mybatis-plus自动生成代码以及page的使用

MyBatis-Plus中分页插件IPage的使用 MyBatis-Plus中分页插件IPage的使用 使用步骤: 1.服务层的接口需要继承 IService<实体类> ,定义分页查询方法,其返回值类型是 IPage<实体类> . 2.服务的实现类要继承 ServiceImpl< Mapper接口类,实体类 > ,重写分页查询方法. 3.可以定义一个Page类 controller: @PostMapping("/getBomPage") @ApiOperation(value = "BOM列表分页查询", notes = 阅读详情

先说使用mybatis-plus自动生成代码

根据官网的步骤,先在pom中加入坐标:

        <!-- 代码生成器依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>
        <!-- 模板引擎依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.velocity</groupId>
            <artifactId>velocity-engine-core</artifactId>
            <version>2.3</version>
        </dependency>

在创建一个类, 和启动类同级,类代码如下:


```java
package com.example.mybatis;

import com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringPool;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.AutoGenerator;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.InjectionConfig;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.*;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.po.TableInfo;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.rules.NamingStrategy;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.engine.FreemarkerTemplateEngine;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

public class CodeGenerator {
    /**
     * <p>
     * 读取控制台内容
     * </p>
     */
    public static String scanner(String tip) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        StringBuilder help = new StringBuilder();
        help.append("请输入" + tip + ":");
        System.out.println(help.toString());
        if (scanner.hasNext()) {
            String ipt = scanner.next();
            if (StringUtils.isNotBlank(ipt)) {
                return ipt;
            }
        }
        throw new MybatisPlusException("请输入正确的" + tip + "!");
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 代码生成器
        AutoGenerator mpg = new AutoGenerator();

        // 全局配置
        GlobalConfig gc = new GlobalConfig();
        final String projectPath = System.getProperty("user.dir");
        gc.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
        gc.setAuthor("jobob");
        gc.setOpen(false);
        // gc.setSwagger2(true); 实体属性 Swagger2 注解
        mpg.setGlobalConfig(gc);

        // 数据源配置
        DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig();
        dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis-plus?useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=utf8");
        // dsc.setSchemaName("public");
        dsc.setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dsc.setUsername("root");
        dsc.setPassword("123");
        mpg.setDataSource(dsc);

        // 包配置
        final PackageConfig pc = new PackageConfig();
        pc.setModuleName(scanner("模块名"));
        pc.setParent("com.example.mybatis");
        mpg.setPackageInfo(pc);

        // 自定义配置
        InjectionConfig cfg = new InjectionConfig() {
            @Override
            public void initMap() {
                // to do nothing
            }
        };

        // 如果模板引擎是 freemarker
//        String templatePath = "/templates/mapper.xml.ftl";
        // 如果模板引擎是 velocity
         String templatePath = "/templates/mapper.xml.vm";

        // 自定义输出配置
        List<FileOutConfig> focList = new ArrayList<>();
        // 自定义配置会被优先输出
        focList.add(new FileOutConfig(templatePath) {
            @Override
            public String outputFile(TableInfo tableInfo) {
                // 自定义输出文件名 , 如果你 Entity 设置了前后缀、此处注意 xml 的名称会跟着发生变化!!
                return projectPath + "/src/main/resources/mapper/" + pc.getModuleName()
                        + "/" + tableInfo.getEntityName() + "Mapper" + StringPool.DOT_XML;
            }
        });
        /*
        cfg.setFileCreate(new IFileCreate() {
            @Override
            public boolean isCreate(ConfigBuilder configBuilder, FileType fileType, String filePath) {
                // 判断自定义文件夹是否需要创建
                checkDir("调用默认方法创建的目录,自定义目录用");
                if (fileType == FileType.MAPPER) {
                    // 已经生成 mapper 文件判断存在,不想重新生成返回 false
                    return !new File(filePath).exists();
                }
                // 允许生成模板文件
                return true;
            }
        });
        */
        cfg.setFileOutConfigList(focList);
        mpg.setCfg(cfg);

        // 配置模板
        TemplateConfig templateConfig = new TemplateConfig();

        // 配置自定义输出模板
        //指定自定义模板路径,注意不要带上.ftl/.vm, 会根据使用的模板引擎自动识别
        // templateConfig.setEntity("templates/entity2.java");
        // templateConfig.setService();
        // templateConfig.setController();

        templateConfig.setXml(null);
        mpg.setTemplate(templateConfig);

        // 策略配置
        StrategyConfig strategy = new StrategyConfig();
        strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
        strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
        strategy.setSuperEntityClass("");
        strategy.setEntityLombokModel(true);
        strategy.setRestControllerStyle(true);
        // 公共父类
        strategy.setSuperControllerClass("");
        // 写于父类中的公共字段
        strategy.setSuperEntityColumns("id");
        strategy.setInclude(scanner("表名,多个英文逗号分割").split(","));
        strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true);
        strategy.setTablePrefix(pc.getModuleName() + "_");
        mpg.setStrategy(strategy);
//        mpg.setTemplateEngine(new FreemarkerTemplateEngine());
        mpg.execute();
    }
}

然后启动这个类的main函数即可
按提示输入后,即可在路径下生成代码

page分页插件的使用

在mybatis-plus中使用分页插件,需要先引入分页插件. 如果直接new Page的话,即使给page赋值也没有效果.
首先应该创建一个类:MybatisPlusConfig

package com.example.mybatis.sys.page;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
@MapperScan("com.example.mybatis.sys.mapper")
public class MybatisPlusConfig {
    // 最新版
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.H2));
        return interceptor;
    }
}

有了他之后,就可以使page有效了.

示例代码如下:

    @GetMapping("/list")
    public void getUser()
    {
        List<User> userList = userService.getBaseMapper().selectList(null);
//        for (User user:userList
//             ) {
//            System.out.println(user.toString());
//        }
        IPage<User> page  =new Page(1,2);
        IPage pa = userService.page(page);
        System.out.println(pa.toString());
        userList = pa.getRecords();
        for (User user:userList
        ) {
            System.out.println(user.toString());
        }
    }
MyBatis-Plus分页查询 在实际开发中,对于大量数据的查询,可以通过分页查询的方式来减少查询量和提高查询效率。在 MyBatis-Plus 中,分页查询可以通过使用 Page 对象和 IService 接口提供的分页方法来实现。MyBatis-Plus 的分页插件 PaginationInnerInterceptor 提供了强大的分页功能,支持多种数据库,使得分页查询变得简单高效。 阅读详情

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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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MybatisPlus Page类的解析与使用

Mybatis-Plus Page类的详解与使用Page类源码分析功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 Page类 mp3.3.0后提供了分页这个扩展功能,传送门Page类源码看这里 源码分析 records 用来存放

bulinstar的博客 5万+

使用mybatis-plus基于BaseMapper的Page对象按条件分页查询

概述 在页面功能中经常会使用到分页对象,mybatis-plus中也为我们提供了分页操作对象Page 分页方法 需要注意的是Page对象接收当前页和当前页显示条数两个参数 //currentPage是页码,size条数 public PageResult<TbLabel> search(TbLabel tbLabel,int currentPage, int size){ if (currentPage==0||size==0){ current

weixin_40598838的博客 1万+

MyBatis-Plus中Page类各个参数的具体含义

MyBatis-Plus中Page类 MyBatisPlus在使用分页时需要传入一个Page对象,这里对该对象做一些解释 打开Page的源码我们可以看到Page实现了IPage接口 private static final long serialVersionUID = 8545996863226528798L; protected List<T> records; protected long total; protected long size; protec

qq_44099797的博客 1万+

【已解决】MyBatis-plus中的Page出现返回total总为0的问题--MyBatis-plus分页配置

在使用MyBatis-plus进行分页的过程中,发现返回的Page中的属性total总为0的问题,但是list内是有数据的! 可以尝试如下解决方案: 1.添加如下配置文件 @Configuration public class MybatisPlusConfig { /** * 分页插件 */ @Bean public PaginationIn...

任秋晓 8181

Mybatis-plus的分页查询

嗨,大家好!今天给大家分享的是Mybatis-plus 插件的分页机制,说起分页机制,相信我们程序员都不陌生,今天,我就给大家分享一下Mybatis-plus的分页机制,供大家学习和Copy。

旺仔爱编程 2万+

Mybatis-Plus使用Page、PageHelper实现分页

一、Page方式 1、依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> 2、实现 开

徒手千行代码无bug 4813

Mybatis-Plus和Mybatis区别

核心关系:MyBatis-Plus 是 MyBatis 的增强版,完全兼容 MyBatis,不改变原有使用方式,仅做功能补充。核心差异:MP 提供了「通用 CRUD、条件构造器、分页插件、代码生成器」等开箱即用的功能,大幅减少重复代码;而原生 MyBatis 更侧重 SQL 的手动控制。选型建议:优先选 MyBatis-Plus(开发效率更高),遇到复杂 SQL 时,仍可像原生 MyBatis 一样手动编写,兼顾效率与灵活性。

weixin_53050448的博客 1228

springboot集成mybatis-plus自动生成代码

springboot集成mybatis-plus自动生成代码 1.导包 <!--mybatis-plus--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> ...

马尾与发圈 1795
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