Commons DbUtils源码阅读三

本文深入解析DbUtils组件中的BasicRowProcessor类,详细介绍了其如何将ResultSet转换为数组、JavaBean及Map等不同形式的对象,并重点分析了内部类CaseInsensitiveHashMap的工作原理。
继续我们的DbUtils组件的阅读研究吧。

  RowProcessor的实现子类:BasicRowProcessor

    

Java代码  收藏代码
  1. /** 
  2.  * RowProcessor接口的实现类 
  3.  */  
  4. public class BasicRowProcessor implements RowProcessor {  
  5.   
  6.     /** 
  7.      * 默认转换器 
  8.      * 如果没有指定,则使用这个进行resultSet的转换 
  9.      */  
  10.     private static final BeanProcessor defaultConvert = new BeanProcessor();  
  11.   
  12.     private static final BasicRowProcessor instance = new BasicRowProcessor();  
  13.   
  14.     /** 
  15.      * 返回BasicRowProcessor的单实例 
  16.      * 过期方法,建议使用构造器创建对象,这个方法将在DbUtils 1.1中去掉 
  17.      * @return 这个类的单实例. 
  18.      * @deprecated 
  19.      */  
  20.     public static BasicRowProcessor instance() {  
  21.         return instance;  
  22.     }  
  23.   
  24.     /** 
  25.      * 使用这个实例来进行bean的转换 
  26.      */  
  27.     private final BeanProcessor convert;  
  28.   
  29.     /** 
  30.      * BasicRowProcessor构造器. 
  31.      * 默认使用BeanProcessor转换 
  32.      */  
  33.     public BasicRowProcessor() {  
  34.         this(defaultConvert);  
  35.     }  
  36.       
  37.     /** 
  38.      * BasicRowProcessor构造器. 
  39.      * @param convert 当需要将表属性名转换为bean属性时要使用的BeanProcessor实例 
  40.      * @since DbUtils 1.1 
  41.      */  
  42.     public BasicRowProcessor(BeanProcessor convert) {  
  43.         super();  
  44.         this.convert = convert;  
  45.     }  
  46.   
  47.     /** 
  48.      * 将ResultSet的一行转换为一个Object[]数组 
  49.      * 这个实现将ResultSet中的数据顺序的存入数组. 
  50.      * 如果列值为NULL,则数组元素设置为null. 
  51.      */  
  52.     public Object[] toArray(ResultSet rs) throws SQLException {  
  53.         ResultSetMetaData meta = rs.getMetaData();//获取ResultSet的MetaData对象  
  54.         int cols = meta.getColumnCount();//获取列数  
  55.         Object[] result = new Object[cols];  
  56.   
  57.         for (int i = 0; i < cols; i++) {  
  58.             result[i] = rs.getObject(i + 1);//获取每列对应的值,并赋给新数组  
  59.         }  
  60.   
  61.         return result;  
  62.     }  
  63.   
  64.     /** 
  65.      * 将ResultSet的指定行转换为一JavaBean. 
  66.      * 这个实现代理需要一个BeanProcessor实例. 
  67.      * 具体的可参见:BeanProcessor的toBean(java.sql.ResultSet, java.lang.Class)方法 
  68.      */  
  69.     public <T> T toBean(ResultSet rs, Class<T> type) throws SQLException {  
  70.         return this.convert.toBean(rs, type);  
  71.     }  
  72.   
  73.     /** 
  74.      * 将ResultSet的指定行转换为一JavaBean集合.   
  75.      * 该方法同样需要一个BeanProcessor实例  
  76.      * 具体的可参见:BeanProcessor的toBeanList(java.sql.ResultSet, java.lang.Class)方法 
  77.      */  
  78.     public <T> List<T> toBeanList(ResultSet rs, Class<T> type) throws SQLException {  
  79.         return this.convert.toBeanList(rs, type);  
  80.     }  
  81.   
  82.     /** 
  83.      * 将指定的ResultSet行转换为一个Map 
  84.      * 这个实现返回一个以大小写无关的列名为键值的Map集合  
  85.      * 例如:调用map.get("COL")或者map.get("col")返回相同的值. 
  86.      */  
  87.     public Map<String, Object> toMap(ResultSet rs) throws SQLException {  
  88.         Map<String, Object> result = new CaseInsensitiveHashMap();//创建一个自定义的大小写无关的Map实例  
  89.         ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();  
  90.         int cols = rsmd.getColumnCount();  
  91.   
  92.         for (int i = 1; i <= cols; i++) {  
  93.             result.put(rsmd.getColumnName(i), rs.getObject(i));//这一用法就是将列名为键值  
  94.         }  
  95.   
  96.         return result;  
  97.     }  
  98. }  

 

  BasicRowProcessor这个类实现了RowProcessor接口的ResultSet转换为其它对象的方法,现对这个类的几点具体说明如下:

      1)

      

Java代码  收藏代码
  1. public Object[] toArray(ResultSet rs) throws SQLException   

    这个方法也实在是没啥好说的,一切尽在掌握,很直白,就是利用ResultSet的MetaData对象来对当前行进行数据的处理操作,最后存入一数组对象,所以,略过!

    2)

    

Java代码  收藏代码
  1. public <T> T toBean(ResultSet rs, Class<T> type) throws SQLException {  
  2.     return this.convert.toBean(rs, type);  
  3. }  
  4.   
  5. public <T> List<T> toBeanList(ResultSet rs, Class<T> type) throws SQLException {  
  6.     return this.convert.toBeanList(rs, type);  
  7. }  

  这两个方法之所以会要一起列出来,主要是出于以下几个原因的考虑,一点是,它们都需要一个BeanProcessor实例来对ResultSet进行处理;另一点则是,我不想把对这两个的分析放在这里,而是想考虑放到下一节:BeanProcessor的分析(对BeanProcessor的分析也会碰到一新东西,那就是Java的内省Introspector,挺有意思的一知识点,你,值得期待)。实际上呢,我们通过对BasicRowProcessor的分析,我们也可以知道,它默认是采用这个BeanProcessor来处理ResultSet的。

     3)       

Java代码  收藏代码
  1. public Map<String, Object> toMap(ResultSet rs) throws SQLException  

 

   根据这个方法的注释说明,它根据列名获取值,是大小写无关的,实际上一般的Map不可能做到这一点,因为Java是个区分大小写的语言,所以,它肯定对Map进行了封装。实际上呢,这个类里面有个静态的内部类CaseInsensitiveHashMap,真正的奥秘就在这里!这里我把它移出来了,现对此Map的分析如下:

   

Java代码  收藏代码
  1. /** 
  2.  * 为了不区分大小写查找而将所有的key转换为小写字符串的Map. 
  3.  * 这个HashMap的实现不允许键值为null,因为我们要将所有的键值变为小写, 
  4.  *  即调用key.toString().toLowerCase(). 
  5.  */  
  6. private static class CaseInsensitiveHashMap extends HashMap<String, Object> {  
  7.     /** 
  8.      * 以小写字母为键值的内部Map集合 
  9.      * 所有的查询操作步骤操作经过以下三步: 
  10.      * 1)、将参数Key转换为小写 
  11.      * 2)、获取小写Key获取真实Key 
  12.          * 3)、通过真实的Key值获取到值 
  13.      */  
  14.     private final Map<String,String> lowerCaseMap = new HashMap<String,String>();  
  15.   
  16.     /** 
  17.      * Required for serialization support. 
  18.      *  
  19.      * @see java.io.Serializable 
  20.      */   
  21.     private static final long serialVersionUID = -2848100435296897392L;  
  22.   
  23.     @Override  
  24.     public boolean containsKey(Object key) {  
  25.         Object realKey = lowerCaseMap.get(key.toString().toLowerCase());  
  26.         return super.containsKey(realKey);  
  27.         // Possible optimisation here:  
  28.         // Since the lowerCaseMap contains a mapping for all the keys,  
  29.         // we could just do this:  
  30.         // return lowerCaseMap.containsKey(key.toString().toLowerCase());  
  31.     }  
  32.   
  33.     @Override  
  34.     public Object get(Object key) {  
  35.         Object realKey = lowerCaseMap.get(key.toString().toLowerCase());//获取真正的Key值,然后回去值  
  36.         return super.get(realKey);  
  37.     }  
  38.   
  39.     @Override  
  40.     public Object put(String key, Object value) {  
  41.         /* 
  42.          * In order to keep the map and lowerCaseMap synchronized, 
  43.          * we have to remove the old mapping before putting the  
  44.          * new one. Indeed, oldKey and key are not necessaliry equals. 
  45.          * (That's why we call super.remove(oldKey) and not just 
  46.          * super.put(key, value)) 
  47.          */  
  48.         Object oldKey = lowerCaseMap.put(key.toLowerCase(), key);//返回之前存在的值,实际上对应的Key  
  49.         Object oldValue = super.remove(oldKey);  
  50.         super.put(key, value);  
  51.         return oldValue;//返回之前的值  
  52.     }  
  53.   
  54.    @Override  
  55.     public void putAll(Map<? extends String,?> m) {  
  56.         for (Map.Entry<? extends String, ?> entry : m.entrySet()) {  
  57.             String key = entry.getKey();  
  58.             Object value = entry.getValue();  
  59.             this.put(key, value);  
  60.         }  
  61.     }  
  62.   
  63.     @Override  
  64.     public Object remove(Object key) {  
  65.         Object realKey = lowerCaseMap.remove(key.toString().toLowerCase());//返回该键对应的值  
  66.         //实际上我们可以理解为拿到真正的Key值,然后删除对应的值  
  67.         return super.remove(realKey);  
  68.     }  
  69. }  

    很一目了然了已经,通过成员变量lowerCaseMap来达到大小写通吃的目的,这个lowerCaseMap,Key值为小写化的列名,Value值才对应真实列名(即未做最小化处理的列名)。所以说,每次在以列名获取值时,先对其进行最小化,再通过lowerCaseMap获取对应的真实列名,然后再获取到值,这样就达到了一个不区分大小写的效果。OK,这个Map转换总算整明白了。这样呢,我们对这个BasicRowProcessor类的解读也算是圆满完成了。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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