Spring Framework 5.0:Resources资源文件获取接口

Spring Boot 3.0与Mockito 5.0单元测试实战:从覆盖率到高质量代码 单元测试是软件工程中保障代码质量的核心实践,其核心原理在于通过隔离被测单元,验证其行为是否符合预期,从而在代码变更时提供快速反馈。在Java生态中,Spring Boot框架与Mockito测试库的组合,为构建高效、可维护的测试套件提供了强大支持。Spring Boot 3.0带来了更清晰的上下文隔离和测试切片支持,而Mockito 5.0则强化了对静态方法模拟等复杂场景的处理能力,二者的结合显著提升了单元测试的工程实践价值。这种技术组合尤其适用于微服务、企业级应用等需要高可靠性的后端开发场景,能够有效覆盖 阅读详情

这里写图片描述

如果我们把相关的资源文件放在resources里面,最后就会编译到target目录下。

Resources

https://docs.spring.io/spring/docs/5.0.1.BUILD-SNAPSHOT/spring-framework-reference/core.html#resources

Spring给我们封装了统一的接口,实现类有:

ClassPathResource
FileSystemResource
UrlResource
ByteArrayResource
InputStreamResource
ServletContextResource

代码演示:

        // 资源对象
        Resource resource  = new ClassPathResource("1.txt");
        // 文件对象
        File file =  resource.getFile();

        // 读取文件
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String str;
        while ((str = bufferedReader.readLine()) != null){
            System.out.println(str);  // 打印读取到的内容
        }
        bufferedReader.close();

成功读取到了1.txt文件中的内容。
上面代码是通过classpath的方式,如果换作FileSystemResource呢?

 Resource resource  = new FileSystemResource("/绝对路径/resources/1.txt");

文件系统的方式。

ResourceLoader

https://docs.spring.io/spring/docs/5.0.1.BUILD-SNAPSHOT/spring-framework-reference/core.html#resources-implementations-inputstreamresource

        ResourceLoader resourceLoader = new DefaultResourceLoader();
        Resource resource  = resourceLoader.getResource("classpath:1.txt");

        // 文件对象
        File file =  resource.getFile();

        // 读取文件
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String str;
        while ((str = bufferedReader.readLine()) != null){
            System.out.println(str);  // 打印读取到的内容
        }
        bufferedReader.close();

使用ResourceLoader不一样的地方,要写一个前缀。

ResourceLoader resourceLoader = new DefaultResourceLoader();
Resource resource  = resourceLoader.getResource("classpath:1.txt");

怎么结合到IoC容器中

我们前面学了IoC容器这个概念,我们的代码也是要统一到IoC容器里面,在Spring MVC里也是使用IoC容器来进行各种组件的加载。

因为,我们要考虑如何在IoC容器里实现?

1、比如我们有个MyTest组件

@Component("MyTest")
public class MyTest {

    public void show() throws Exception {
        ResourceLoader resourceLoader = new DefaultResourceLoader();
        Resource resource  = resourceLoader.getResource("classpath:1.txt");

        // 文件对象
        File file =  resource.getFile();

        // 读取文件
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String str;
        while ((str = bufferedReader.readLine()) != null){
            System.out.println(str);  // 打印读取到的内容
        }
        bufferedReader.close();
    }
}

注意关键代码:@Component("MyTest")

2、

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext();
        context.scan("SpringLean");
        context.refresh();

        MyTest myTest = context.getBean("MyTest",MyTest.class);
        myTest.show();
    }

这样就实现了

3、上面功能实现了,但还不够,我们还需要优化

    @Autowired
    ApplicationContext applicationContext;

    public void show() throws Exception {
        Resource resource  = applicationContext.getResource("classpath:1.txt");

        // 文件对象
        File file =  resource.getFile();

        // 读取文件
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String str;
        while ((str = bufferedReader.readLine()) != null){
            System.out.println(str);  // 打印读取到的内容
        }
        bufferedReader.close();
    }
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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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《苍穹外卖》Knife4j 接口文档打不开-Knife4j异常

哦对了,像这种成熟的项目,代码肯定是没问题的,出问题肯定就说版本依赖相关的,建议大家耐心一点,查一查官方说明还有社区讨论。所以项目里很可能混入了旧版 Swagger2 的配置或依赖,导致 Knife4j 页面资源和后端实际文档接口不匹配。/swagger-resources 这个地址,是早期 Swagger2 / Springfox 常见的接口路径。(这一次的根源还得从一开始选择了默认的比较新的SpringBoot的版本说起。起因是,我在跟课程进度的时候,完成了新建员工的操作,需要进行接口测试。

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