Editor
Eine VS Code Extension, die Sie bei der Erstellung und Aktualisierung von ldproxy Konfigurationen unterstützt.
Aktueller Stand
Eine Vorschauversion (v0.9.0
) ist verfügbar.
Verteilung
Derzeit ist die einzige Möglichkeit, die Erweiterung zu nutzen, das zur Verfügung gestellte Docker-Image, das eine Open-Source-Version von VS Code for the Web enthält.
Funktionen
Derzeit hat die Erweiterung nur eine einzige Funktion, den Befehl Create new entities
. Dieser bietet einen grafischen Assistenten zur automatischen Generierung von Provider- und Service-Konfigurationen aus Datenquellen.
Ausblick
v1.0.0
IntelliSense-Unterstützung für YAML-Konfigurationsdateien (Autovervollständigung, Syntaxprüfung, Dokumentationstooltips)v1.1.0
allgemeine Verfügbarkeit der Erweiterung für VS Code Desktop (macOS, Windows, Linux)
Installation
Das Docker-Image ist verfügbar unter ghcr.io/ldproxy/editor
. Es erwartet, dass der Workspace unter /data
gemountet wird. Die Anwendung läuft auf Port 80
.
Um den Editor mit Ihrem ldproxy-Konfigurationsverzeichnis in /home/user/ldproxycfg
zu starten und ihn unter http://localhost:8080
aufzurufen:
docker run -d -p 8080:80 -v /home/user/ldproxycfg:/data ghcr.io/ldproxy/editor
Verwendung
Wenn Sie die Anwendung unter http://localhost:8080
im Browser öffnen, sehen Sie das gemountete ldproxy-Konfigurationsverzeichnis auf der linken Seite. Sie können nun beginnen, Ihre Dateien zu bearbeiten.
Allgemeine Hilfe finden Sie in der Dokumentation zu [VS Code] (https://code.visualstudio.com/docs).
Erstellen neuer Entities
Wenn Sie die Befehlspalette öffnen und beginnen, ldproxy
einzugeben, sollte der Befehl ldproxy: Neue Entitäten erstellen
oben erscheinen. Wenn Sie ihn auswählen, wird der grafische Assistent in einem neuen Tab geöffnet.
Er ermöglicht es Ihnen, automatisch Provider- und Service-Konfigurationen aus PostgreSQL/PostGIS, GeoPackage und WFS Datenquellen zu generieren.
Notiz
Wenn Sie versuchen, auf eine PostgreSQL-Datenbank auf demselben Host zuzugreifen, auf dem der Docker-Container läuft, müssen Sie host.docker.internal
anstelle von localhost
verwenden.