execution使用

机器学习笔记 - Tensorflow的eager execution、lazy execution、graph execution TensorFlow 2中的主要变化之一是即时执行(eager execution)。之前,TensorFlow 1在默认情况下总是使用延迟执行(lazy execution)。它之所以称为延迟,是因为直到被明确请求,操作才由框架运行。 下面使用一个简单的例子对延迟执行(lazy execution)和即时执行(eager execution)比较。 阅读详情
1.
定义切点,切点只有两个参数 一个表达式 一个参数

@Pointcut(value="表达标签(表达式)")
表达标签 
第一个根据注解匹配  @annotation  这个简单,有这个注解的就可以匹配
第二个是根据 execution 表达是来,这个容易配错,导致的后果严重,毫不夸张的讲整个切面报废

着重看一下 execution 的 正则匹配

修饰符匹配
public  private  protected

修饰符  返回值 类路径  方法名(参数) 异常类型  匹配规则
                       方法名(参数)必须输
参数匹配
(..) 代表所有参数
(.)代表仅有一个参数
(Integer,)代表第一个必须为Integer类型,第二个为任何值

方法名
* 所有   good *  以good 开头的所有接口

返回值匹配  * 表示任何返回值

练习一下:

(*  * *(..)) 所有方法
(* com.wind.service.WindService.*(..))  WindService类下的所有方法
(* com.wind.controller.WindController.*(..)) 该WindController类下的所有方法
(* com.wind.service.*.*(..))service包下的所有方法
(* com.wind.controller.*.*(..))controller包下的所有方法
(* com.wind.service..*.*(..))service包下和所有子包的所有方法
(* com.wind.controller..*.*(..))controller包下和所有子包的所有方法
注意点: 第一个 * 后面有空格



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