Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Заказной перехватчик Helidon

Я использую helidon SE 1.4.4, как можно добавить перехватчик для всех ответов. Мой маршрут:

return Routing.builder()
            .register(JsonSupport.create())
            .register("/api/files", health)           // Health at "/health"
            .register("/api/files", metrics)          // Metrics at "/metrics"
            .register("/api/files/storage", fileService)
            .register("/api/files", OpenAPISupport.create(config))
            .build();

Я хочу использовать перехватчик для добавления специальных заголовков во все мои ответы.

interceptor helidon
08.06.2020

Ответы:


1

Возможно, вам подойдет один из any методов Routing.Builder.

https://helidon.io/docs/latest/apidocs/io/helidon/webserver/Routing.Builder.html

Вы бы добавили то, что Helidon называет Handler, в отличие от того, что вы назвали перехватчиком, но из того, что вы описали, это похоже на поведение, которое вы хотите.

Надеюсь, что это сработает.

08.06.2020
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..