zk
71 lines
2.0 KiB
TypeScript
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2.0 KiB
TypeScript
/**
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* 后端 API 通信模块
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* 封装了与 Java 后端和 Python AI 后端的 REST API 请求方法
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* 注意：项目有两个后端，新增接口时务必确认是哪个后端的
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*/
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/** Java 后端基础地址 */
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const BASE_URL = "http://localhost:8080/api"
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/** Python AI 后端基础地址 */
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const AI_BASE_URL = "http://localhost:5000/api"
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/** 请求配置选项 */
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interface ApiOptions {
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/** 请求方法，默认 GET */
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method?: string
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/** 请求体数据 */
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body?: unknown
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/** 自定义请求头 */
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headers?: Record<string, string>
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}
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/**
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* 通用请求方法
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* @param baseUrl - 后端基础地址
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* @param path - 接口路径，如 /user/info
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* @param options - 请求配置
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* @returns 解析后的 JSON 响应数据
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* @throws 当响应状态码非 2xx 时抛出错误
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*/
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async function request<T>(baseUrl: string, path: string, options: ApiOptions = {}): Promise<T> {
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const { method = "GET", body, headers = {} } = options
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const res = await fetch(`${baseUrl}${path}`, {
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method,
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headers: {
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"Content-Type": "application/json",
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...headers
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},
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body: body ? JSON.stringify(body) : undefined
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})
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if (!res.ok) {
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throw new Error(`API Error: ${res.status} ${res.statusText}`)
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}
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return res.json()
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}
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/**
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* Java 后端接口
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* 用于用户管理、简历数据、投递记录等业务接口
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*/
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export const javaApi = {
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/** 发送 GET 请求到 Java 后端 */
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get: <T>(path: string) => request<T>(BASE_URL, path),
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/** 发送 POST 请求到 Java 后端 */
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post: <T>(path: string, body: unknown) => request<T>(BASE_URL, path, { method: "POST", body })
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}
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/**
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* Python AI 后端接口
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* 用于页面结构分析、智能填表、简历优化等 AI 功能接口
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*/
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export const aiApi = {
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/** 发送 GET 请求到 Python AI 后端 */
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get: <T>(path: string) => request<T>(AI_BASE_URL, path),
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/** 发送 POST 请求到 Python AI 后端 */
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post: <T>(path: string, body: unknown) => request<T>(AI_BASE_URL, path, { method: "POST", body })
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}
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