Spring MVC - Binding to multiple commands

本文介绍如何扩展Spring3 MVC的表单绑定功能,实现对多个command对象的支持,并探讨了两种解决方案:手工bind及使用自定义CommandFactoryBean。
需求:扩展spring 3 mvc表单绑定功能,使其能绑定多个command对象,且绑定对象规则按照 model.name 格式进行bind。
描述:spring 3 mvc现有表单绑定功能推荐用 form标签,且仅支持一个 command对象直接的绑定,
<form:form commandName="someCommand1"> 
</form:form>
绑定规则默认约定按照model的属性名进行匹配,现有的功能存在至少2个弊端:1)不支持多个command 对象绑定;2)如果要绑定除了command外的对象或者参数,必须不能重复现有绑定command 对象中的属性名。
解决思路有2个,本人推荐第2个:
1、form表单中input的name还是按照model.name格式,在 controller中form表单提交方法的签名为:method(HttpServerRequest request,……),在方法中遍历request中的参数,手工的bind。实现手工bind可以写个单独的工具类,用BeanWrapper wrapper = new BeanWrapperImpl(obj)来解决,具体的请参照ss3ex 中的工具类。
2、构建一个实现FactoryBean接口的超类,取名为CommandFactoryBean。以分页需求为例,学生信息分页,表单有2个对象,一个是page对象,另一个是学生对象。CommandFactoryBean类中包含2个属性,一是page类,第二个属性就是通过FactoryBean接口方法getObject()得到的绑定的model类(这里为学生类)。前台from表单:
<form:form commandName="commandFactoryBean"> 
<form:input path="page.pageNo"/>
<form:input path="student.name"/>
</form:form>
后台controller中方法签名就是
method(……,CommandFactoryBean commandFactoryBean)

肯定还有其他的解决办法,看到的请直接留言。
Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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