SpringBoot--@PropertySource&@ImportResource&@Bean

《QGIS快速入门与应用基础》010:下载过程中常见问题(如网速慢、文件损坏) 针对QGIS下载过程中的常见问题提供了系统解决方案。主要解决下载速度慢(≤100KB/s)和文件损坏两大核心问题:通过切换国内镜像源(如清华大学、阿里云)、使用专业下载工具提升速度;采用MD5/SHA256校验确保文件完整性,并排查存储介质和杀毒软件干扰。文章还包含macOS权限问题、Linux依赖缺失等高频问题的速解方案,并附详细的排查流程图和预防技巧,帮助用户顺利完成QGIS下载。后续将详细介绍安装流程,适合零基础用户参考。 阅读详情
@PropertySource

作用:加载指定的配置文件

@Component
//@ConfigurationProperties(prefix = "person")
@PropertySource(value = {"classpath:person.properties"})//支持数组形式,一次加载多个配置文件
public class Person {
    @Value("${person.last-name}")
    private String lastName;
    @Value("#{11*2}")
    private Integer age;
    @Value("true")
    private Boolean boss;
    private Date birth;

    private Map<String,Object> map;
    private List<Object> lists;
    private Dog dog;
	...
}
@ImportResource

作用:导入Spring的配置文件,让配置文件里面的内容生效

因为Spring Boot里面没有Spring的配置文件,我们自己编写的配置文件,也不能自动识别;

想让Spring的配置文件生效,加载进来;@ImportResource标注在一个配置类上

@ImportResource(locations = {"classpath:beans.xml"})
导入Spring的配置文件让其生效

示例
spring的配置文件:beans.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <bean id="helloService" class="pers.zhang.springboot01helloworldquick.servece.HelloService">

    </bean>
</beans>
@SpringBootApplication
@ImportResource(locations = {"classpath:beans.xml"})
public class SpringBoot01HelloworldQuickApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBoot01HelloworldQuickApplication.class, args);
    }

}
@Autowired
    ApplicationContext ioc;

    @Test
    public void testHelloService(){
        boolean bool = ioc.containsBean("helloService");
        System.out.println(bool);//true
    }
@Bean

SpringBoot推荐给容器添加组件的方式:推荐使用全注解的方式

  1. 配置类**@Configuration**------>Spring配置文件

  2. 使用**@Bean**给容器中添加组件

示例:
配置类:

/**
 * @Configuration:指明当前类是一个配置类:就是来替代之前的Spring配置文件
 * 在配置文件中用<bean><bean/>标签添加组件
 */
@Configuration
public class MyAppConfig {

    //将方法的返回值添加到容器中;容器中这个组件默认的id就是方法名
    @Bean
    public HelloService helloService(){
        System.out.println("配置类@Bean给容器中添加组件了...");
        return new HelloService();
    }
}

主函数:

@SpringBootApplication
//@ImportResource(locations = {"classpath:beans.xml"})
public class SpringBoot01HelloworldQuickApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBoot01HelloworldQuickApplication.class, args);
    }

}

单元测试:

	@Autowired
    ApplicationContext ioc;

    @Test
    public void testHelloService(){
        boolean bool = ioc.containsBean("helloService");
        System.out.println(bool);
    }

输出:

配置类@Bean给容器中添加组件了...
2019-11-21 23:10:35.847  INFO 20184 --- [           main] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Initializing ExecutorService 'applicationTaskExecutor'
2019-11-21 23:10:38.175  INFO 20184 --- [           main] ingBoot01HelloworldQuickApplicationTests : Started SpringBoot01HelloworldQuickApplicationTests in 11.777 seconds (JVM running for 18.763)

true
基于STM32、HAL库的MPX5500DP气压传感器 驱动程序设计 define MPX5500DP_MIN_VOLTAGE 0.2f // 最小输出电压(V)#define MPX5500DP_MAX_VOLTAGE 4.7f // 最大输出电压(V)#define MPX5500DP_MIN_PRESSURE 0.0f // 最小压力(kPa)#define MPX5500DP_MAX_PRESSURE 500.0f // 最大压力(kPa)* @brief 读取压力值(kPa)// 计算压力值 (线性转换) 阅读详情

相关推荐

Understanding Lockup Cells

工具会分析扫描链和EDT逻辑之间的控制时序元素的时钟的时序关系,当必须要同步时钟并保持数据完整性时插入边沿触发寄存器(lockup cells)。可以使用report_edt_lockup_cells命令来展示工具已经插入的lockup cells的详细报告。

weixin_44954910的博客 1081

@PropertySource和@ImportResource,@Bean

一:@PropertySource 作用:加载指定的配置文件 比如在类路径下新增一个person.properties 加载配置文件 /* 将配置文件的每一个属性值映射到这个组件中 @ConfigurationProperties:告诉springBoot将本类中所有属性和配置文件中的相关配置进行绑定 prefix = "person" :配置文件中那个下面的属性...

qq_39093474的博客 240

Xilinx PL实现DP TX视频传输的关键配置与实战解析

本文详细解析了在Xilinx ZCU106开发板上,利用PL(可编程逻辑)实现DP TX(DisplayPort发送)视频传输的关键配置与实战流程。内容涵盖从硬件平台搭建、DP TX IP核参数(如链路速率、通道数、视频时序)的详细配置,到软件驱动初始化、中断处理及链路训练的全过程,并提供了屏幕闪烁、颜色异常等常见问题的避坑指南与调试技巧,旨在帮助开发者高效实现稳定的4K视频输出。

weixin_29165465的博客 352

SpringBoot中@Import和@ImportResource和@PropertySource

概述:@Import注解是引入java类: 导入@Configuration注解的配置类(4.2版本之前只可以导入配置类,4.2版本之后也可以导入普通类) 导入ImportSelector的实现类 导入ImportBeanDefinitionRegistrar的实现类 @ImportResource是引入spring配置文件.xml config包下的三个配置类 CDConfig....

上善若泪 1万+

无痛安装及初始配置 PHP 8.0.3 + Apache 2.4 + MySQL 8.0

PHP 8.0.3 + Apache 2.4 + MySQL 8.0MySQL 8.0.23 安装下载安装配置环境变量初始化MySQLPHP8.0.3 安装下载安装配置环境变量Apache 2.4 安装下载安装启动 MySQL 8.0.23 安装 下载 到官方网站下载:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 目前的最新版本是MySQL 8.0.23 在Windows上有两种安装方式,一个是zip压缩文件解压然后配置,另一个是图像化界面安装。 这里选择第一种方法安装:

Kuang Da's Blog 6208

BIM Revit教程(六)尝试安装 Revit 时显示“Autodesk Revit 已安装。”

在安装Revit或RevitLT时,若系统提示“AutodeskRevit版本已安装”,通常是由于旧版本残留文件未完全清除所致。解决方案包括:1.通过控制面板或Windows设置卸载旧版本Revit,确保所有相关组件被移除;2.使用Autodesk卸载工具(AdskUninstallHelper)进一步清理;3.谨慎操作注册表,删除与Revit相关的残留项;4.确保系统有至少30GB的可用磁盘空间;5.完成上述步骤后,重新尝试安装Revit。此外,文章还提到了一个免费功能商店,供用户寻找提效工具,并鼓励粉丝

ZOZO_888的博客 2129

@PropertySource与@ImportResource的区别

@PropertySource 自定义配置文件名称,多用于配置文件与实体属性映射。 引入说明 在从配置文件里获取值,与JavaBean做映射。存在一个问题,我们是从主配置(application.yml)里读取的。如果全部的配置都写到application里,那么主配置就会显得特别臃肿。为了按照不同模块自定义不同的配置文件引入了@PropertySource 配置 person.properti...

zzh_spring的博客 1752

【VisDrone数据集】YOLOX训练VisDrone数据集步骤与结果

YOLOX训练VisDrone数据集步骤与结果。

Gorgeous_wxd 2234

【小家Spring】Spring中@PropertySource和@ImportResource的区别,以及各自的实现原理解析

前言 @PropertySource和@ImportResource或许很多人都用过,并且都还没有用错。但是若真把他俩拿过来一起的时候,却有点傻傻分不清楚了。 是的,他俩都是向容器中导入Bean/属性信息,但是使用起来还是有很大的区别的,因此本文主要针对于他俩的区别,从原理的角度做一个解释,希望大家以后能区分开来。 可以记住一个通用的,适用于绝大部分场景的结论: @PropertySource用...

架构师:通透,才能写出好代码! 5076

基于双目视觉的行车中障碍距离检测方法研究与目标跟踪

本文将介绍基于Python语言的双目视觉技术,以及如何使用该技术检测行车中的障碍物并跟踪目标。双目视觉利用两个摄像头模拟人眼的立体视觉,通过对两个摄像头所捕捉的图像进行比较和分析,可以得到物体的深度信息。首先,我们需要安装Python的OpenCV库,该库提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。接下来,我们进入一个循环中,不断读取左右图像,并将其转换为灰度图像。在视差图上,您可以实现目标检测和跟踪算法来识别和跟踪行车中的障碍物。请注意,上述代码只是一个简单示例,您可以根据具体需求和算法进行修改和扩展。

ZgnObjectivec的博客 277

Python 爬虫实战:网站反爬机制绕过终极指南(技术原理 + 实战代码 + 避坑技巧)

在 Python 爬虫的世界里,反爬机制是每一个爬虫开发者都必须面对的挑战。网站为了保护自身数据不被恶意爬取,会设置各种反爬机制,这使得爬虫开发变得更加复杂和有趣。本文将详细介绍常见的网站反爬机制及其绕过方法,结合技术原理、实战代码和避坑技巧,帮助你成为一名优秀的爬虫开发者。

u014481728的博客 1006

通过@ImportResource实现xml配置的装载

通过初识springboot的实践,所有的bean装载全部通过java配置实现,那么一直以来习惯的xml配置是否就没有了用武之地呢,答案是否定的,下面就通过实践验证说明。 1、通过之前的实践,在启动类APP中定义了@ComponentScan(basePackages={"com.shf.SpringBoot1","com.shf.springboot.*"})扫描相关的注解配置类,故本

海锋博客 3万+

safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: MetadataIncompleteBuffer解决方案

本文主要介绍了safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: MetadataIncompleteBuffer解决方案,希望能对使用Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 Windows 2.2 Linux

weixin_43178406的博客 15万+

SpringBoot @PropertySource&@ImportResource&@Bean注解

一.@PropertySource:加载指定的配置文件 例如:加载person.properties person.properties内容: person.last-name=李四 person.age=18 person.birth=2019/01/07 person.boss=true person.maps.k1=v1 person.maps.k2=15 person.list...

hq.zheng的博客 295

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

SpringBoot:@PropertySource&@ImportResource&@Bean

1. @PropertySource:加载指定的配置文件; @ConfigurationProperties(prefix = “person”)默认从全局配置文件中获取值; 这样配置文件太大了,可以新建person.prpperties来存放与Person.java有关的配置文件 然后修改Person.java 运行Test 2. @ImportResource:导入Spring的配置...

F_aF_a的博客 207

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Springboot中@PropertySource&@ImportResource&@Bean

@PropertySource配合@ConfigurationProperties获取配置文件的元素 @PropertySource(value ={"classpath:person.properties"} ) @ConfigurationProperties(prefix = "person") @ImportResource 在启动类中导入配置文件(Spring的自定义配置文件等) @ImportResource(value = {"classpath:beans.xml"}) @Co.

Pancras_gc 161

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

springboot的@PropertySource&@ImportResource&@Bean

@PropertySource:加载指定的配置文件; /**  * 将配置文件中配置的每一个属性的值,映射到这个组件中  * @ConfigurationProperties:告诉SpringBoot将本类中的所有属性和配置文件中相关的配置进行绑定;  *      prefix = "person":配置文件中哪个下面的所有属性进行一一映射  *  * 只有这个组件是容器中的组件,才能容器提...

qq_36722039的博客 240

_019_SpringBoot_@PropertySource&@ImportResource&@Bean

@PropertySource:加载指定的配置文件; /* * 将配置文件中配置的每一个属性值,映射到这个组件中 * @ConfigutationProperties: 使springboot将本类中的属性和配置文件中的相关的配置进行绑定 * prefix = "person" : 配置文件中哪个下面的所有属性进行一一映射。 * * 只有这个组件是容器中的组件,才能使容器提供 @Configu...

poiuyppp的博客 237

5.Springboot中注解@PropertySource&@ImportResource&@Bean的使用

1.@PropertySource:加载指定的配置文件; 使用: @PropertySource(value = {"classpath:person.properties"}) @Component @ConfigurationProperties(prefix = "person") public class Person { private String lastName; private Integer age; private Boolean boss; a.@C

actores的博客 185

SpringBoot学习_@PropertySource&@ImportResource&@Bean

1

qq_36901488的博客 201

Springboot---@PropertySource&@ImportResource&@Bean

@PropertySource:加载指定的配置文件; /** * 将配置文件中配置的每一个属性的值,映射到这个组件中 * @ConfigurationProperties:告诉SpringBoot将本类中的所有属性和配置文件中相关的配置进行绑定; * prefix = "person":配置文件中哪个下面的所有属性进行一一映射 * * 只有这个组件是容器中的组件,才能容器提供的@ConfigurationProperties功能; * @ConfigurationProperti

song_quan_的博客 147

跟我学springboot(九)springboot注入@PropertySource&@ImportResource&@Bean

1.@PropertySource:加载指定的配置文件 新建配置文件person.properties person.last-name=李四 person.age=12 person.birth=2017/12/15 person.boss=false person.maps.k1=v1 person.maps.k2=14 person.lists=a,b,c person.dog.na...

木村的博客 772

Springboot入门(六)尚硅谷-@PropertySource&@ImportResource&@Bean加载外部配置文件

Springboot配置二 4、@PropertySource&@ImportResource&@Bean @PropertySource:加载指定的配置文件; /** * 将配置文件中配置的每一个属性的值,映射到这个组件中 * @ConfigurationProperties:告诉SpringBoot将本类中的所有属性和配置文件中相关的配置进行绑定; * pref...

qq_42408149的博客 384

@PropertySource&@ImportResource&@Bean

@PropertySource&@ImportResource&@Bean @PropertySource:加载指定的配置文件; @ConfigurationProperties(prefix = "person") 默认从全局配置文件中获取值; @ImportResource:导入Spring的配置文件,让配置文件里面的内容生效; Spring Boot里面没有Sp...

qq_39368007的博客 280

Spingboot|第六篇学习@PropertySource&@ImportResource&@Bean

Springboot 是简化Spring应用开发的创建、运行、调试、部署等一系列问题的框架是J2EE开发的一站式解决方案,自动装配的特性可以让我们更好的关注业务本身而不是外部的XML配置,我们只需遵循规范,引入相关的依赖就可以轻松的搭建出一个WEB工程 [如果你觉得对你有帮助,欢迎转发分享给更多的人学习] 上篇学习Spring Boot的配置文件分析@Value获取值@Configuratio...

September的博客 670

SpringBoot中注解@PropertySource与@ImportResource的区别与使用

SpringBoot中注解@PropertySource与@ImportResource的区别与使用 区别 @ConfigurationProperties 默认从全局配置文件中获取值 @PropertySource(value={"classpath:zhangsan.properties"}) 加载指定的配置文件 @ImportResource 导入Spring的配置文件,让配置文件里面的内容生效,主要是读取外部配置文件 使用 @PropertySource 其中,zhangsan.propertie

qq_38530648的博客 405
上一篇: Spring--JDBCTemplate常用方法使用
下一篇: MySQL--七种JOIN理论详解
吴声子夜歌
博客等级 码龄9年 2688粉丝 2270原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值