Spring 注释 @Autowired 和@Resource 的区别

本文详细解析了Spring框架中@Autowired与@Resource两个注解的区别,包括它们的装配方式、默认行为及如何配置。同时介绍了@Autowired结合@Qualifier使用的方法,以及@Resource如何通过name属性指定装配名称。

参见

http://www.cnblogs.com/leiOOlei/p/3713779.html


Spring 注释 @Autowired 和@Resource 的区别

Spring 注释 @Autowired 和@Resource 的区别

一、

@Autowired和@Resource都可以用来装配bean,都可以写在字段上,或者方法上。

 

二、

@Autowired属于Spring的;@Resource为JSR-250标准的注释,属于J2EE的。

 

三、

@Autowired默认按类型装配,默认情况下必须要求依赖对象必须存在,如果要允许null值,可以设置它的required属性为false,例如:@Autowired(required=false) ,如果我们想使用名称装配可以结合@Qualifier注解进行使用,如下:

@Autowired() 
@Qualifier("baseDao")
private BaseDao baseDao;

 

四、

@Resource,默认安装名称进行装配,名称可以通过name属性进行指定,如果没有指定name属性,当注解写在字段上时,默认取字段名进行安装名称查找,如果注解写在setter方法上默认取属性名进行装配。当找不到与名称匹配的bean时才按照类型进行装配。但是需要注意的是,如果name属性一旦指定,就只会按照名称进行装配。

 例如:

@Resource(name="baseDao")
private BaseDao baseDao;

 

五、

推荐使用:@Resource注解在字段上,这样就不用写setter方法了,并且这个注解是属于J2EE的,减少了与spring的耦合。这样代码看起就比较优雅。

 

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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