization>
    <!-- Used as the 'Vendor' for JNLP generation -->
    <name>Your Organisation</name>
  </organization>

  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
        <version>2.6</version>
        <executions>
          <execution>
            <id>unpack-dependencies</id>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>unpack-dependencies</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <excludeScope>system</excludeScope>
              <excludeGroupIds>junit,org.mockito,org.hamcrest</excludeGroupIds>
              <outputDirectory>${project.build.directory}/classes</outputDirectory>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
        <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
        <executions>
          <execution>
            <id>unpack-dependencies</id>

            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>exec</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <executable>${java.home}/../bin/javafxpackager</executable>
              <arguments>
                <argument>-createjar</argument>
                <argument>-nocss2bin</argument>
                <argument>-appclass</argument>
                <argument>${mainClass}</argument>
                <argument>-srcdir</argument>
                <argument>${project.build.directory}/classes</argument>
                <argument>-outdir</argument>
                <argument>${project.build.directory}</argument>
                <argument>-outfile</argument>
                <argument>${project.build.finalName}.jar</argument>
              </arguments>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>  
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.1</version>
        <configuration>
          <source>1.7</source>
          <target>1.7</target>
          <compilerArguments>
            <bootclasspath>${sun.boot.class.path}${path.separator}${java.home}/lib/jfxrt.jar</bootclasspath>
          </compilerArguments>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

</project>
02.10.2013
  • Что делать, если у меня нет javafx sdk, содержащего javafxpackager? Я использую Java 1.7.0.25, которая не содержит javafxpackager, но поддерживает javafx. 02.10.2013
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..