java 利用反射机制,获取实体所有属性和方法,并对属性赋值

本文介绍了一种在Java中处理通过webService传来的实体对象Person的方法,该方法用于将实体对象中的所有null值替换为特定默认值,如字符串类型的null值替换为空字符串等。

一个普通的实体Person:

private int id;
private String name;
private Date createdTime;
...
//其它字段
// get set方法
...............

现在需要把通过webService传过来的实体Person里面的所有字段的null值,换成""
实现思路:
1.获取实体的所有字段,遍历
2.获取字段类型
3.调用字段的get方法,判断字段值是否为空
4.如果字段值为空,调用字段的set方法,为字段赋值
code:

Field[] field = model.getClass().getDeclaredFields(); // 获取实体类的所有属性,返回Field数组

        try {
            for (int j = 0; j < field.length; j++) { // 遍历所有属性
                String name = field[j].getName(); // 获取属性的名字
                name = name.substring(0, 1).toUpperCase() + name.substring(1); // 将属性的首字符大写,方便构造get,set方法
                String type = field[j].getGenericType().toString(); // 获取属性的类型
                if (type.equals("class java.lang.String")) { // 如果type是类类型,则前面包含"class ",后面跟类名
                    Method m = model.getClass().getMethod("get" + name);
                    String value = (String) m.invoke(model); // 调用getter方法获取属性值
                    if (value == null) {
                        m = model.getClass().getMethod("set"+name,String.class);
                        m.invoke(model, "");
                    }
                }
                if (type.equals("class java.lang.Integer")) {
                    Method m = model.getClass().getMethod("get" + name);
                    Integer value = (Integer) m.invoke(model);
                    if (value == null) {
                        m = model.getClass().getMethod("set"+name,Integer.class);
                        m.invoke(model, 0);
                    }
                }
                if (type.equals("class java.lang.Boolean")) {
                    Method m = model.getClass().getMethod("get" + name);
                    Boolean value = (Boolean) m.invoke(model);
                    if (value == null) {
                        m = model.getClass().getMethod("set"+name,Boolean.class);
                        m.invoke(model, false);
                    }
                }
                if (type.equals("class java.util.Date")) {
                    Method m = model.getClass().getMethod("get" + name);
                    Date value = (Date) m.invoke(model);
                    if (value == null) {
                        m = model.getClass().getMethod("set"+name,Date.class);
                        m.invoke(model, new Date());
                    }
                }
         // 如果有需要,可以仿照上面继续进行扩充,再增加对其它类型的判断
            }
        } catch (NoSuchMethodException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SecurityException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IllegalAccessException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IllegalArgumentException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InvocationTargetException e) {
            e.printStackTrace();

        }


方式二

1、根据对象获得所有字段的值

public static void method(Object obj) {
try {
Class clazz = obj.getClass();
Field[] fields = obj.getClass().getDeclaredFields();//获得属性
for (Field field : fields) {
PropertyDescriptor pd = new PropertyDescriptor(field.getName(),
clazz);
Method getMethod = pd.getReadMethod();//获得get方法
Object o = getMethod.invoke(obj);//执行get方法返回一个Object
System.out.println(o);
}
} catch (SecurityException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalArgumentException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IntrospectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}

2、通过对象和具体的字段名字获得字段的值

public static void method(Object obj, String filed) {
try {
Class clazz = obj.getClass();
PropertyDescriptor pd = new PropertyDescriptor(filed, clazz);
Method getMethod = pd.getReadMethod();//获得get方法


if (pd != null) {


Object o = getMethod.invoke(obj);//执行get方法返回一个Object
System.out.println(o);


}
} catch (SecurityException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalArgumentException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IntrospectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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