Spring MVC之@RequestMapping 详解

Spring MVC:@RequestMapping Spring MVC @RequestMapping注解介绍 阅读详情

引言:

前段时间项目中用到了REST风格来开发程序,但是当用POST、PUT模式提交数据时,发现服务器端接受不到提交的数据(服务器端参数绑定没有加任何注解),查看了提交方式为application/json, 而且服务器端通过request.getReader() 打出的数据里确实存在浏览器提交的数据。为了找出原因,便对参数绑定(@RequestParam、 @RequestBody、 @RequestHeader 、 @PathVariable)进行了研究,同时也看了一下HttpMessageConverter的相关内容,在此一并总结。


简介:

@RequestMapping

RequestMapping是一个用来处理请求地址映射的注解,可用于类或方法上。用于类上,表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。

RequestMapping注解有六个属性,下面我们把她分成三类进行说明。

1、 value, method;

value:     指定请求的实际地址,指定的地址可以是URI Template 模式(后面将会说明);

method:  指定请求的method类型, GET、POST、PUT、DELETE等;


2、 consumes,produces;

consumes: 指定处理请求的提交内容类型(Content-Type),例如application/json, text/html;

produces:    指定返回的内容类型,仅当request请求头中的(Accept)类型中包含该指定类型才返回;


3、 params,headers;

params: 指定request中必须包含某些参数值是,才让该方法处理。

headers: 指定request中必须包含某些指定的header值,才能让该方法处理请求。


示例:

1、value  / method 示例

默认RequestMapping("....str...")即为value的值;

  1. @Controller  
  2. @RequestMapping("/appointments")  
  3. public class AppointmentsController {  
  4.   
  5.     private final AppointmentBook appointmentBook;  
  6.       
  7.     @Autowired  
  8.     public AppointmentsController(AppointmentBook appointmentBook) {  
  9.         this.appointmentBook = appointmentBook;  
  10.     }  
  11.   
  12.     @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)  
  13.     public Map<String, Appointment> get() {  
  14.         return appointmentBook.getAppointmentsForToday();  
  15.     }  
  16.   
  17.     @RequestMapping(value="/{day}", method = RequestMethod.GET)  
  18.     public Map<String, Appointment> getForDay(@PathVariable @DateTimeFormat(iso=ISO.DATE) Date day, Model model) {  
  19.         return appointmentBook.getAppointmentsForDay(day);  
  20.     }  
  21.   
  22.     @RequestMapping(value="/new", method = RequestMethod.GET)  
  23.     public AppointmentForm getNewForm() {  
  24.         return new AppointmentForm();  
  25.     }  
  26.   
  27.     @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)  
  28.     public String add(@Valid AppointmentForm appointment, BindingResult result) {  
  29.         if (result.hasErrors()) {  
  30.             return "appointments/new";  
  31.         }  
  32.         appointmentBook.addAppointment(appointment);  
  33.         return "redirect:/appointments";  
  34.     }  
  35. }  

value的uri值为以下三类:

A) 可以指定为普通的具体值;

B)  可以指定为含有某变量的一类值(URI Template Patterns with Path Variables);

C) 可以指定为含正则表达式的一类值( URI Template Patterns with Regular Expressions);


example B)

  1. @RequestMapping(value="/owners/{ownerId}", method=RequestMethod.GET)  
  2. public String findOwner(@PathVariable String ownerId, Model model) {  
  3.   Owner owner = ownerService.findOwner(ownerId);    
  4.   model.addAttribute("owner", owner);    
  5.   return "displayOwner";   
  6. }  

example C)
  1. @RequestMapping("/spring-web/{symbolicName:[a-z-]+}-{version:\d\.\d\.\d}.{extension:\.[a-z]}")  
  2.   public void handle(@PathVariable String version, @PathVariable String extension) {      
  3.     // ...  
  4.   }  
  5. }  


2 consumes、produces 示例

cousumes的样例:

  1. @Controller  
  2. @RequestMapping(value = "/pets", method = RequestMethod.POST, consumes="application/json")  
  3. public void addPet(@RequestBody Pet pet, Model model) {      
  4.     // implementation omitted  
  5. }  
方法仅处理request Content-Type为“application/json”类型的请求。


produces的样例:

  1. @Controller  
  2. @RequestMapping(value = "/pets/{petId}", method = RequestMethod.GET, produces="application/json")  
  3. @ResponseBody  
  4. public Pet getPet(@PathVariable String petId, Model model) {      
  5.     // implementation omitted  
  6. }  

方法仅处理request请求中Accept头中包含了"application/json"的请求,同时暗示了返回的内容类型为application/json;


3 params、headers 示例

params的样例:

  1. @Controller  
  2. @RequestMapping("/owners/{ownerId}")  
  3. public class RelativePathUriTemplateController {  
  4.   
  5.   @RequestMapping(value = "/pets/{petId}", method = RequestMethod.GET, params="myParam=myValue")  
  6.   public void findPet(@PathVariable String ownerId, @PathVariable String petId, Model model) {      
  7.     // implementation omitted  
  8.   }  
  9. }  

 仅处理请求中包含了名为“myParam”,值为“myValue”的请求;


headers的样例:

  1. @Controller  
  2. @RequestMapping("/owners/{ownerId}")  
  3. public class RelativePathUriTemplateController {  
  4.   
  5. @RequestMapping(value = "/pets", method = RequestMethod.GET, headers="Referer=http://www.ifeng.com/")  
  6.   public void findPet(@PathVariable String ownerId, @PathVariable String petId, Model model) {      
  7.     // implementation omitted  
  8.   }  
  9. }  

 仅处理request的header中包含了指定“Refer”请求头和对应值为“http://www.ifeng.com/”的请求;



上面仅仅介绍了,RequestMapping指定的方法处理哪些请求,下面一篇将讲解怎样处理request提交的数据(数据绑定)和返回的数据。

Spring MVC框架下的@RequestMapping映射实践 在Spring框架中,类级别上的注解提供了一种将一个特定的类映射到URL路径上的方法。该注解可以被放置在控制器类的上方,目的是为控制器类中的所有方法提供一个共同的基础URL。这种方式可以简化URL的配置,并保持一致性。// 方法逻辑// 方法逻辑以上代码中,定义了一个基础路径/api/v1,所有在这个控制器中定义的方法都将继承这个路径。这也就意味着,getUsers方法实际上映射到了路径上。在Spring框架中,注解不仅可以应用于类级别,同样也可以应用于方法级别。 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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WhtBk
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