Spring AOP 入门 注解

Spring入门到精通:第四章 AOP:5.AOP基于注解实现 这节我们看下注解的实现方式。 一、AOP基于注解实现思路 (1)添加AOP依赖:spring-aspects(包含aspectj); (2)开启AspectJ自动代理:@EnableAspectJAutoProxy; (3)编写切面:@AspectJ+@Component (4)测试 二、AOP基于注解实现 (1)添加AOP依赖:spring-aspects; 在pom.xml文件中添加如下依赖: <?xml version="1.0" encoding="UT... 阅读详情

Spring AOP 入门 注解

一、注解方式开发AOP

  • 创建Maven项目引入相应的pom
  • 引入Spring的配置文档 applicationContext.xml
  • 编写目标类以文章的增删改查为例,并完成配置
    ArticleDao.java
public class ArticleDao {
    public void save() {
        System.out.println("增加文章信息业务逻辑代码");
    }

    public boolean delete() {
        System.out.println("删除文章信息业务逻辑代码");
        return true;
    }

    public void update() {
        System.out.println("更新文章信息业务逻辑代码");

    }

    public void find() {
        System.out.println("查询文章信息业务逻辑代码");
        // 演示异常通知时打开
        // int i = 10 / 0;
    }
}

save演示前置通知

delete演示后置通知

update演示环绕通知

find演示异常通知和最终通知

将bean交给spring管理

   <!--配置目标类-->
   <bean id="articleDao" class="edu.xufe.dao.ArticleDao"></bean>
  • 编写切面类并配置
public class MyAspectAnnotation {
    /**
     * 前置通知
     *
     * @param joinPoint
     */
    public void permissionToCheck(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("权限校验业务逻辑代码........." + joinPoint);
    }

    /**
     * 后置通知
     */
    public void writeLog(Object result) {
        System.out.println("日志业务逻辑代码........." + result);
    }

    /**
     * 环绕通知
     *
     * @param proceedingJoinPoint
     * @return
     */
    public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
        System.out.println("环绕通知方法执行前业务逻辑代码。。。。。。。。。");

        Object object = proceedingJoinPoint.proceed();

        System.out.println("环绕通知方法执行后业务逻辑代码。。。。。。。。。");
        return object;
    }

    /**
     * 异常通知
     */
    public void afterThrowing(Throwable e) {
        System.out.println("异常通知逻辑代码........." + e);
    }

    public void after() {
        System.out.println("最终通知逻辑代码.........");
    }
}

 <!--配置切面类-->
    <bean class="edu.xufe.aspect.MyAspectAnnotation" id="myAspectAnnotation"></bean>
  • 在配置文档中开启注解的AOP开发
  <!--开启注解的AOP开发-->
  <aop:aspectj-autoproxy/>
  • 在切面类上使用注解
    • @Aspect 将类识别为切面
    • @Before 前置通知:@Before(value=“execution(表达式)”)

    @Before(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.save())”)

    • @AfterReturning:后置通知@AfterReturning(value=“execution(表达式)”)

    @AfterReturning(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.delete(…))”,returning = “result”)

    • @Around 环绕通知:@Around(value=“execution(表达式)”)

    @Around(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.update(…))”)

    • @AfterThrowing(value=“execution(表达式)”)

    @AfterThrowing(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.find(…))”,throwing = “e”)

    • @After(value=“execution(表达式)”)

    @After(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.find(…))”)

加上注解后的切面类

@Aspect
public class MyAspectAnnotation {
    /**
     * 前置通知
     *
     * @param joinPoint
     */
    @Before(value = "execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.save(..))")
    public void permissionToCheck(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("权限校验业务逻辑代码........." + joinPoint);
    }

    /**
     * 后置通知
     * returning = "result" 用于获取返回值
     */
    @AfterReturning(value = "execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.delete(..))",returning = "result")
    public void writeLog(Object result) {
        System.out.println("日志业务逻辑代码........."+result);
    }

    /**
     * 环绕通知
     *
     * @param proceedingJoinPoint
     * @return
     */
    @Around(value = "execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.update(..))")
    public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
        System.out.println("环绕通知方法执行前业务逻辑代码。。。。。。。。。");

        Object object = proceedingJoinPoint.proceed();

        System.out.println("环绕通知方法执行后业务逻辑代码。。。。。。。。。");
        return object;
    }

    /**
     * 异常通知
     */
    @AfterThrowing(value = "execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.find(..))",throwing = "e")
    public void afterThrowing(Throwable e) {
        System.out.println("异常通知逻辑代码........." + e);
    }

    @After(value = "execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.find(..))")
    public void after() {
        System.out.println("最终通知逻辑代码.........");
    }
}
  • 编写测试
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")

public class ArticleDaoTest {
    @Resource(name = "articleDao")
    private ArticleDao articleDao;

    @Test
    public void test() {
        articleDao.save();
        articleDao.update();
        articleDao.delete();
        articleDao.find();
    }
}
  • 切入点的配置 注解

    • @Pointcut(value=“execution(表达式)”)

    @Pointcut(value = “execution(* edu.xufe.dao.ArticleDao.save(…))”)
    private void pointcut() {
    }

  • 切入点的使用

@Before(value = “类名.pointcut()”)

使用切入点配置:便于维护,当方法很多时我们修改@Before(value=“execution(表达式)”) 这类配置显得很多很麻烦
但是修改切入点只改一个地方 及@Pointcut(value=“execution(表达式)”)中的表达式。

该目标类没有实现接口,所以在调试过程中我们可以看见AOP底层使用了Cglib代理。

Spring框架注解驱动AOP实战入门 面向切面编程(Aspect-Oriented Programming, AOP)是软件开发中的一种编程范式,旨在将横切关注点(cross-cutting concerns)从业务逻辑中分离出来。AOP技术通过预定义的方式来应用这些关注点,从而提高模块化,使得业务代码更加清晰,易于维护。在Spring框架中,AOP(面向切面编程)的实现依赖于特定的库和模块。为了让Spring项目具有AOP能力,开发者需要在项目的依赖配置文件中添加相应的依赖项。常用的库包括:spring-aop。 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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