Bean的自动装配3

Bean的自动装配----ByName

ByName模式:

根据属性名自动装配。此选项将检查容器并根据名字查找与属性完全一致的bean,并将其与属性自动装配。例如,在bean定义中将autowire设置为by name,而该bean包含master属性(同时提供setMaster(..)方法),Spring就会查找名为masterbean定义,并用它来装配给master属性。

 

案例:
EmpServiceImpl.java
public class EmpServiceImpl {
       
	private AddressServiceImpl addressServiceImpl;	
	public AddressServiceImpl getAddressServiceImpl() {
		return addressServiceImpl;
	}
	public void setAddressServiceImpl(AddressServiceImpl addressServiceImpl) {
		this.addressServiceImpl = addressServiceImpl;
	}
	public  void   address(){
		System.out.println("address方法由测试类中调用:"+addressServiceImpl.getAddress() );
		
	}
}
AddressServiceImpl.java
public class AddressServiceImpl {

	private String address;
	public void setAddress(String address) {
		this.address = address;
	}
	public String getAddress() {
		System.out.println("显示xml中赋的address的值是" + address);
		return address;
	}

}
Xml中的bean
<bean id="empServiceImpl" class="cn.csdn.service.EmpServiceImpl"
		scope="singleton" autowire="byName" />
//一下bean的id的值需要同EmpServiceImpl类中封装的AddressServiceImpl类的对象的名称一样。ByName就是根据此名称进行查找的
	<bean id="addressServiceImpl" class="cn.csdn.service.AddressServiceImpl"
		scope="singleton">
		<property name="address">
			<value>北京中关村</value>
		</property>
	</bean>
byname
   byType
   在使用的过程中必须保证bean能够初始化即含有一个默认的构造器,否则的话会出现bug
   如果有默认的无参数的构造器就不需要多余的配置
   如果有带有参数的构造器,那在bean的配置中必须配置器初始化的参数 或者在bean中添加无参数的构造器

 

补充内容:依赖检查

Spring除了能对容器中bean的依赖设置进行检查外。还可以检查bean定义中实际属性值的设置,当然也包括采用自动装配方式设置属性值的检查。

模式

说明

none

没有依赖检查,如果bean的属性没有值的话可以不用设置。

simple

对于原始类型及集合(除协作者外的一切东西)执行依赖检查

object

仅对协作者执行依赖检查

all

对协作者,原始类型及集合执行依赖检查

 

dependency-check="objects":依赖对象检查 ,如果对象不存在(即找不到bean时)就会出现bug

  dependency-check:

         none:没有依赖检查

         simple(除了协作者)原始数据、集合执行依赖检查

         objects仅对协作者的依赖检查

         all 所有

自动装配就是针对bean的,匹配过程中可以依赖检查,检查的值为objects指的是仅对协作者执行依赖检查

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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