JSR-303校验 @Valid, @Validated

别再混淆了!一文带你搞懂@Valid和@Validated的区别 本文介绍了@Valid注解和@Validated注解的不同,同时也进一步介绍了Springboot 参数校验的使用。 阅读详情

JSR-303校验 @Valid, @Validated

空检查
  • @Null 验证对象是否为null
  • @NotNull 验证对象是否不为null, 无法查检长度为0的字符串
  • @NotBlank 检查约束字符串是不是Null还有被Trim的长度是否大于0,只对字符串,且会去掉前后空格
  • @NotEmpty 检查约束元素是否为NULL或者是EMPTY.

==@NotNull是通过 null来判断

@NotEmpty是通过 .size()= =0和.length()= =0判断

@NotBlank是通过 .trim().length()= =0判断 按照实际的需求来使用

Booelan检查
  • @AssertTrue 验证 Boolean 对象是否为 true
  • @AssertFalse 验证 Boolean 对象是否为 false
长度检查
  • @Size(min=, max=) 验证对象(Array,Collection,Map,String)长度是否在给定的范围之内
  • @Length(min=, max=) Validates that the annotated string is between min and max included.
日期检查
  • @Past 验证 Date 和 Calendar 对象是否在当前时间之前
  • @Future 验证 Date 和 Calendar 对象是否在当前时间之后
  • @Pattern 验证 String 对象是否符合正则表达式的规则
数值检查

建议使用在Stirng,Integer类型,不建议使用在int类型上,因为表单值为“”时无法转换为int,但可以转换为Stirng为"",Integer为null

  • @Min 验证 Number 和 String 对象是否大等于指定的值

  • @Max 验证 Number 和 String 对象是否小等于指定的值

  • @DecimalMax 被标注的值必须不大于约束中指定的最大值. 这个约束的参数是一个通过BigDecimal定义的最大值的字符串表示.小数存在精度

  • @DecimalMin 被标注的值必须不小于约束中指定的最小值. 这个约束的参数是一个通过BigDecimal定义的最小值的字符串表示.小数存在精度

  • @Digits 验证 Number 和 String 的构成是否合法

  • @Digits(integer=,fraction=) 验证字符串是否是符合指定格式的数字,interger指定整数精度,fraction指定小数精度。

  • @Range(min=, max=) 检查数字是否介于min和max之间.

  • @Range(min=10000,max=50000,message=“range.bean.wage”)
    private BigDecimal wage;

  • @Valid 递归的对关联对象进行校验, 如果关联对象是个集合或者数组,那么对其中的元素进行递归校验,如果是一个map,则对其中的值部分进行校验.(是否进行递归验证)

  • @CreditCardNumber信用卡验证

  • @Email 验证是否是邮件地址,如果为null,不进行验证,算通过验证。

  • @ScriptAssert(lang= ,script=, alias=)

  • @URL(protocol=,host=, port=,regexp=, flags=)

简单举例
public class UserInfo {
   
    @NotBlank(message = "姓名不能为空")
    private String username;

    //    @NotEmpty(message = "密码不能为空")
    @Length(min = 6, max = 10, message = "密码长度只能在6-10之间")
    private String password;

    @Min(value = 18, message = "年龄最小为18")
    @Max(value = 60, message = "年龄最大为60")
    int age;

    @AssertTrue(message = "必须同意条款")
    boolean agree;
}
    @ResponseBody
    @GetMapping("validate")
    public Map<String, String> validate(@Valid UserInfo userInfo, BindingResult result){

        Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        if (result.hasErrors()) {
            List<ObjectError> list  = result.getAllErrors();
            for (ObjectError error :
                    list) {
                FieldError fieldError = (FieldError)error;
                String defaultMessage = fieldError.getDefaultMessage();
                String field = fieldError.getField();
                map.put(field, defaultMessage);
            }
        }
        return map;
    }

在这里插入图片描述

@Validated

@Valid是javax.validation里的。

@Validated是@Valid 的一次封装,是Spring提供的校验机制使用。@Valid不提供分组功能

特殊用法:

  • 分组: 当一个实体类需要多种验证方式时,例:对于一个实体类的id来说,新增的时候是不需要的,对于更新时是必须的, 可以通过groups对验证进行分组
public interface AllFiled {
}

public interface First {
}

public interface Secend {
}

public class UserInfo {
    private Integer uid;

    @NotBlank(message = "姓名不能为空", groups = {First.class, AllFiled.class})
    private String username;

    @NotEmpty(message = "密码不能为空", groups = {AllFiled.class})
    @Length(min = 6, max = 10, message = "密码长度只能在6-10之间", groups = {AllFiled.class})
    private String password;

    //临时加的字段
    @Min(value = 18, message = "年龄最小为18", groups = {AllFiled.class})
    @Max(value = 60, message = "年龄最大为60", groups = {AllFiled.class})
    int age;

    //临时加的字段
    @AssertTrue(message = "必须同意条款", groups = {Secend.class, AllFiled.class})
    boolean agree;
}

    @ResponseBody
    @GetMapping("validate")
    public Map<String, String> validate(@Validated({AllFiled.class}) UserInfo userInfo, BindingResult result){

        Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        if (result.hasErrors()) {
            List<ObjectError> list  = result.getAllErrors();
            for (ObjectError error :
                    list) {
                FieldError fieldError = (FieldError)error;
                String defaultMessage = fieldError.getDefaultMessage();
                String field = fieldError.getField();
                map.put(field, defaultMessage);
            }
        }
        return map;
    }
}

当@Validated分组为空时, 只会验证没有分组的属性, 如上面的uid;

当@Validated{First.class}时, 只会验证分组为First.class的字段, 对于其他分组字段和未分组字段都为空

SpringBoot使用Validation校验参数 JSR(Java Specification Requests)是Java界的重要标准;JSR又细分很多标准,其中JSR303就代表Bean Validation。更多细节可参考:https://jcp.org/en/jsr/detail?id=303。 目录 准备工作 约束性注解(简单)说明 @Validated的使用时机 @Validated与@Valid的简单对比说明... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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