Spring Boot通过简化Java应用程序的开发流程，提供了快速、高效的解决方案，使开发者能够专注于业务逻辑而非烦琐的配置。其强大的生态系统和与现代开发实践的一致性使其在微服务架构等各种应用场景下具有巨大的价值。Spring Boot已成为构建企业级Java应用程序的标准框架，学习Spring Boot不仅可以提升个人技术竞争力，也能提升团队协作效率。 传统Spring Boot课程常面临理论与实践分离、学习难度大和缺少综合实践项目等挑战，难以让学生实现从零到一构建完整应用。人工智能，尤其是以ChatGPT为首的大模型AI，为学习编程课程带来了全新的体验，成为一种新的学习范式。结合AI工具的个性化和交互式学习，可以显著提升掌握Spring Boot的速度和效率。本书将展示如何利用ChatGPT等AI工具，高效完成博客项目，使学习Spring Boot变得更加便捷和高效。 本书主要内容 本书共分为10章，各章主要内容如下。 第1章详细介绍了Spring Boot的基本概念，以及如何使用集成开发环境。通过简单的案例，向读者展示了Spring Boot项目的结构，帮助读者建立起对Spring Boot的基本理解。 第2章介绍了RESTful API的概念、设计原则以及在Spring Boot中的实践方法。 第3章介绍了Spring Boot的核心概念，包括三层架构、依赖注入和自动配置等，帮助读者更轻松地构建应用程序。 第4章探讨了数据访问层，包括与数据库交互的方法、常见的数据访问模式以及在Spring Boot中实现数据访问的最佳实践。 第5章介绍了缓存的概念、作用以及在Spring Boot中如何使用缓存提升应用性能，包括常见的缓存策略和与Spring Boot集成的方式。 第6章探讨了日志管理，包括日志的重要性、常见的日志框架、在Spring Boot中配置和使用日志的方法，以及如何通过日志记录和分析提高应用程序的可维护性和性能。 第7章详细介绍了测试，包括单元测试、集成测试和端到端测试等各种类型的测试方法。通过介绍Spring Boot中常用的测试框架和工具，以及编写和运行测试的最佳实践，帮助读者确保应用程序的稳定性和可靠性。 第8章详细讨论了安全性，包括认证和授权等方面的内容。通过介绍Spring Boot中常用的安全机制和最佳实践，帮助读者了解如何保护应用程序免受各种安全威胁。 第9章详细介绍了使用ChatGPT、“通义灵码”等AI工具来学习Spring Boot的方法。这些工具通过提供即时、个性化的指导，帮助读者快速提高学习效率。通过开发博客平台，读者将理论应用于实际，亲身体验Spring Boot的灵活性和强大功能，同时领略AI在软件开发中的创新应用。本书不仅激发读者的编程热情，更鼓励他们站在技术发展的前沿，探索编程教育的新趋势，利用AI工具提高学习效率，为未来的技术挑战做好准备。 第10章通过一个综合应用，演示如何利用AI工具辅助完成一个完整的博客项目。从项目规划、需求分析到技术选型、开发实现，展示如何结合AI工具，提供实时、个性化的技术支持和解决方案，以加速项目开发进程并确保项目质量。通过这一案例，读者将能够全面了解Spring Boot在实际项目中的应用，以及如何利用AI工具提升开发效率和项目成功率。 读者在使用本书时，可以根据自己的学习方式灵活选择学习内容，既可以按照书中的顺序学习，也可以选择先学习第9章，了解AI技术，并借助AI辅助学习。对于第5~8章内容，则可以根据兴趣和需要选择性学习，以满足个人学习目标。 本书特色 （1） AI工具辅助学习。利用AI工具，为学习Spring Boot提供即时、个性化支持，强调自主实践，以满足不同读者的学习需求。 （2） 系统化知识体系。采用设计思想，建立一个全面的学习体系。通过项目化教学，系统培养学生的编程思维、开发能力，以及解决实际问题的能力和团队协作能力。 （3） 提供新技术及应用。采用Spring Boot 3.x和Spring Security 6.x等新技术，深入探讨新特性和改进，确保技术知识的前沿性。 本书配套资源 为了便于教师教学和学生自学，本书配有微课视频、源代码、教学课件、教学大纲、教案、教学日历、期末试卷及答案。 （1） 教学视频获取方式：读者可以先扫描书本封底的文泉云盘防盗码，再扫描书中相应的视频二维码，观看教学视频。 （2） 源代码和全书网址获取方式：先扫描书本封底的文泉云盘防盗码，再扫描下方二维码，即可获取。 源代码 全书网址 （3） 其他配套资源获取方式：扫描书本封底的“书圈”二维码下载。 读者对象 本书是一本全面的Spring Boot学习资源书籍，适合高校学生、自学者、工程师、开发人员以及技术爱好者阅读学习，旨在为初学者提供系统的学习框架和相关技术知识体系，从而帮助读者打下坚实的职业基础。同时，它还可以作为技术培训机构的教材，能够有效地培养学生的求职竞争力。 在本书的编写过程中得到武汉大学易凡教授，武汉理工大学刘岚教授，LIMOS实验室Jean Connier博士，互联网公司的工程师张金龙、陆奎良、余倩、王健、杨汉、洪自华等的指导和帮助。在此，衷心地感谢各位给予的帮助和支持。 在本书的编写过程中，作者参考了诸多相关资料，在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。 限于个人水平和时间仓促，书中难免存在疏漏之处，欢迎广大读者批评指正。 作者 2025年1月

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