技术交流:springboot优雅获取自定义yml文件内容值

spring boot装载自定义yml文件 主要为大家详细介绍了spring boot装载自定义yml文件的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 立即下载

springboot优雅获取自定义yml文件内容值

@PropertySource

功能:@PropertySource注解用于指定资源文件读取的位置,它不仅能读取properties文件,也能读取xml文件,并且通过YAML解析器,配合自定义PropertySourceFactory实现解析YAML文件。

源码:

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Repeatable(PropertySources.class)
public @interface PropertySource {

	/**
	 * Indicate the name of this property source. If omitted, the {@link #factory}
	 * will generate a name based on the underlying resource (in the case of
	 * {@link org.springframework.core.io.support.DefaultPropertySourceFactory}:
	 * derived from the resource description through a corresponding name-less
	 * {@link org.springframework.core.io.support.ResourcePropertySource} constructor).
	 * @see org.springframework.core.env.PropertySource#getName()
	 * @see org.springframework.core.io.Resource#getDescription()
	 */
	String name() default "";

	/**
	 * Indicate the resource location(s) of the properties file to be loaded.
	 * <p>Both traditional and XML-based properties file formats are supported
	 * &mdash; for example, {@code "classpath:/com/myco/app.properties"}
	 * or {@code "file:/path/to/file.xml"}.
	 * <p>Resource location wildcards (e.g. *&#42;/*.properties) are not permitted;
	 * each location must evaluate to exactly one {@code .properties} or {@code .xml}
	 * resource.
	 * <p>${...} placeholders will be resolved against any/all property sources already
	 * registered with the {@code Environment}. See {@linkplain PropertySource above}
	 * for examples.
	 * <p>Each location will be added to the enclosing {@code Environment} as its own
	 * property source, and in the order declared.
	 */
	String[] value();

	/**
	 * Indicate if a failure to find a {@link #value property resource} should be
	 * ignored.
	 * <p>{@code true} is appropriate if the properties file is completely optional.
	 * <p>Default is {@code false}.
	 * @since 4.0
	 */
	boolean ignoreResourceNotFound() default false;

	/**
	 * A specific character encoding for the given resources, e.g. "UTF-8".
	 * @since 4.3
	 */
	String encoding() default "";

	/**
	 * Specify a custom {@link PropertySourceFactory}, if any.
	 * <p>By default, a default factory for standard resource files will be used.
	 * @since 4.3
	 * @see org.springframework.core.io.support.DefaultPropertySourceFactory
	 * @see org.springframework.core.io.support.ResourcePropertySource
	 */
	Class<? extends PropertySourceFactory> factory() default PropertySourceFactory.class;

}

@Value

功能:该注解的作用是将我们配置文件的属性读出来,有@Value(“${}”)和@Value(“#{}”)两种方式。

源码:

@Target({ElementType.FIELD, ElementType.METHOD, ElementType.PARAMETER, ElementType.ANNOTATION_TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface Value {

	/**
	 * The actual value expression such as <code>#{systemProperties.myProp}</code>
	 * or property placeholder such as <code>${my.app.myProp}</code>.
	 */
	String value();

}

示例代码

思路: 将自定义的aliyun.yml配置文件信息获取到spring中,便于源站url替换成cdn站点,防止资源盗链。

  1. 配置aliyun.yml
aliyun:
	cdn:
		url: https://cdn.aliyun.com
		privateKey: aliyuncdnkey
  1. 创建ALiYunCdnConfig类
@Component
@Getter
@Setter
@PropertySource("classpath:aliyun.yml")
public class ALiYunCdnConfig {

    @Value("${aliyun.cdn.url}")
    private String url;

    @Value("${aliyun.cdn.privateKey}")
    private String privateKey;
    
}
  1. 测试获取

编写相应的controller,依赖注入该ALiYunCdnConfig,对需要的源站url进行操作后返回加密后的cdn。

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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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Frank.ZH.Cai
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