除了 ${},Thymeleaf 的这些用法让你直呼内行

QT实现串口通信 要实现串口通信,需要知道串口通信需要的信息 主要参数有:波特率、校验位、数据位、停止位、控制流 主要操作有:串口的打开和关闭、刷新设备串口、接发数据、开关显示灯等。 实现效果如图: 最后附赠完整源码。 第一步:在头文件中引入 QtSerialPort 类的两个头文件(必须引入) // 引入串口通信的两个头文件(第一步) #include <QtSerialPort/QSerialPort> // 提供访问串口的功能 #include <QtSerialPo 阅读详情

01 引言

Thymeleaf 是一个用于 Web 和独立环境的现代服务器端 Java 模板引擎。它能够处理 HTML、XML、JavaScript、CSS 甚至纯文本。其核心目标是为开发工作流程带来优雅的自然模板——可以在浏览器中直接静态打开显示原型,也能通过注入动态数据作为模板正常运行,这极大地加强了前后端协作的效率。

与传统的 JSP 相比,Thymeleaf 不依赖 Servlet容器,可以与 Spring Framework 无缝集成,并且语法更简洁、更现代化,已成为 Spring Boot 官方推荐的模板引擎。

除了${}语法,其他的语法你用了么?

02 核心语法详解

Thymeleaf 的语法主要通过一系列以 th: 开头的属性(Attribute)来实现。

2.1 基础表达式

${...} 变量表达式

用于访问模型(Model)中的属性或内置对象。这是最常用的表达式。

<span th:text="${user.name}"></span>

*{...} 选择表达式

在父对象(由 th:object 指定)的上下文中进行选择,简化了对同一对象多个属性的引用。

<div th:object="${user}"> 
    <p th:text="*{name}"></p> 
</div>

等同于

<div> 
    <p th:text="${user.name}"></p> 
</div>

#{...} 消息表达式

用于国际化(i18n),从外部消息源(如 .properties 文件)中获取文本。

<span th:text="#{home.welcome}"></span>

值得注意的是:.properties文件的位置是有讲究的。

默认文件实在resources下的messages.properties。可以通过spring.messages.basename属性修改位置以及名称。否则会无法解析:

框架默认会按照地区匹配名称,如国内优先匹配xxx_zh_CN.properties,如果没有,最后会匹配xxx.properties中的信息。

  • ① 配置国际化名称以及位置
  • ② 添加home.properties文件
  • ③ 定义变量
  • ④ 消息表达式取值

@{...} 链接表达式

用于构建 URL,非常适用于链接、表单动作、静态资源引用等。它会自动进行上下文管理。

<link th:href="@{/css/main.css}" rel="stylesheet" type="text/css" />
<img th:src="@{/css/main.css}" /> 

~{...} 片段表达式

用于包含模板片段,是实现页面布局和复用的关键。

<div th:insert="~{html/part::div}"></div>

如图:part.html分别定义了一个span和div标签,而页面通过片段表达式只导入div

2.2 常用属性

th:text

替换标签体内的文本内容。它会转义 HTML 标签,确保安全。

 <span th:text="'测试text<br>'"></span>

th:utext

替换标签体内的文本内容,但不会转义 HTML 标签。慎用,可能带来 XSS 风险。

<span th:utext="'测试utext<br>'"></span>

th:value

设置 HTML 标签的 value 属性,常用于输入框

<input type="text" th:value="${user.email}">

th:href / th:src

设置链接和资源路径。

<a th:href="@{/product/{id}(id=${product.id})}">查看详情</a>
<img th:src="@{/images/logo.png}">

th:if / th:unless

条件渲染。如果条件为真(或对于 unless 为假),则显示该元素。

<div th:if="${user.isAdmin}">管理员面板</div>
<p th:unless="${user.active}">该用户已被禁用</p>

th:each

循环迭代,功能类似于 Java 的 for 循环。

<ul>
  <li th:each="item : ${items}" th:text="${item.name}">
      物品名称
  </li>
</ul>

th:object

配合 *{...} 使用,声明表单绑定的对象。

<form th:object="${user}">
  <input type="text" th:field="*{name}">
  <input type="email" th:field="*{email}">
</form>

2.3 文本拼接与替换

文本拼接

文本拼接采用+的方式,但是写法有两种:

<!-- 第一种 -->
<span th:text="${'测试,' + four}"></span>

<!-- 第二种 -->
<span th:text="'测试,' + ${four}"></span>

文本替换

文本替换使用|...|的方式,直接放在表达式里面,无需单引号。其实也算一种拼接方式。

<span th:text="|测试, ${four}|"></span>

2.4 内置对象

Thymeleaf 提供了一系列内置对象,可以直接在模板中使用,主要用于访问 Web 上下文中的各种信息。

Web上下文对象

  • #request:访问 HttpServletRequest 信息
  • #session:访问 HttpSession 信息
  • #servletContext:访问 ServletContext 信息
<!-- #request - 访问 HttpServletRequest 信息 -->
<p>请求URI: <span th:text="${#request.requestURI}"></span></p>
<p>查询参数: <span th:text="${#request.getParameter('paramName')}"></span></p>

<!-- #session - 访问 HttpSession 信息 -->
<p>会话ID: <span th:text="${#session.id}"></span></p>
<p>用户名: <span th:text="${#session.getAttribute('username')}"></span></p>
<!-- 更简洁的session访问方式 -->

<!-- #servletContext - 访问 ServletContext 信息 -->
<p>应用版本: <span th:text="${#servletContext.getAttribute('appVersion')}"></span></p>

2.5 内置工具类

内置的工具类使用时,都要加#号

官网地址:https://www.thymeleaf.org/documentation.html

03 内联写法

为什么要单独介绍内联写法呢?因为小编之前习惯了使用JSP,所以在使用thymeleaf的时候,急需一种替代的写法。

另外作为模版引擎,只能用th:这样的标签,严重影响了其发挥。比如我要通过thymeleaf生成Java文件。那么内联写法将是最好的选择。JS里面依然无法使用th:这样的标签,内联写法也势在必行!

3.1 标准格式

[[${xx}]]或者[(${xx})]

3.2 JS 使用

<script th:inline="javascript">
   let userId = [[${userId}]];`
   let APP_PATH = [(${#request.getContextPath()})];
</script>

3.3 纯文本

之前使用mybaits逆向工程生成数据库对应的实体和Base,采用了freemarker模版引擎。于是就考虑能不能使用thymeleaf生成呢?

下面通过一个简单的类似案例说明一下。

thymeleaf模版的后缀是可以自定义的,这里以.tf为后缀。

配置

### 配置thymeleaf
spring.thymeleaf.prefix=classpath:/templates/
spring.thymeleaf.view-names=tf/*
spring.thymeleaf.suffix=.tf
spring.thymeleaf.cache=false

Java代码

@RequestMapping("/test")
@ResponseBody
public void toHtml() {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("title", "苔");
    map.put("one", "白日不到处");
    map.put("two", "青春恰自来");
    map.put("three", "苔花如米小");
    map.put("four", "也学牡丹开");

    Context context = new Context(Locale.getDefault(), map);
    String process = templateEngine.process("tf/test", context);
    System.out.println(process);
}

测试

正常输出,要生成其他文件的话,只需要使用IO流即可完成。

04 小结

Thymeleaf 远不止是一个简单的模板引擎,它更是一套致力于提升开发体验的优雅解决方案。从其标志性的 th: 属性语法到强大的表达式,从高效的表单数据绑定到灵活的模板片段复用,Thymeleaf 的每一个设计都直指 Web 开发的痛点。尤其内置的工具类以及对象,可以方便的操作数据。

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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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thymeleaf 引入js css

我一般 都是                            下面在你要的页面 引入这个片段就行 他就相当于jsp 中我们常用的

pdw2009的专栏 5万+
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智_永无止境
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