2024-09-06

Spring Boot 使用 spring-boot-starter-data-jpaspring-boot-starter-web 依赖可以快速实现简单的导入导出功能。以下是一个简单的导入导出示例:

首先,添加 Maven 依赖:




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 如果需要导出为 Excel 文件,可以添加以下依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.poi</groupId>
        <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
        <version>4.1.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

实体类(Entity)示例:




import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String name;
 
    private String email;
 
    // 省略 getter 和 setter 方法
}

仓库接口(Repository)示例:




import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

服务类(Service)示例:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.List;
 
@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    public List<User> listAllUsers() {
        return userRepository.findAll();
    }
 
    // 导入方法根据需要实现
    public void importUsers(List<User> users) {
        // 实现导入逻辑
    }
}

控制器(Controller)示例:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    // 导出接口
    @GetMapping("/export")
    public List<User> exportUsers() {
        return userService.listAllUsers();
    }
 
    // 导入接口
    @PostMapping("/import")
    public void importUsers(@RequestBody List<User> users) {
        userService.importUsers(users);
    }
}

以上代码提供了简单的导入和导出功能,导出接口使用 GET 请求,导入接口使用 POST 请求。如果需要导出为 Excel 文件,可以使用 Apache POI 库进行操作,并提供相应的导出接口。导入通常处理上传的文件(如 CSV 或 Excel 文件),解析内容,然后将数据保存到数据库中。

注意:实际应用中,导入导出功能可能需要考虑更多安全性和性能因素,如文件上传大小限制、分页处理、事务管理等。

2024-09-06



from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test_database']  # 选择数据库
collection = db['test_collection']  # 选择集合
 
# 插入文档
document = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'address': {'city': 'New York', 'country': 'USA'}}
collection.insert_one(document)
 
# 查询文档
query = {'name': 'Alice'}
result = collection.find_one(query)
print(result)
 
# 更新文档
update = {'$set': {'age': 30}}
collection.update_one(query, update)
 
# 删除文档
collection.delete_one(query)
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码展示了如何使用Python的pymongo库来连接到MongoDB,进行基本的插入、查询、更新和删除操作。同时也演示了如何使用MongoDB的聚合框架进行复杂查询和分析。

2024-09-06

在Spring Boot 3整合MyBatis Plus,你需要做以下几个步骤:

  1. 在pom.xml中添加MyBatis Plus的依赖。
  2. 配置application.properties或application.yml文件中的数据库连接信息。
  3. 创建实体类(Entity)、映射器接口(Mapper)及其XML文件。
  4. 配置MyBatis Plus的配置类,如分页插件等。
  5. 启动类上添加@MapperScan注解,扫描Mapper接口。

以下是一个简单的例子:

pom.xml依赖添加:




<dependencies>
    <!-- MyBatis Plus Starter -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.x.x</version>
    </dependency>
    <!-- 数据库驱动,以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.x.x</version>
    </dependency>
</dependencies>

application.properties配置:




spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

创建实体类:




@Data
@TableName("user") // 指定数据库表名
public class User {
    @TableId(type = IdType.AUTO) // 主键策略
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

创建Mapper接口:




@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 这里可以添加自定义方法,或者使用BaseMapper提供的方法
}

配置MyBatis Plus配置类:




@Configuration
public class MyBatisPlusConfig {
    @Bean
    public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
        return new PaginationInterceptor();
    }
}

启动类:




@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper") // 扫描Mapper接口
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

以上代码提供了整合MyBatis Plus的基本框架,你可以根据自己的需求添加更多的配置和功能。

2024-09-06

在这个例子中,我们将手动实现一个简单的HTTP服务器,用于处理静态文件和简单的servlet处理。




import java.io.*;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class SimpleWebServer {
    private int port;
    private String webAppRoot;
    private Map<String, HttpServlet> servlets = new HashMap<>();
 
    public SimpleWebServer(int port, String webAppRoot) {
        this.port = port;
        this.webAppRoot = webAppRoot;
    }
 
    public void addServlet(String path, HttpServlet servlet) {
        servlets.put(path, servlet);
    }
 
    public void start() throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port);
        System.out.println("Server started on port " + port);
 
        while (true) {
            Socket clientSocket = serverSocket.accept();
            handleRequest(clientSocket);
        }
    }
 
    private void handleRequest(Socket clientSocket) throws IOException {
        InputStream inputStream = clientSocket.getInputStream();
        OutputStream outputStream = clientSocket.getOutputStream();
 
        // 读取请求信息
        Request request = new Request(inputStream);
        System.out.println("Request URI: " + request.getUri());
 
        // 根据URI路径处理请求
        if (servlets.containsKey(request.getUri())) {
            HttpServlet servlet = servlets.get(request.getUri());
            servlet.service(request, new Response(outputStream));
        } else {
            String filePath = webAppRoot + request.getUri();
            File file = new File(filePath);
            if (file.exists()) {
                FilesUtil.copy(file, outputStream);
            } else {
                String errorMessage = "HTTP/1.1 404 File Not Found\r\nContent-Type: text/html\r\n\r\n";
                outputStream.write(errorMessage.getBytes());
            }
        }
 
        outputStream.close();
        inputStream.close();
        clientSocket.close();
    }
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        SimpleWebServer server = new SimpleWebServer(8080, "webapp");
        server.addServlet("/hello", new HelloServlet());
        server.start();
    }
}
 
class Request {
    private String uri;
 
    pub
2024-09-06



from diffusers import StableDiffusionPipeline
from diffusers.utils import set_seeds
from diffusers.controlnet.instant_id import InstantID
 
# 设置随机种子以获得可重复的结果
set_seeds(0)
 
# 加载Stable Diffusion模型和InstantID插件
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    revision="ff576924bffa696942774ff98a5ce59380c9729b",  # 使用特定的模型版本
    controlnet_config="controlnet,instant_id:1",  # 启用InstantID插件
)
 
# 准备输入图像和提示词
prompt = "A photo of a woman wearing a crown and a cape, with a bright background"
 
# 使用InstantID插件进行角色一致性生成
in_path = "instant_id_input.png"  # 输入图像路径,包含人物角色信息
out_path = "instant_id_output.png"  # 输出图像路径
instant_id = InstantID(pipe)
instant_id.generate(prompt, in_path, out_path)

这段代码展示了如何使用InstantID插件与ControlNet一起工作,以保持生成图像中的人物角色一致性。首先,我们设置了随机种子以确保结果的可重复性。然后,我们加载了Stable Diffusion模型并启用了InstantID插件。最后,我们使用提供的提示词和输入图像路径来生成一个保持角色一致性的新图像。

2024-09-06

要在Python中连接到远程Redis服务器,您可以使用redis-py库。首先,确保已经安装了这个库。如果没有安装,可以通过pip进行安装:




pip install redis

然后,使用以下代码连接到远程Redis服务器:




import redis
 
# 远程Redis服务器的IP地址
host = '远程redis的ip'
# 端口号,默认为6379
port = 端口号
# 密码,如果设置了的话
password = '密码'
 
# 创建一个Redis连接
r = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
 
# 测试连接
r.ping()

替换远程redis的ip端口号密码为你的远程Redis服务器的实际信息。decode_responses=True参数确保返回的数据是字符串而不是字节。

连接成功后,你可以使用r对象来执行Redis命令,例如:




# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = r.get('key')
print(value)

确保远程Redis服务器的防火墙和网络设置允许你从你的机器连接到指定的端口。

2024-09-06



// 引入G6和Feedback组件
import G6 from '@antv/g6';
import { Feedback } from '@antv/g6';
 
// 初始化G6图实例
const graph = new G6.Graph({
    container: 'mountNode', // 图的挂载容器
    width: 800, // 图的宽度
    height: 600, // 图的高度
    // ... 其他配置项
});
 
// 使用Feedback组件
const feedback = new Feedback({
    graph, // 关联的图实例
    // ... 其他配置项
});
 
// 监听反馈事件
feedback.on('feedback', (e) => {
    console.log(e.detail); // 打印反馈的详细信息
    // 这里可以将反馈信息发送到服务器端进行处理
});
 
// 渲染图
graph.render();

这段代码演示了如何在AntV G6图形库中集成Feedback组件,并监听用户的反馈事件。当用户在图表上进行交互时,如果他们点击、拖动或者在任何元素上有其他行为,Feedback组件会捕捉到这些信息并且触发一个自定义的feedback事件,我们可以在这个事件的回调函数中处理这些信息,例如将它们发送到服务器进行存储或分析。

2024-09-06

在Oracle中,要在执行DELETE操作后进行回滚,你需要在执行DELETE操作之前启动一个事务,并在之后进行提交。如果你想要回滚这个操作,你可以使用ROLLBACK命令。

以下是如何在Oracle中执行DELETE操作并能够回滚的步骤:

  1. 启动事务:



BEGIN TRANSACTION;
  1. 执行DELETE语句:



DELETE FROM your_table WHERE your_condition;
  1. 如果需要回滚,使用ROLLBACK命令:



ROLLBACK;

如果你不希望立即提交事务,你可以在最后使用COMMIT命令来永久应用更改。

下面是一个完整的示例,展示了如何在执行DELETE操作之后进行回滚:




-- 假设我们有一个表 employees,我们要删除id为10的记录
 
-- 1. 开始事务
BEGIN TRANSACTION;
 
-- 2. 执行DELETE语句
DELETE FROM employees WHERE id = 10;
 
-- 此时可以通过以下语句查询是否正确回滚
-- SELECT * FROM employees WHERE id = 10;
 
-- 如果你决定不想删除这条记录,可以执行以下命令进行回滚
-- 3. 回滚事务
ROLLBACK;
 
-- 如果你确定要保留这次删除,可以执行以下命令来提交事务
-- COMMIT;

请注意,在实际环境中,你可能需要根据你的应用程序的需求和上下文来管理事务的开始和结束。在实际的生产数据库中,错误的ROLLBACK可能会导致更大的数据一致性问题,因此务必谨慎操作。

2024-09-06

在Spring Boot项目中,我们可以使用application.yml文件来配置数据库连接,这样可以使配置更清晰,更易读。以下是一个配置PostgreSQL数据库的示例:




spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/your_database
    username: your_username
    password: your_password
    driver-class-name: org.postgresql.Driver

在这个配置中,spring.datasource.url 指定了数据库的JDBC连接字符串,包括了数据库引擎(PostgreSQL)、主机地址(localhost)、端口(5432)以及数据库名(your\_database)。spring.datasource.usernamespring.datasource.password 分别设置了数据库的用户名和密码。spring.datasource.driver-class-name 指定了JDBC驱动类名。

确保你的Spring Boot项目中包含了PostgreSQL的依赖,例如在Maven的pom.xml中添加:




<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>42.5.0</version> <!-- 请使用最新的版本号 -->
</dependency>

这样配置之后,Spring Boot应用会自动使用application.yml中的配置来创建数据库连接池。

2024-09-06

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,提供多个维度的流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能。

以下是使用 Sentinel 进行流量控制和熔断降级的简单示例:




import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelExample {
 
    static {
        initFlowRules(); // 初始化限流规则
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            Entry entry = null;
            try {
                entry = SphU.entry("HelloWorld"); // 资源名
                // 被保护的代码
                System.out.println("Hello, World!");
            } catch (BlockException e) {
                // 处理被流量控制的情况
                System.out.println("Blocked!");
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("HelloWorld"); // 限流的资源
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 限流规则
        rule.setCount(1); // 每秒允许的通过请求数
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules); // 加载限流规则
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个资源 HelloWorld,并设置了每秒只允许通过 1 个请求。如果请求的通过数量超过了规定的限制,Sentinel 会抛出 BlockException 异常,进行熔断降级处理。这样可以保护系统不被过多的请求压垮。