Java记录 -84- Reflection API的使用示例

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Reflection API的基本使用

 

两种获取Class的方式:

Class<?> classtype = Class.forName("java.lang.Object");

Class<?> classType = InvokeTester.class;


1.获取某个类的所有方法信息(运行时)

public class DumpMethods {    public static void main(String[] args) throws Exception{        //Reflection API的基本作用        Class<?> classtype = Class.forName("java.lang.Object");        Method[] methods = classtype.getDeclaredMethods();        //获取指定类下的所有方法,包含私有方法。(运行时所有方法)        for(Method method : methods){            System.out.println(method);        }    }}

2.通过反射调用某类的某个指定方法

public class InvokeTester {    public int add(int a, int b){        return a + b;    }    public String echo(String message){        return "hello "+message;    }    public static void main(String[] args) throws Exception{        //一般调用方法//        InvokeTester test = new InvokeTester();//        System.out.println(test.add(3, 4));//        System.out.println(test.echo("welcome"));                //Reflection调用方法        Class<?> classType = InvokeTester.class;        Object invokeTester = classType.newInstance();//        System.out.println(invokeTester instanceof InvokeTester);        Method addMethod = classType.getMethod("add", new Class[]{int.class, int.class});        Object result = addMethod.invoke(invokeTester, new Object[]{2,3});        System.out.println(result);        System.out.println("-------------------------");        Method echoMethod = classType.getMethod("echo", new Class[]{String.class});        Object result2 = echoMethod.invoke(invokeTester, new Object[]{"tom"});        System.out.println(result2);    }}


跨越AI落地鸿沟:从实用工具到工程化集成的实践指南 人工智能(AI)作为一项颠覆性技术,其核心价值在于通过机器学习模型模拟人类智能,实现任务自动化与决策辅助。从技术原理看,AI依赖大数据训练与算法优化,其关键在于将非结构化信息转化为可执行指令。在工程实践中,AI的价值正从概念验证转向稳定可靠的生产力工具,尤其在自动化流程、智能辅助与数据分析等场景中作用显著。当前,AI应用面临两大挑战:一是模型“幻觉”导致输出不可靠,二是从演示到生产的“落地鸿沟”。针对这些痛点,开发者需掌握提示词工程、上下文管理与工作流编排等工程化方法,并结合AI Agent与本地模型部署( 阅读详情

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