springboot最关键三个注解,大白话解释

springboot启动关键三个注解

springboot项目为何说是减少很多繁琐配置?在这背后隐藏着一层一层的秘密是什么?答案:因为一层一层的注解从而减少了一层一层的配置文件

下面就让我给大家讲解下,是如何通过注解来实现减少配置文件?

@SpringBootApplication注解为整个springboot启动入口,里面包含最为重要的的三个注解,虽然有很多注解但是其余都是辅助注解类似于标识注解,只针对1.2.3最为重要注解进行详细解释
1.
@SpringBootConfiguration
2.
@EnableAutoConfiguration
3.
@ComponentScan
4.
@Target({ElementType.TYPE}) //接口、类、枚举
5.
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 注解不仅被保存到class文件中,jvm加载class文件之后,仍然存在
6.
@Documented//用于描述其它类型的annotation应该被作为被标注的程序成员的公共API,因此可以被例如javadoc此类的工具文档化。Documented是一个标记注解,没有成员。
7.
@Inherited//被元注解Inherited修饰的注解,只有作用在类上时,会被子类继承此自定义的注解,其余情况都不会继承

@SpringBootConfiguration(我们理解为相当于我们在项目启动时候加载配置文件列如: src/main/resources/application.yml等文件),里面包含一个注解@Configuration

  1. @Configuration(其实就是将配置文件初始化spring ioc容器中类似于加载xml文件并且运用bean注解来讲需要的工具加载spring ioc容器:举例:我们的springboot配置redis使用) 可以作用在任意类上,表示该类是一个配置类,其实就相当于一个xml配置文件。 @Bean作用于方法上,其实就相当于xml配置文件中的bean,表示创建一个Bean,方法的返回值类型表示该Bean的类型,方法名表示该Bean的ID。其实在我们开发过程中比如加载dubbo.xml文件也可以用@Configuration注解,其实很多地方能用到线程池配置,druid数据源配置,MQ配置等

java代码使用举例:

@Configuration
public class RedisConfig {

@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// jackson2JsonRedisSerializer
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
// stringRedisSerializer
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}

2.@EnableAutoConfiguration: 是spring boot的核心功能,自动配置。 @EnableAutoConfiguration 是借助 @Import 把所有符合条件的 Bean 加载到 SpringIoc 容器中。,例如:mq 在springboot中使用rabbitmq,我们无需使用@EnableRabbit注解,只需引入依赖即可,这就是上面的自动配置包实现的功能。里面有@Import注解,顾名思义,就是将pom文件中一些jar交给spring ioc容器,这样我们在开发时候直接引用jar包方法就可以直接使用了,@EnableAutoConfiguration就是将他们自动配置到spring ioc容器中了

3.@ComponentScan 通俗的讲,@ComponentScan 注解会自动扫描指定包下的全部标有 @Component注解 的类,并注册成bean,当然包括 @Component 下的子注解@Service、@Repository、@Controller。@ComponentScan 注解。(将相当于将我们接口上一些@RestController这些注解初始化到spring ioc容器中,交给spring管理,基本就是扫描包下面的所有注解到sping ioc容器)

后期给大家讲解dubbo和spring cloud 的一些区别,也是面试经常问到的

<think>嗯,用户之前问了开源的BPMS推荐,现在又转向LangChain,可能需要解释这两个问题之间的联系,或者用户可能正在研究自动化流程中的自然语言处理部分。 首先,我需要确认用户对LangChain的了解程度。用户要求用“大白话解释,所以可能对技术术语不太熟悉,或者希望得到一个直观的理解。之前的回答结构清晰,用户可能也期望类似的格式,比如分点说明、例子等。 接下来,我得回忆LangChain的基本概念。LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(如GPT)的应用的框架。用户可能听说过ChatGPT,但不知道如何将其应用到自己的项目中,或者如何扩展其功能。这时候需要将LangChain比喻成“中间人”或“工具包”,帮助连接不同组件。 用户可能的需求是希望利用AI模型处理更复杂的任务,比如结合数据库、搜索或自定义数据。需要解释LangChain如何简化这些集成,比如通过链式调用、记忆功能等。可能需要用日常例子,比如客服机器人自动查订单,来说明LangChain的作用。 还要注意避免技术术语,比如“向量数据库”可以简化为“资料库”或者“数据库”,用“记住对话历史”代替“记忆机制”。同时,可能需要对比没有LangChain的情况,突出其优势,比如省去重复开发的时间。 另外,用户可能关心实际应用场景,比如企业内部的数据处理、自动化流程中的自然语言交互,或者是否需要编程知识。这时候需要说明LangChain适合开发者使用,但降低了集成复杂度。 后,确保回答结构清晰,分点解释,可能用比喻和例子让用户更容易理解。同时,参考之前的回答风格,使用标题、核心功能、例子和总结,保持一致性。</think>好的!用大白话解释 **LangChain**: --- ### 一句话总结: **LangChain 是一个“搭积木工具箱”,帮你把 ChatGPT 这类大语言模型(AI大脑)和其他工具(数据库、搜索引擎、文件等)连起来,解决更复杂的任务。** --- ### 类比: 想象你有一个很聪明的助手(比如 ChatGPT),但它只会回答自己学过的知识。如果让它帮你做实际工作,比如: - **查公司内部数据**(比如订单记录) - **联网搜新信息**(比如股票价格) - **操作其他软件**(比如发邮件) 这助手就懵了——因为它只会“动嘴”,不会“动手”。**LangChain 就是教这个助手“动手干活”的中间人**,告诉它什么时候该调用什么工具,再把结果拼起来给你。 --- ### 核心功能: 1. **连接器** - 把 AI 和你的工具连起来,比如:数据库、Excel、谷歌搜索、代码解释器等。 - *例子*:让 AI 先查数据库里的订单号,再根据订单号写一封催款邮件。 2. **分步骤处理任务** - 复杂任务拆成多步,让 AI 一步步思考(比如先查资料,再总结结论)。 - *例子*:用户问“公司去年利润多少?比前年增长了吗?”,AI 会先查财务数据,再对比计算,后用大白话解释。 3. **记忆功能** - 让 AI 记住之前的对话或操作记录,避免重复劳动。 - *例子*:客服机器人记得你上周的投诉记录,不用从头解释。 4. **模板化流程** - 把常用任务做成“流水线”,一键复用。 - *例子*:自动生成周报的模板——先汇总本周数据,再分析问题,后写建议。 --- ### 典型场景: - **企业客服机器人**:自动查订单、退换货政策,甚至调用内部系统处理请求。 - **个人知识助手**:把你的笔记、论文丢给它,让它帮你总结、回答问题。 - **数据分析**:让 AI 从Excel里提取数据,生成图表和分析报告。 --- ### 不用 LangChain 会怎样? - 需要自己写代码连接 AI 和其他工具,相当于每次都要“重新造轮子”。 - LangChain 把这些常见需求打包好了,开发者直接“拼积木”就行。 --- ### 总结: **LangChain = AI 大脑(如 ChatGPT)的“手和脚”** ——让 AI 不仅能聊天,还能真正帮你干活。
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