Spring读取配置文件属性

SpringBoot 读取配置文件的 5 种方法! 在 Spring Boot 中读取配置文件有以下 5 种方法:使用 @Value 读取配置文件。使用 @ConfigurationProperties 读取配置文件。使用 @PropertySource 读取配置文件。使用 Environment 读取配置文件。使用原生方式读取配置文件。...... 阅读详情

因为要读取自定义配置文件的属性,就学习了一下实现该操作的方法,记录如下:

1.在resource文件夹下新建配置文件:system.properties

#自定义的系统配置
ftp.username = root
ftp.password = root
ftp.host = 127.0.0.1
ftp.port = 21

2.编写配置文件读取工具

@PropertySource( value = {"classpath:system.properties"})
@Component
public class PropertiesUtil {

    @Value("${ftp.username}")
    private String username;

    @Value("${ftp.password}")
    private String password;

    @Value("${ftp.host}")
    private String host;

    @Value("${ftp.port}")
    private Integer port;

    public PropertiesUtil() {
    }

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public String getPassword() {
        return password;
    }

    public String getHost() {
        return host;
    }

    public Integer getPort() {
        return port;
    }

}

3.在使用时,注入该工具类,读取配置文件就可以了,使用方法如下:

connectServer(propertiesUtil.getHost(), 
    propertiesUtil.getPort(), 
    propertiesUtil.getUsername(), 
    propertiesUtil.getPassword());

这样就可以顺利读取出配置文件,并将属性填入到代码之中了。

Spring Boot 如何正确读取配置文件属性 前言 项目中经常会经常读取配置文件中的属性的值,Spring Boot提供了很多注解读取配置文件属性,那么如何正确使用呢? @Value @Value用来读取application.yml配置文件中属性的值。 示例代码 application.yml文件中属性 //定义属性 fileName : test isFile : false filePath : c://test @value读取application.yml属性值 @Configuration public clas 阅读详情

相关推荐

南京银行信息技术岗提前批笔试与面试

1、笔试 笔试大致可以分为三部分:性格测试、行测题目、专业知识 性格测试 性格测试一般会有较多的体量,可能一共大概有一百多道接近两百道的样子,这个是不限时的。 前面有100道是这样的题目,就是有四个选项都是各种形容词,然后分别选出最符合自己的与最不符合自己的选项。这种题你就顺着自己的潜意识填就行了,但是前后要一致,我怀疑他出这么多题,可能就是考一考你记不记得前面填了啥。比如你做到第90题的时候,可能会出现和前面第2题类似的四个形容词,更有甚者就是一模一样的,你要对自己之前选的什么有个比较清楚的记忆。

qq_40971025的博客 6922

Spring读取系统属性的方法就是先读system.getProperty() 然后再读 System.getenv()

这是整个调用的Stacktrace [code="java"][/code] [code="java"] Thread [main] (Suspended) owns: Object (id=22) PropertyPlaceholderConfigurer.resolveSystemProperty(String) line: 358 PropertyPlacehold...

liusu 935

matinal:SAP 采购中形成的差异

如果库存足够会影响到物料。

matinal 當冬夜漸暖 。公众号:matinal 820

Java中如何获取spring中配置的properties属性文件内容

1、通过spring配置properties文件     class="com.tjsoft.base.util.CustomizedPropertyPlaceholderConfigurer">                             /WEB-INF/config/jdbc.properties             /WEB-I

1326

国内免魔法接入Grok API,打造智能QQ机器人实战指南

大型语言模型(LLM)通过API接口为开发者提供了强大的自然语言处理能力,其核心原理是基于海量数据训练的深度神经网络,能够理解和生成类人文本。这一技术价值在于显著降低了AI应用开发门槛,使开发者无需从零训练模型即可快速集成智能对话、内容生成等功能。在即时通讯、智能客服、自动化工具等应用场景中,LLM API能有效提升交互体验与效率。本文聚焦于如何通过稳定的第三方API服务,绕开网络访问限制,将xAI推出的Grok模型接入国内网络环境,并结合NoneBot2框架与go-cqhttp,实现一个功能完整的智能QQ

weixin_30607125的博客 323

【Arc GIS 零基础教学】土地利用类型图的绘制方法

​Hi,我是胡学长!今天教大家怎么利用Arc GIS 绘制土地利用类型图。土地利用类型图是表达土地资源的利用现状、地域差异和分类的专题地图。它是研究土地利用的重要工具和基础资料,同时也是土地利用调查研究的主要成果之一。在编制土地利用图的基础上,对当前利用的合理程度和存在的问题、进一步利用的潜力、合理利用的方向和途径,进行综合分析和评价。因此,土地利用图是调整土地利用结构,因地制宜进行农业、工矿业和交通布局、城镇建设、区域规划、国土整治、农业区划等的一项重要科学依据。......

一起来交流学习吧 1万+

【SpringBoot】SpringBoot 读取配置文件中的自定义属性的 5 种方法

SpringBoot 配置文件的格式有两种:yml、properties。有些方法都适用,但有些方法就有针对性了。注解可以用来指定读取某个配置文件,比如指定读取。就是使用 Properites 对象读取。读取配置文件(properties)注入到类中就可以使用它的。方法来获取某个配置项的值了。...

sco5282的博客 3683

立创·庐山派-K230-CanMV(嘉楠勘智)开发板通过ATK-ESP8266实现图像识别数据无线传输至原子云

本文详细介绍了如何使用立创·庐山派-K230-CanMV开发板,通过ATK-ESP8266 WIFI模块实现图像识别数据的无线传输至原子云平台。内容包括硬件连接、软件环境搭建、AT指令控制、原子云连接及数据上传的全过程,并提供了实用的调试技巧和常见问题解决方案,为物联网应用开发提供了完整实践指南。

potato的博客 741

spring取配置文件的的属性值

一、从默认配置文件中取值: 今天介绍三种配置文件手动取值的方式: springboot配置文件信息保存在application.properties中,默认可以spring.开头的进行spring进行一些常用参数的配置,但是很多时候我们需要手动配置一些配置,这就需要我们自己手动取值了, application.propertis配置文件默认存在classpath/classpaht/conf...

u011649691的博客 5400

Cisco 路由器 打环测试教程

环 回测试是很常用的一种测试,通常用于检查和分析端口或线路问题。如下图所示,我们在设备端口上用命令loopback(某些端口上命令格式为 loopback diagnostic)使接口从内部将自己发送的信号转接到自己的接收端(如红线所示),通过检查数据发送和接收的情况来判断端口工作状态是否正常。如果 需要对端口进行完全的检测,可以使用符合标准的短跳线将端口收发短接构成环...

weixin_34304013的博客 2024

科研绘图系列:基因突变瀑布图统计以及可视化

科研绘图系列:基因突变瀑布图统计以及可视化

专注生信领域 1653

spring读取配置文件的属性

1.使用@Value(“${XXX.XXX}”) (1)spring 默认读取application.yml(或properties),直接使用@Value 注解即可, 例如: @Value("${token.valid-time:30}") :30表示配置文件未获取到值时,使用默认值30 protected Integer idTokenValidTime; (2)读取自定义配置文...

weixin_42327945的博客 6391

【机器学习-09】特征工程

特征工程是机器学习模型构建的初步工作,但它的重要性却贯穿整个模型生命周期。在进行特征工程时,我们需要充分利用数据科学的知识和技巧,结合具体的应用场景和业务需求,来制定出最合适的特征提取和转换策略。只有这样,我们才能为机器学习模型提供最有价值的输入,从而使其发挥出最大的潜力。总之,特征工程是机器学习中的一项关键任务,它需要我们用心去探索、去实践、去创新。只有不断地优化和完善特征工程的过程,我们才能构建出更加准确、更加可靠的机器学习模型,为实际应用带来更大的价值。

qq_38614074的博客 2万+

spring运行时读取配置文件属性

一 前言 本篇内容包括spring 运行时读取配置文件的多种方式和SpEl表达式入门基础;觉得文章不错点赞在看谢谢。 知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreading technology knowledge;) 二运行时读取配置文件 spring 运行时读取配置文件值提供了2种方式 属性占位符(Property placeholde...

知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreading technology knowledge;) 722

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

spring java 配置文件_Spring读取配置文件属性实现方法

一 前言本篇内容包括spring 运行时读取配置文件的多种方式和SpEl表达式入门基础;二运行时读取配置文件spring 运行时读取配置文件值提供了2种方式属性占位符(Property placeholder)。Spring表达式语言(SpEL)2.1 读取外部配置文件使用 @PropertySource 注解可以读取导classpath下配置文件属性;参数如下value是个字符串数组;ignor...

weixin_39777543的博客 159

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

(转) spring配置文件(xml)读取properties文件属性值

spring配置文件(xml)读取properties文件属性值 来源:http://vvovv.iteye.com/blog/1416667 web.xml        contextConfigLocation                /WEB-INF/configuration/spring/applicationContext*.xml,       

wakata随记 3383

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

spring boot 之读取配置文件中属性的几种方式

1.通过@Value注解读取配置文件中属性 2.通过@ConfigurationProperties注解自动装配指定表达式开头的属性 3.实现EnvironmentAware接口,从实现类中获取到Environment对象,然后根据指定的properties配置文件中指定的key获取对应的参数值 @Configuration publicclassEnvironmentUtilsim...

QQ1012470073的博客 582

java 注入配置文件_spring 读取配置文件注入到属性

1第一步:当然要有自己的配置文件例如:db.properties 里面有个jdbc.username = root2第二步:在spring配置文件里 扫描文件夹,读取配置文件到spring容器3第三部:注入到属性package com.mj.service;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.s...

weixin_39806065的博客 233

解决Spring Boot 读取yml配置文件 属性为NULL的问题

搜索网上的各种解决方法,使用过配置类中添加 @Component @ConfigurationProperties(prefix="myProps")

雪漠山堂 7365

Spring容器可以读取外部属性配置文件

spring容器可以读取.properties属性配置文件,可以将文件中的信息注入给bean。applicationContext中添加context名称空间 并读取属性配置文件。配置druid数据源将属性配置文件中的信息注入到连接池中。

m0_37135879的博客 234

Spring读取属性配置文件

在项目中经常要读取一些properties文件,当然使用java本身提供的properties类完全能够做到,但是当项目中有使用spring的时候,spring也提供了一个,尤其在连接数据库时特别有用,当然,实际上spring也是基于Properties类来实现的,不信去看源码,嘿嘿。下面我就记录下,以备后用: &lt;!-- 读取配置文件 --&gt; &lt;bean id= "prop...

鹰击长空 150

Spring之从简单的测试代码入手,对属性配置文件的读取与@Value属性值的注入的源码解析

本篇文章,考虑到主要介绍Spring对属性配置文件的加载与占位符的解析流程,所以用例代码舍弃了XML的配置方式以及其它无关代码配置,改为仅流程所需的关键类来达到最小debug走读源码,同时也让读者能感受到属性配置文件和@Value的解析所需要的必要类和流程。 首先介绍了PropertySourcesPlaceholderConfigurer的加载与准备工作,然后介绍了AutowiredAnnotationBeanPostProcessor在Bean属性装配过程中对@Value的解析流程,达到了闭环讲解。

白杨 1174

spring boot 读取配置文件(application.yml)中的自定义属性值

来源: http://blog.youkuaiyun.com/clementad/article/details/51970962

zhaoyang10的专栏 3142

spring boot 读取配置文件(application.yml)中的属性值

在spring boot中,简单几步,读取配置文件(application.yml)中各种不同类型的属性值。

Clement-Xu的专栏 13万+

spring中读取配置文件属性

1.新建工具类PropertiesUtils package com.webapp.util; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.util.NoSuchElementException; import java.util.Properties; import org.apache.commons.b...

Crayon 745

Spring读取外部属性配置文件的几种方式

可以在Spring的applicationContext.xml中引用外部配置的属性文件,比如数据库信息等。。 2.5的配置方式 &lt;context:property-placeholder location=&quot;classpath:jdbc.properties&quot;/&gt; 2.0的配置方式 &lt;bean id=&quot;propertyConfigurer&quot; class=&quot

小小默:进无止境 3691
上一篇: 【RabbitMQ】——centos7安装rabbitmq教程
下一篇: MockMvc详解
占位符号
博客等级 码龄10年 75粉丝 53原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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