Aspect @Pointcut切入点解释

Aspectj切入点语法定义

在使用spring框架配置AOP的时候,不管是通过XML配置文件还是注解的方式都需要定义pointcut”切入点”

例如定义切入点表达式 execution (* com.sample.service.impl..*. *(..))

execution()是最常用的切点函数,其语法如下所示:

整个表达式可以分为五个部分:

1、execution(): 表达式主体。

2、第一个*号:表示返回类型, *号表示所有的类型。

3、包名:表示需要拦截的包名,后面的两个句点表示当前包和当前包的所有子包,com.sample.service.impl包、子孙包下所有类的方法。

4、第二个*号:表示类名,*号表示所有的类。

5、*(..):最后这个星号表示方法名,*号表示所有的方法,后面括弧里面表示方法的参数,两个句点表示任何参数

AspectJ的Execution表达式

execution()

execution()是最常用的切点函数,其语法如下所示:

execution(<修饰符模式>? <返回类型模式> <方法名模式>(<参数模式>) <异常模式>?) 除了返回类型模式、方法名模式和参数模式外,其它项都是可选的。与其直接讲解该方法的使用规则,还不如通过一个个具体的例子进行理解。下面,我们给出各种使用execution()函数实例。

1)通过方法签名定义切点

execution(public * *(..))l

匹配所有目标类的public方法,但不匹配SmartSeller和protected void showGoods()方法。第一个代表返回类型,第二个代表方法名,而..代表任意入参的方法;

execution(* *To(..))l

匹配目标类所有以To为后缀的方法。它匹配NaiveWaiter和NaughtyWaiter的greetTo()和serveTo()方法。第一个*代表返回类型,而*To代表任意以To为后缀的方法;

2)通过类定义切点

execution(* com.baobaotao.Waiter.*(..))l

匹配Waiter接口的所有方法,它匹配NaiveWaiter和NaughtyWaiter类的greetTo()和serveTo()方法。第一个代表返回任意类型,com.baobaotao.Waiter.代表Waiter接口中的所有方法;

execution(* com.baobaotao.Waiter+.*(..))l

匹 配Waiter接口及其所有实现类的方法,它不但匹配NaiveWaiter和NaughtyWaiter类的greetTo()和serveTo()这 两个Waiter接口定义的方法,同时还匹配NaiveWaiter#smile()和NaughtyWaiter#joke()这两个不在Waiter 接口中定义的方法。

3)通过类包定义切点

在类名模式串中,“.”表示包下的所有类,而“..”表示包、子孙包下的所有类。

execution(* com.baobaotao.*(..))l

匹配com.baobaotao包下所有类的所有方法;

execution(* com.baobaotao..*(..))l

匹 配com.baobaotao包、子孙包下所有类的所有方法,如com.baobaotao.dao,com.baobaotao.servier以及 com.baobaotao.dao.user包下的所有类的所有方法都匹配。“..”出现在类名中时,后面必须跟“*”,表示包、子孙包下的所有类;

execution(* com...*Dao.find(..))l

匹配包名前缀为com的任何包下类名后缀为Dao的方法,方法名必须以find为前缀。如com.baobaotao.UserDao#findByUserId()、com.baobaotao.dao.ForumDao#findById()的方法都匹配切点。

4)通过方法入参定义切点

切点表达式中方法入参部分比较复杂,可以使用“”和“ ..”通配符,其中“”表示任意类型的参数,而“..”表示任意类型参数且参数个数不限。

execution(* joke(String,int)))l

匹 配joke(String,int)方法,且joke()方法的第一个入参是String,第二个入参是int。它匹配 NaughtyWaiter#joke(String,int)方法。如果方法中的入参类型是java.lang包下的类,可以直接使用类名,否则必须使用全限定类名,如joke(java.util.List,int);

execution(* joke(String,*)))l

匹 配目标类中的joke()方法,该方法第一个入参为String,第二个入参可以是任意类型,如joke(String s1,String s2)和joke(String s1,double d2)都匹配,但joke(String s1,double d2,String s3)则不匹配;

execution(* joke(String,..)))l

匹配目标类中的joke()方法,该方法第 一个入参为String,后面可以有任意个入参且入参类型不限,如joke(String s1)、joke(String s1,String s2)和joke(String s1,double d2,String s3)都匹配。

execution(* joke(Object+)))l

匹 配目标类中的joke()方法,方法拥有一个入参,且入参是Object类型或该类的子类。它匹配joke(String s1)和joke(Client c)。如果我们定义的切点是execution(* joke(Object)),则只匹配joke(Object object)而不匹配joke(String cc)或joke(Client c)。

args()和@args()

args()函数的入参是类名,@args()函数的入参必须是注解类的类名。虽然args()允许在类名后使用+通配符后缀,但该通配符在此处没有意义:添加和不添加效果都一样。

1)args()

该函数接受一个类名,表示目标类方法入参对象按类型匹配于指定类时,切点匹配,如下面的例子:

args(com.baobaotao.Waiter)

表 示运行时入参是Waiter类型的方法,它和execution(* (com.baobaotao.Waiter))区别在于后者是针对类方法的签名而言的,而前者则针对运行时的入参类型而言。如 args(com.baobaotao.Waiter)既匹配于addWaiter(Waiter waiter),也匹配于addNaiveWaiter(NaiveWaiter naiveWaiter),而execution( (com.baobaotao.Waiter))只匹配addWaiter(Waiter waiter)方法;实际上,args(com.baobaotao.Waiter)等价于execution( *(com.baobaotao.Waiter+)),当然也等价于args(com.baobaotao.Waiter+)。

2)@args()

该函数接受一个注解类的类名,当方法的运行时入参对象标注发指定的注解时,方法匹配切点。这个切点函数的匹配规则不太容易理解,我们通过以下示意图对此进行详细讲解:

        图 4 @arg(M)匹配示意图(1)

T0、T1、T2、T3具有如图所示的继承关系,假设目标类方法的签名为fun(T1 t),它的入参为T1,而切面的切点定义为@args(M),T2类标注了@M。当fun(T1 t)传入对象是T2或T3时,则方法匹配@args(M)所声明定义的切点;
  • 1
  • 2
  • 3

再看下面的情况,假设方法签名是fun(T1 t),入参对于T1,而标注@M的类是T0,当funt(T1 t)传入T1、T2、T3的实例时,均不匹配切点@args(M)。

        图 5 @arg(M)匹配示意图(2)

在类的继承树中,①点为方法签名中入参类型在类继承树中的位置,我们称之为入参类型点,而②为标注了@M注解的类在类继承树中位置,我们称之为注解点。判断方法在运行时是否匹配@agrs(M)切点,可以根据①点和②点在类继承树中的相对位置来判别:
  • 1
  • 2
  • 3

1) 如果在类继承树中注解点②高于入参类型点①,则该目标方法不可能匹配切点@args(M),如图 5所示;

2) 如果在类继承树中注解点②低于入参类型点①,则注解点所在类及其子孙类作为方法入参时,该方法匹配@args(M)切点,如图 4所示。

下 面举一个具体的例子,假设我们定义这样的切点:@args(com.baobaotao.Monitorable) ,如果NaiveWaiter标注了@Monitorable,则对于WaiterManager#addWaiter(Waiter w)方法来说,如果入参是NaiveWaiter或其子类对象,该方法匹配切点,如果入参是NaughtyWaiter对象,不匹配切点。如果 Waiter标注了@Monitorable,但NaiveWaiter未标注@Monitorable,则 WaiterManager#addNaiveWaiter(NaiveWaiter w)却不匹配切点,这是因为注解点(在Waiter)高于入参类型点(NaiveWaiter)。

 

    大家应该明白一个道理,所有广为人用的框架/技术等.基本都是两个目的:

1.软件开发期(写代码,测试,上线)内,让开发人员用更少的代码完成同样的功能实现.

2.软件上线后的维护升级器,让让开发人员用更少的代码完成同样的功能实现.


    记住这两条,然后我们来看看AOP到底是什么,以及在什么地方能够让我们少写代码?


1.AOP是什么?

面向切面编程,能够让我们在不影响原有功能的前提下,为软件横向扩展 功能 .
2.在什么地方能够让我们少写代码?

要回答问题2,首先解决"横向"扩展什么意思?

理解了这个词基本就能理解AOP了.

软件开发可分为"持久层" "业务层" 控制器层"

所谓的"横向"就是指上面说到的三个层里的任意一层!

 使用AOP技术后,用一个方法,就能同时作用与一个层面内所有方法!

上句话不容易理解,栗子来了!

写日志是一个很好的编程习惯,不用AOP技术的话,我们应该怎么写日志?

  System.out.println("方法a开始执行");

 public void a(){

    System.out.println("我是一个方法");

}

 System.out.println("方法a执行成功");

上述是一个很简单的日志.两行代码也不多.

可是在真实开发中,面对100个甚至1000个方法时,这样写你会不会被累死?

如果用AOP的话,我们用一个方法就可以搞定所有的日志!

@Around("bean(*Service)")//指定要监控的bean中的方法
public Object testObject(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable{ //参数的意思是代理执行原软件中的方法
System.out.println(jp.getSignature()+"开始执行"); //在方法执行之前执行
Object val = jp.proceed();    
System.out.println(jp.getSignature()+"执行成功");//在方法执行之后执行
return val;    
}

OK!,搞定.现在所有业务层的方法执行前后都会打出日志了!.

一个方法搞定了需要机械重复的复制粘贴几百行的工作!世界美好了.

本文目的是简单说明使用AOP如何能帮助我们少写代码,具体如何使用请看下一篇.

http://blog.youkuaiyun.com/qq_35360135/article/details/79080502
 


 

面向切面编程(AOP是Aspect Oriented Program的首字母缩写) ,我们知道,面向对象的特点是继承、多态和封装。而封装就要求将功能分散到不同的对象中去,这在软件设计中往往称为职责分配。实际上也就是说,让不同的类设计不同的方法。这样代码就分散到一个个的类中去了。这样做的好处是降低了代码的复杂程度,使类可重用。
但是人们也发现,在分散代码的同时,也增加了代码的重复性。什么意思呢?比如说,我们在两个类中,可能都需要在每个方法中做日志。按面向对象的设计方法,我们就必须在两个类的方法中都加入日志的内容。也许他们是完全相同的,但就是因为面向对象的设计让类与类之间无法联系,而不能将这些重复的代码统一起来。
也许有人会说,那好办啊,我们可以将这段代码写在一个独立的类独立的方法里,然后再在这两个类中调用。但是,这样一来,这两个类跟我们上面提到的独立的类就有耦合了,它的改变会影响这两个类。那么,有没有什么办法,能让我们在需要的时候,随意地加入代码呢?这种在运行时,动态地将代码切入到类的指定方法、指定位置上的编程思想就是面向切面的编程。
一般而言,我们管切入到指定类指定方法的代码片段称为切面,而切入到哪些类、哪些方法则叫切入点。有了AOP,我们就可以把几个类共有的代码,抽取到一个切片中,等到需要时再切入对象中去,从而改变其原有的行为。
这样看来,AOP其实只是OOP的补充而已。OOP从横向上区分出一个个的类来,而AOP则从纵向上向对象中加入特定的代码。有了AOP,OOP变得立体了。如果加上时间维度,AOP使OOP由原来的二维变为三维了,由平面变成立体了。从技术上来说,AOP基本上是通过代理机制实现的。
AOP在编程历史上可以说是里程碑式的,对OOP编程是一种十分有益的补充。

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值