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3月份GitHub热门的Java项目,速来围观

  • 发布:Java培训
  • 来源:java教程
  • 时间:2018-04-12 14:07

又到了揭晓 3 月份热门 Java 开源项目排名的时候了,一起来看看本月的热门项目都有哪些。

1proxyee-down

https://github.com/monkeyWie/proxyee-down Star 4801

3月份GitHub热门的Java项目,速来围观

proxyee-down 是一个开源的下载神器,也可以说是百度云神器,不过,它需要安装证书、设置代理,初次使用会略显繁琐,但带来的速度提升也是显而易见的。

2weixin-java-tools

https://github.com/Wechat-Group/weixin-java-tools Star 5369

微信Java开发工具包,支持包括微信支付、开放平台、小程序、企业号和公众号等的开发,项目Fork自chanjarster/weixin-java-tools,目前仅是一个开发工具包(即SDK),未提供Web实现,建议使用maven或gradle引用本项目即可使用本SDK提供的各种功能。

3spring-boot-examples

https://github.com/ityouknow/spring-boot-examples Star 2338

Spring Boot 技术栈示例代码,快速简单上手教程。

4NullAway

https://github.com/uber/NullAway Star 1840

NullAway 是 Uber 开源的一款帮助你清除 Java 代码中的 NullPointerException(NPE)的工具,快速且实用。NullAway 类似于 Kotlin 和 Swift 语言中的基于类型的可空性检查,能显着提高开发人员的生产力,同时也满足高要求的安全检查需求。

5JarsLink

https://github.com/alibaba/jarslink Star 21058

JarsLink (原名 Titan ) 是一个基于 Java 的模块化开发框架,它提供在运行时动态加载模块(一个 Jar 包)、卸载模块和模块间调用的 API。目前蚂蚁金服微贷事业部几个系统和几十个模块已经使用JarsLink框架。

6interviews

https://github.com/kdn251/interviews Star 21058

Java 工程师面试指南,里面涵盖几乎所有软件工程师面试时会碰到的问题以及答案。

7java-design-patterns

https://github.com/iluwatar/java-design-patterns Star 31327

Design patterns 是程序员在设计应用程序或系统时可用来解决常见问题的最佳实践手册。它可以帮助你加快开发进程,有效防止一些可能导致重大失误的细节问题,不过深入了解 java-design-patterns 之前,你应提前熟悉各种编程/软件设计原则。

8RxJava

https://github.com/ReactiveX/RxJava Star 31878

.Net 响应式编程框架 Rx 的 Java 版本开源实现,有 Groovy, Clojure, Scala and JRuby 版本的实现。它扩展了观察者模式以支持数据/事件序列,并添加了运算符,因此可以声明性地组合序列,同步抽象的低级线程,线程安全性和并发数据结构等问题。

9RxTools

https://github.com/vondear/RxTools Star 5366

Android开发过程经常需要用到各式各样的工具类,虽然大部分只需谷歌/百度一下就能找到;但是有时候急需使用却苦苦搜寻不到,RxTools正是考虑到这一点,于是整理了自己平常用到的工具类,以便以后的使用。

包括支付宝支付 | 微信支付(统一下单) | 微信分享 | Zip4j压缩(支持分卷压缩与加密) | 一键集成UCrop选择圆形头像 | 一键集成二维码和条形码的扫描与生成 | 常用Dialog | WebView的封装可播放视频 | 仿斗鱼滑动验证码 | Toast封装 | 震动 | GPS | Location定位 | 图片缩放 | Exif 图片添加地理位置信息(经纬度) | 蛛网等级 | 颜色选择器 |

10HanLP

https://github.com/hankcs/HanLP Star 6273

HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。

在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的模型。

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