2024-09-05

@ResponseBody 注解用于将控制器的方法返回的对象,通过适当的HttpMessageConverter转换为指定的格式后,写入到响应流中。这就是说,返回的数据不是HTML标签的形式,而是其他某种格式的数据,比如JSON,XML等。

在Spring MVC中,@ResponseBody注解的作用主要是使Controller的方法返回的数据直接写入HTTP response body中,而不是以视图的形式进行展示。

在使用@ResponseBody后,返回的数据不会被解析为视图,而是直接写入HTTP response body中。比如,我们可以这样使用:




@Controller
public class MyController {
 
    @RequestMapping("/json")
    @ResponseBody
    public String json() {
        return "{\"name\":\"John\", \"age\":30}";
    }
}

在上述代码中,json()方法返回的字符串会直接写入HTTP响应体中,而不是作为视图名称处理。

另外,Spring MVC在默认情况下可以根据请求的Accept头来决定返回JSON或XML等不同的数据类型。

如果你想返回JSON,并且希望使用的是Jackson库,那么你可以这样使用:




@Controller
public class MyController {
 
    @RequestMapping("/user")
    @ResponseBody
    public User json() {
        return new User("John", 30);
    }
}

在这个例子中,User对象会被自动转换为JSON格式的字符串。

注意:在使用@ResponseBody注解时,请确保你的项目中包含了相应的JSON处理库,如Jackson或Gson等。否则,@ResponseBody无法正常工作。

2024-09-05

在Spring Boot中,你可以使用RestController来创建一个控制器,它可以返回JSON格式的数据。以下是一个简单的例子:




import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@RestController
public class JsonController {
 
    @GetMapping("/getJson")
    public Map<String, Object> getJson() {
        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("key1", "value1");
        data.put("key2", "value2");
        return data;
    }
}

在这个例子中,@RestController注解告诉Spring这是一个控制器,它的方法返回的数据应该自动被转换成JSON格式。@GetMapping("/getJson")注解指定了处理GET请求的方法。当你访问/getJson路径时,你会得到一个JSON对象,例如:




{
  "key1": "value1",
  "key2": "value2"
}

Spring Boot会自动使用Jackson库将Java对象序列化为JSON格式。如果你需要返回特定的JSON格式,你可以定义一个POJO(Plain Old Java Object)类并返回该类的实例。例如:




public class MyData {
    private String key1;
    private String key2;
 
    // 必须有无参构造函数
    public MyData() {}
 
    // getter和setter方法
    public String getKey1() { return key1; }
    public void setKey1(String key1) { this.key1 = key1; }
    public String getKey2() { return key2; }
    public void setKey2(String key2) { this.key2 = key2; }
}
 
@RestController
public class JsonController {
 
    @GetMapping("/getJson")
    public MyData getJson() {
        MyData data = new MyData();
        data.setKey1("value1");
        data.setKey2("value2");
        return data;
    }
}

在这个例子中,MyData类定义了需要返回的JSON数据的结构。当你访问/getJson路径时,你会得到一个对应MyData类属性的JSON对象。

2024-09-04



import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializeConfig;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializeFilter;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
 
public class FastJsonDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SerializeConfig
        SerializeConfig serializeConfig = new SerializeConfig();
        // 添加自定义序列化处理
        // 假设有一个自定义的序列化处理类 CustomSerializeFilter
        serializeConfig.put(SomeClass.class, new CustomSerializeFilter());
 
        // 创建ParserConfig
        ParserConfig parserConfig = new ParserConfig();
        // 添加自定义反序列化处理
        // 假设有一个自定义的反序列化处理类 CustomDeserializer
        parserConfig.putDeserializer(SomeClass.class, new CustomDeserializer());
 
        // 使用自定义配置进行序列化
        SomeClass object = new SomeClass();
        String jsonString = JSON.toJSONString(object, serializeConfig);
        System.out.println(jsonString);
 
        // 使用自定义配置进行反序列化
        SomeClass newObject = JSON.parseObject(jsonString, SomeClass.class, parserConfig, JSON.DEFAULT_PARSER_FEATURE);
        System.out.println(newObject);
    }
}
 
// 假设有一个自定义的序列化处理类
class CustomSerializeFilter implements SerializeFilter {
    @Override
    public void write(JSONSerializer serializer, Object object, Object fieldName, Type fieldType, int features) throws IOException {
        // 自定义序列化逻辑
    }
}
 
// 假设有一个自定义的反序列化处理类
class CustomDeserializer implements ObjectDeserializer {
    @Override
    public SomeClass deserialze(DefaultJSONParser parser, Type type, Object fieldName) {
        // 自定义反序列化逻辑
        return null;
    }
 
    @Override
    public int getFastMatchToken() {
        return 0;
    }
}
 
// 假设有一个要序列化和反序列化的类 SomeClass
class SomeClass {
    // 类的属性和方法
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot项目中使用fastjson的SerializeConfig和ParserConfig来自定义序列化和反序列化处理。在实际应用中,你需要替换掉CustomSerializeFilter和CustomDeserializer类,以及SomeClass类,为它们提供具体的序列化和反序列化逻辑。

2024-09-04

在Django中,你可以使用Django REST framework的Serializer来将Model转换成JSON tree。以下是一个简单的例子:

首先定义你的Model:




from django.db import models
 
class Category(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    parent = models.ForeignKey('self', on_delete=models.CASCADE, null=True, blank=True, related_name='children')

然后创建Serializer:




from rest_framework import serializers
 
class CategorySerializer(serializers.ModelSerializer):
    children = serializers.SerializerMethodField()
 
    class Meta:
        model = Category
        fields = ('name', 'children')
 
    def get_children(self, obj):
        children = Category.objects.filter(parent=obj)
        serializer = CategorySerializer(children, many=True)
        return serializer.data

现在你可以使用Serializer来序列化你的Category树:




from django.core.management.base import BaseCommand
from myapp.models import Category
from myapp.serializers import CategorySerializer
 
class Command(BaseCommand):
    def handle(self, *args, **options):
        root_categories = Category.objects.filter(parent__isnull=True)
        serializer = CategorySerializer(root_categories, many=True)
        print(serializer.data)

这个命令会打印出Category树的JSON表示,递归包含所有子节点。你可以根据需要调整Serializer的字段和方法,来满足你的具体需求。

2024-09-04

QSettings、QSQLite 和 QJSON 分别是用于配置数据的存储方式。

  1. QSettings:QSettings 是一个跨平台的API,用于读取和写入平台无关的应用程序和系统设置。



QSettings settings("MySoft.ini", QSettings::IniFormat);
settings.beginGroup("MyApp");
settings.setValue("geometry", geometry);
settings.setValue("recentFiles", recentFiles);
settings.endGroup();
  1. QSQLite:QSQLite 是一个与数据库SQLite交互的Qt库。



QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("MyDatabase.db");
if (!db.open()) {
    qDebug() << "Database error occurred";
    return;
}
 
QSqlQuery query;
query.exec("CREATE TABLE people (id INTEGER PRIMARY KEY, firstname VARCHAR(20), lastname VARCHAR(20))");
query.exec("INSERT INTO people VALUES(101, 'Danny', 'Young')");
 
QSqlQuery query;
query.exec("SELECT firstname, lastname FROM people WHERE id = 101");
while (query.next()) {
    QString firstName = query.value(0).toString();
    QString lastName = query.value(1).toString();
    qDebug() << firstName << lastName;
}
  1. QJSON:QJson 是处理 JSON 数据的 Qt 库。



QJsonObject json;
json["name"] = "John Doe";
json["age"] = 30;
json["email"] = "johndoe@example.com";
 
QJsonDocument document;
document.setObject(json);
QString jsonString = document.toJson(QJsonDocument::Indented);
qDebug() << jsonString;
 
QJsonParseError parseError;
QJsonDocument jsonDoc = QJsonDocument::fromJson(jsonString.toUtf8(), &parseError);
if (parseError.error != QJsonParseError::NoError) {
    qDebug() << "JSON parse error";
    return;
}
 
if (jsonDoc.isObject()) {
    QJsonObject jsonObj = jsonDoc.object();
    qDebug() << jsonObj["name"].toString();
    qDebug() << jsonObj["age"].toInt();
    qDebug() << jsonObj["email"].toString();
}

以上代码分别展示了如何使用QSettings、QSQLite和QJSON来存储和读取数据。具体使用哪种方式,取决于您的具体需求,例如数据量大小、数据类型、是否需要跨平台等。

2024-09-04



// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 定义连接字符串和数据库名
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'exampleDb';
 
// 创建新的MongoClient实例
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
// 连接到服务器
client.connect(function(err) {
  if(err){
    console.log('数据库连接失败', err);
    return;
  }
  console.log('连接成功');
 
  // 选择数据库
  const db = client.db(dbName);
 
  // 选择集合
  const collection = db.collection('geoData');
 
  // 创建GeoJSON对象
  const geoJsonPoint = {
    type: "Feature",
    properties: {
      name: "Sample Point"
    },
    geometry: {
      type: "Point",
      coordinates: [24.97, 60.17]
    }
  };
 
  // 插入GeoJSON对象
  collection.insertOne(geoJsonPoint, function(err, result) {
    if(err){
      console.log('插入失败', err);
      return;
    }
    console.log('插入成功', result.insertedId);
 
    // 查询附近的地点
    collection.find({
      geometry: {
        $nearSphere: {
          $geometry: {
            type: "Point",
            coordinates: [24.97, 60.17]
          },
          $maxDistance: 1000 // 1000米
        }
      }
    }).toArray(function(err, results) {
      if(err){
        console.log('查询失败', err);
        return;
      }
      console.log('附近地点:', results);
 
      // 关闭数据库连接
      client.close();
    });
  });
});

这段代码首先创建了一个MongoDB客户端实例,然后连接到本地的MongoDB服务器。接着,它选择了一个数据库和集合,并定义了一个GeoJSON对象。然后,它插入了这个对象到集合中,并查询了一个特定位置附近的地点。最后,它关闭了数据库连接。这个过程展示了如何在MongoDB中进行GeoJSON数据的基本CRUD操作。

2024-09-04

在Spring Cloud Gateway中,修改请求和返回的参数可以通过定义全局过滤器来实现。以下是一个简单的例子,展示如何修改请求的JSON参数和返回值。

首先,创建一个自定义的全局过滤器:




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequestDecorator;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
@Component
public class ModifyRequestFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 修改请求体中的JSON参数
        return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
                .flatMap(dataBuffer -> {
                    byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                    dataBuffer.read(bytes);
                    String bodyStr = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
                    // 修改bodyStr为新的请求体
                    // ...
                    String modifiedBodyStr = modifyBody(bodyStr);
                    Flux<DataBuffer> modifiedBody = Flux.just(exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(modifiedBodyStr.getBytes()));
                    DataBufferUtils.join(modifiedBody).subscribe(dataBuffer1 -> {
                        ServerHttpRequestDecorator decorator = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
                            @Override
                            public Flux<DataBuffer> getBody() {
                                return modifiedBody;
                            }
                        };
                        return chain.filter(exchange.mutate().request(decorator).build());
                    });
                    return Mono.empty();
                });
    }
 
    private String modifyBody(String bodyStr) {
        // 修改bodyStr中的内容
        // 例如:将某个字段替换或添加新字段
        // return bodyStr;
        return bodyStr; // 修改后的请求体
    }
}

在这个例子中,ModifyRequestFilter实现了GlobalFilter接口,并在filter方法中读取请求体,修改它,然后将修改后的请求体传递给下游服务。

对于返回值的修改,可以在ModifyRequestFilter中添加对响应的处理,例如修改响应头或者响应体。

注意:处理请求和响应体可能会影响性能,因为它们需要读取和写入缓冲区。在生产环境中应该谨慎使用。

确保你的ModifyRequestFilter被Spring容器管理,通常通过@Component注解实现。

2024-09-04



-- 假设我们有一个名为'user_data'的表,需要添加一个新列'settings'并将原有的'user_preferences'列的数据迁移到新列中。
 
-- 更新表结构以添加新列'settings'
ALTER TABLE user_data ADD COLUMN settings TEXT;
 
-- 将'user_preferences'列的数据转换为JSON格式,并更新到新列'settings'中
-- 注意:这里假设'user_preferences'列本身就是一个JSON格式的字符串
UPDATE user_data SET settings = user_preferences;
 
-- 移除不再需要的列'user_preferences'
ALTER TABLE user_data RENAME COLUMN user_preferences TO _user_preferences_old;
 
-- 如果需要的话,可以恢复原来的列名,但需要确保数据已经迁移到新的列'settings'中
-- ALTER TABLE user_data RENAME COLUMN _user_preferences_old TO user_preferences;

这个例子展示了如何在SQLite中使用ALTER TABLE语句来添加新列,并通过UPDATE语句来迁移数据。同时,它也演示了如何重命名不再需要的列,以及如何将非结构化的数据转换为JSON格式以适应新的列设置。这个过程是数据库升级的标准做法,对于开发者来说具有很好的教育意义和实用价值。

2024-09-04

在Spring Data JPA中,要实现对jsonb类型字段的条件查询,你需要使用@Query注解结合原生SQL,并且可能需要使用JPA的Criteria API进行动态查询构建。

以下是一个简单的例子,假设你有一个实体Entity,它有一个jsonb类型的字段data




import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.EntityResult;
import javax.persistence.FieldResult;
import javax.persistence.NamedNativeQuery;
import javax.persistence.SqlResultSetMapping;
import org.hibernate.annotations.Type;
import org.hibernate.annotations.TypeDefs;
import org.springframework.data.jpa.domain.AbstractPersistable;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
import java.util.List;
 
@Entity
@TypeDefs({
    @TypeDef(name = "jsonb", typeClass = JsonBinaryType.class)
})
@NamedNativeQuery(
    name = "Entity.findByDataKey",
    query = "SELECT e.* FROM entity e WHERE e.data ? :key = :value",
    resultSetMapping = "entityMapping"
)
@SqlResultSetMapping(
    name = "entityMapping",
    entities = @EntityResult(entityClass = Entity.class)
)
public class Entity extends AbstractPersistable<Long> {
    @Type(type = "jsonb")
    private JsonObject data;
 
    // getters and setters
}
 
public interface EntityRepository extends CrudRepository<Entity, Long> {
    @Query(name = "Entity.findByDataKey", nativeQuery = true)
    List<Entity> findByDataKey(String key, String value);
}

在这个例子中,我们定义了一个名为Entity.findByDataKey的原生SQL命名查询,它使用WHERE子句来检查jsonb字段data中的键值对。然后,我们定义了一个EntityRepository接口,其中包含一个方法findByDataKey,该方法使用@Query注解来引用这个原生命名查询。

请注意,JsonBinaryTypeJsonObject是假设的类,你需要替换为实际使用的类型。此外,这个例子假设你已经有了处理jsonb类型的Hibernate类型定义和相应的类。

这个例子展示了如何使用Spring Data JPA结合原生SQL来实现对jsonb类型字段的条件查询。根据你的数据库和Spring Data JPA版本,你可能需要调整实现细节。

2024-09-04

Spring Boot 整合 RedisSearch 和 RedisJSON 的方法通常涉及到配置和使用 Spring Data Redis 相关的模块。以下是一个简单的例子,展示如何在 Spring Boot 应用中配置和使用 RedisSearch 和 RedisJSON。

首先,在 pom.xml 中添加依赖:




<!-- Redis 基础依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- RedisSearch 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.redis.client</groupId>
    <artifactId>redis-client</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
<!-- RedisJSON 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.redislabs</groupId>
    <artifactId>redisjson</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

然后,在 application.propertiesapplication.yml 中配置 Redis 连接信息:




# application.properties 示例
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

接下来,你可以创建一个配置类来配置 Redis 的客户端,并使用 RedisSearch 和 RedisJSON 的 API 进行操作。




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(); // 或者其他的连接工厂实现
    }
 
    // 如果需要使用 RedisSearch,可以配置相关的模板
    @Bean
    public RedisSearchTemplate redisSearchTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new RedisSearchTemplate(factory);
    }
 
    // 如果需要使用 RedisJSON,可以配置相关的模板
    @Bean
    public RedisJSONTemplate redisJSONTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new RedisJSONTemplate(factory);
    }
}

最后,你可以在你的服务中使用这些模板来执行 RedisSearch 和 RedisJSON 的操作。




@Service
public class RedisSearchService {
 
    @Autowired
    private RedisSearchTemplate redisSearchTemplate;
 
    // 使用 RedisSearch 的方法
    public void useRedisSearch() {
        // 创建索引,添加文档等操作
    }
}
 
@Service
public class RedisJSONService {
 
    @Autowired
    private RedisJSONTemplate redisJSONTemplate;
 
    // 使用 RedisJSON 的方法
    public void useRedisJSON() {
        // 使用 JSON 操作,如设置 JSON 值,获取 JSON 值等
    }
}

请注意,上述代码中的 RedisSearchTemplateRedisJSONTemplate 是假设的模板类,你需要根据实际的 Redis 客户端库来实现。确保你使用的库支持 RedisSearch 和 RedisJSON 的相关命令。

以上代码提供了整合 RedisSearch 和 RedisJSON 的基本框架。根据你的具体需求,你可能需要实现更多的配置和逻辑。