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  • Java Field.get()取得对象的Field属性值
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    2021-02-12 09:31:47

    首页 > 基础教程 > 反射 > Reflection API

    Java Field.get()取得对象的Field属性值

    定义

    public Object get(Object obj)

    1. 如果字段不是静态字段的话,要传入反射类的对象.如果传null是会报java.lang.NullPointerException

    2. 如果字段是静态字段的话,传入任何对象都是可以的,包括null

    例子

    1. 获取属性的值

    public static void main(String[] args) throws Exception {

    //使用反射第一步:获取操作类FieldDemo所对应的Class对象

    Class < ?>cls = Class.forName("com.testReflect.FieldDemo");

    //使用FieldDemo类的class对象生成 实例

    Object obj = cls.newInstance();

    //通过Class类中getField(String name): 获取类特定的方法,name参数指定了属性的名称

    Field field = cls.getField("num1");

    //拿到了Field类的实例后就可以调用其中的方法了

    //方法:get(Object obj) 返回指定对象obj上此 Field 表示的字段的值

    System.out.println("属性值:  " + field.get(obj));

    //方法: set(Object obj, Object value)  将指定对象变量上此 Field 对象表示的字段设置为指定的新值

    field.set(obj, 55);

    System.out.println("修改属性值后 --> get(Object obj):  " + field.get(obj));

    }

    2. get()传值

    class A {

    int fild=3;

    static int staticFild=4;

    }

    public class FiledTest

    {

    public static void main(String[] args) throws Exception

    {

    Field field=A.class.getDeclaredField("fild");

    int a= (Integer)field.get(new A()) ;

    //        int c= (Integer)field.get(null) ; //不是静态字段不能传null

    System.out.println(a);

    Field staticfield=A.class.getDeclaredField("staticFild");

    int b= (Integer)staticfield.get("") ;

    int d= (Integer)staticfield.get(null) ;

    System.out.println(b);

    System.out.println(d);

    }

    }

    运行结果:

    3

    4

    4

    版权声明:本文为JAVASCHOOL原创文章,未经本站允许不得转载。

    更多相关内容
  • 【Pytorch】【torchtext(二)】Field详解

    千次阅读 多人点赞 2020-10-18 21:38:24
    from torchtext.data import Field,Example,Dataset from torchtext import vocab import os import nltk 一、Field 1. 参数说明 squential:数据是否为序列数据,默认为Ture。如果为False,则不能使用分词。 use_...
    from torchtext.data import Field,Example,Dataset
    from torchtext import vocab
    import os
    import nltk
    

    一、Field

    1. 参数说明

    squential:数据是否为序列数据,默认为Ture。如果为False,则不能使用分词。

    use_vocab:是否使用词典,默认为True。如果为False,那么输入的数据类型必须是数值类型(即使用vocab转换后的)。

    init_token:文本的其实字符,默认为None。

    eos_token:文本的结束字符,默认为None。

    fix_length:所有样本的长度,不够则使用pad_token补全。默认为None,表示灵活长度。

    tensor_type:把数据转换成的tensor类型 默认值为torch.LongTensor。

    preprocessing:预处理pipeline, 用于分词之后、数值化之前,默认值为None。

    postprocessing:后处理pipeline,用于数值化之后、转换为tensor之前,默认为None。

    lower:是否把数据转换为小写,默认为False;

    tokenize:分词函数,默认为str.split

    include_lengths:是否返回一个已经补全的最小batch的元组和和一个包含每条数据长度的列表,默认值为False。

    batch_first:batch作为第一个维度;

    pad_token:用于补全的字符,默认为<pad>。

    unk_token:替换袋外词的字符,默认为<unk>。

    pad_first:是否从句子的开头进行补全,默认为False;

    truncate_first:是否从句子的开头截断句子,默认为False;

    stop_words:停用词;

    2. 例子

    # 1.数据
    corpus = ["D'aww! He matches this background colour",
             "Yo bitch Ja Rule is more succesful then",
             "If you have a look back at the source"]
    labels = [0,1,0]
    # 2.定义不同的Field
    TEXT = Field(sequential=True, lower=True, fix_length=10,tokenize=str.split,batch_first=True)
    LABEL = Field(sequential=False, use_vocab=False)
    fields = [("comment", TEXT),("label",LABEL)]
    # 3.将数据转换为Example对象的列表
    examples = []
    for text,label in zip(corpus,labels):
        example = Example.fromlist([text,label],fields=fields)
        examples.append(example)
    print(type(examples[0]))
    print(examples[0].comment)
    print(examples[0].label)
    # 4.构建词表
    new_corpus = [example.comment for example in examples]
    TEXT.build_vocab(new_corpus)
    print(TEXT.process(new_corpus))
    
    <class 'torchtext.data.example.Example'>
    ["d'aww!", 'he', 'matches', 'this', 'background', 'colour']
    0
    tensor([[ 8, 10, 15, 22,  5,  7,  1,  1,  1,  1],
            [23,  6, 13, 17, 12, 16, 19, 21,  1,  1],
            [11, 24,  9,  2, 14,  4,  3, 20, 18,  1]])
    

    二、Tokenize

    Field中的参数tokenize必须是一个函数,其作用是给定一个字符串,该函数以列表的形式返回分词结果。这里以jieba分词为例:

    import jieba
    # jieba分词返回的是迭代器,因此不能直接作为tokenize
    print(jieba.cut("我爱北京天安门"))
    # 使用lambda定义新的函数cut,其直接返回分词结果的列表,这样才可以作为tokenize
    cut = lambda x:list(jieba.cut(x))
    cut("我爱北京天安门")
    
    <generator object Tokenizer.cut at 0x000002038CEFF938>
    ['我', '爱', '北京', '天安门']
    

    三、Vocab

    前面的代码中Field对象TEXT通过调用build_vocab()方法来生成一个内置的Vocab对象,即TEXT.build_vocab(new_corpus)。下面看一下Vocab对象的常见用法:

    print(type(TEXT.vocab.freqs)) # freqs是一个Counter对象,包含了词表中单词的计数信息
    print(TEXT.vocab.freqs['at'])
    print(TEXT.vocab.itos[1]) # itos表示index to str
    print(TEXT.vocab.stoi['<unk>']) # stoi表示str to index
    print(TEXT.vocab.unk_index)
    print(TEXT.vocab.vectors) # 词向量
    
    <class 'collections.Counter'>
    1
    <pad>
    0
    0
    None
    

    四、Vectors

    可以看到TEXT.vocab.vectors为None,因为在build_vocab()没有指定参数vectors,此时可以通过load_vectors方法来加载词向量。load_vectors的参数可以是字符串(例如:“fasttext.en.300d”),其会自动下载词向量并缓存到本地。但如果是自己训练的词向量,则需要指定词向量在本地的路径。

    1. 自动下载并加载词向量

    TEXT.vocab.load_vectors('fasttext.en.300d')
    print(TEXT.vocab.vectors.shape)
    
    torch.Size([25, 300])
    

    2.加载本地词向量

    p = os.path.expanduser("~\\.vector_cache\\sgns.wiki.bigram-char")
    TEXT.vocab.load_vectors(vocab.Vectors(p))
    

    五、自定义Field

    这里自定义Field,其通过字符串(例如:“nltk”、“jieba”、“str”)等方式指定tokenize,并且能够通过名称来指定自定义的词向量。

    1. 定义

    class MyField(Field):
        def __init__(self, tokenize="nltk",**kwargs):
            self.tokenize_name = tokenize
            tokenize = MyField._get_tokenizer(tokenize)
            super(MyField, self).__init__(tokenize=tokenize, **kwargs)
            
        @staticmethod
        def _get_tokenizer(tokenizer):
            if tokenizer=='nltk':
                return nltk.word_tokenize
            elif tokenizer=='jieba':
                return lambda x:list(jieba.cut(x))
            elif tokenizer=='split':
                return str.split
            else:
                raise ValueError("不支持的tokenizer")
        
        @classmethod
        def _get_vector_data(cls, vecs):
            if not isinstance(vecs, list):
                vecs = [vecs]
                
            vec_datas = []
            for vec in vecs:
                if not isinstance(vec, vocab.Vectors):
                    if vec=="fasttext":
                        embed_file = os.path.expanduser("~\\.vector_cache\\wiki-news-300d-1M.vec")
                        vec_data = vocab.Vectors(embed_file)
                    elif vec=='sgns':
                        embed_file = os.path.expanduser("~\\.vector_cache\\sgns.wiki.bigram-char")
                        vec_data = vocab.Vectors(embed_file)
                    else:
                        raise ValueError("不支持的词向量类型")
                    vec_datas.append(vec_data)            
                else:
                    vec_datas.append(vec)
            return vec_datas
        
        def build_vocab(self, *args, vectors=None, **kwargs):
            if vectors is not None:
                vectors = MyField._get_vector_data(vectors)
            super(MyField, self).build_vocab(*args, vectors=vectors, **kwargs)
    

    2.调用

    corpus = ["D'aww! He matches this background colour",
             "Yo bitch Ja Rule is more succesful then",
             "If you have a look back at the source"]
    TEXT = MyField(sequential=True, lower=True, fix_length=10,tokenize="jieba",batch_first=True)
    fields = [("comment", TEXT)]
    examples = []
    for text in corpus:
        example = Example.fromlist([text],fields=fields)
        examples.append(example)
    data = Dataset(examples, fields)
    TEXT.build_vocab(data, vectors="sgns")
    print(len(TEXT.vocab.freqs))
    print(TEXT.vocab.vectors.shape)
    
    <class 'torchtext.vocab.Vectors'>
    27
    torch.Size([29, 300])
    
    展开全文
  • field injection is not recommended 的解决办法

    千次阅读 多人点赞 2021-04-25 10:54:56
    问题概述 在项目开发过程中,使用基于字段变量的依赖注入(通过注解@Autowired进行注入)时(据大部分人在通常情况下都是使用@Autowired进行注入操作的)出现一个黄色警告下划线,提示 “ field injection is not ...

    问题概述

    在项目开发过程中,使用基于字段变量的依赖注入(通过注解@Autowired进行注入)时(据大部分人在通常情况下都是使用@Autowired进行注入操作的)出现一个黄色警告下划线,提示 “ field injection is not recommended ”,作为一个现代的老码畜也看得很不爽,如下图:

     

    解决办法

    首先,我们需要了解三种常用的依赖注入方式:

    基于构造器的依赖注入
    基于Setter的依赖注入
    基于字段变量的依赖注入

    (当然还有其它不常用的注入方式:静态工厂方法注入、动态工厂方法注入)

     

    各个依赖注入的实现方式:

    构造器注入:

        private final InventoryMapper inventoryMapper;
    
        public InventoryController(InventoryMapper inventoryMapper) {
            this.inventoryMapper = inventoryMapper;
        }

     

    Setter注入:

        private InventoryMapper inventoryMapper;
    
        public void setInventoryMapper(InventoryMapper inventoryMapper) {
            this.inventoryMapper = inventoryMapper;
        }

     

    字段变量注入:

    字段变量注入是基于注解实现的,即@Resource或者@Autowired,

        @Autowired
        private InventoryMapper inventoryMapper;

     

    @Autowired:表示自动注入,自动从spring的上下文找到合适的bean来注入

    @Resource:表示按指定名称注入,@Resource 可以通过 byName 和 byType的方式注入, 默认先按 byName的方式进行匹配,如果匹配不到,再按 byType的方式进行匹配。 当然,还可以为 @Service和@Resource 添加 name 这个属性来区分不同的实现。

    @Component:表示一种泛指,被标记类即组件,Spring扫描注解配置时,会标记这些类要生成对应的bean。

    @Qualifier和@Autowired配合使用,当一个接口有多个实现的时候,@Qualifier的value定了具体调用哪个类的实现(需要在实现类中通过@Service来表示每个不同的bean),也就是说指定了注入bean的名称。

    Controller、Service、、Repository分别作用类是控制层类、业务层类、数据访问层类,Spring扫描注解配置时,会标记这些类要生成对应的bean。

    @Autowired和@Resource是用来修饰字段,构造函数,或者方法,其作用是注入bean。而@Service,@Controller,@Repository,@Component则是用来修饰类,标记这些类要生成bean。

     

    基于字段变量的依赖注入:

    优点:基于字段变量的依赖注入方式非常简洁,没有任何多余代码,有效的提高了Java的简洁性。

    缺点:不能指明具体的依赖。可能会遇见依赖注入的对象为null,所以这种方式过于依赖注入容器,当没有启动整个依赖容器时,这个类就不能运转,在反射时无法提供这个类需要的依赖。


    如果使用基于Setter的依赖注入方式,它是一种选择性注入,可有可无的,即使没有注入这个依赖,也不会影响整个项目的运行。
    如果基于构造器的依赖注入方式,它是一种强制性的,显示的注入。通过显示指明依赖注入来保证整个项目的运行。


    对依赖注入的理解:
    首先了解关于注入的两个概念IOC(控制反转)和DI(依赖注入),简单的说,IoC是一种思想,而DI则是一种行为。也可以说IoC是目的,DI是手段。IoC是指让生成类的方式由传统方式(new)反过来,开发程序时不需要调用new,当需要使用某个类的时候由框架来注入(DI)即可。

     

    好了,上面关于依赖注入的知识就介绍到这儿吧,回归到问题!

    关于 “ field injection is not recommended  ” 这个问题,其实不影响使用的,可以不必理会,

     

    Spring 官方使用的注解方式:

     

     

    如果只想代码简洁,只想使用@Autowired基于字段变量的依赖注入

    终极解决办法:

    Settings->Editor->Inspections->Spring->Spring Core->Core->Field Injection warning将Severity属性值改为 “ No highlighting,only fix ” 如下图:

    修改完成后,如下图:

     

     

     

     

     

    参考文献:

    spring-framework5.3.4docs

    spring-guides


     好了,关于 field injection is not recommended 的解决办法  就写到这儿了,如果还有什么疑问或遇到什么问题欢迎扫码提问,也可以给我留言哦,我会一一详细的解答的。 
    歇后语:“ 共同学习,共同进步 ”,也希望大家多多关注CSND的IT社区。


    作       者:华    仔
    联系作者:who.seek.me@java98k.vip
    来        源:CSDN (Chinese Software Developer Network)
    原        文:https://blog.csdn.net/Hello_World_QWP/article/details/116119502
    版权声明:本文为博主原创文章,请在转载时务必注明博文出处!
    展开全文
  • jackson学习之七:常用Field注解

    千次阅读 2020-09-14 22:37:22
    熟悉和使用jackson常用Field注解

    欢迎访问我的GitHub

    这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos

    系列文章汇总

    本篇概览

    1. 本文是《jackson学习》系列的第七篇,继续学习jackson强大的注解能力,本篇学习的是常用的Field注解,并通过实例来加深印象,下图是常用Field注解的简介:
      在这里插入图片描述

    2. 接下来逐个学习;

    不止是Filed

    • 虽然标题说是常用Field注解,其实上图中的这些注解也能用在方法上,只不过多数情况下这些注解修饰在field上更好理解一些,例如JsonIgnore,放在field上和get方法上都是可以的;

    • 接下来逐个学习;

    源码下载

    1. 如果您不想编码,可以在GitHub下载所有源码,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):
    名称链接备注
    项目主页https://github.com/zq2599/blog_demos该项目在GitHub上的主页
    git仓库地址(https)https://github.com/zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址,https协议
    git仓库地址(ssh)git@github.com:zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址,ssh协议
    1. 这个git项目中有多个文件夹,本章的应用在jacksondemo文件夹下,如下图红框所示:
      在这里插入图片描述
    2. jacksondemo是父子结构的工程,本篇的代码在annotation子工程中,里面的fieldannonation这个package下,如下图:
      在这里插入图片描述

    JsonProperty

    1. JsonProperty可以作用在成员变量和方法上,作用是在序列化和反序列化操作中指定json字段的名称;
    2. 先来看序列化操作(JsonPropertySerialization.java),如下所示,JsonProperty修饰了私有成员变量field0和公共方法getField1,并且field0没有get和set方法,是通过构造方法设置的,另外还要注意JsonProperty注解的index属性,用来指定序列化结果中的顺序,这里故意将field1的顺序设置得比field0靠前:
        static class Test {
    
            @JsonProperty(value="json_field0", index = 1)
            private String field0;
    
            @JsonProperty(value="json_field1", index = 0)
            public String getField1() {
                return "111";
            }
    
            public Test(String field0) {
                this.field0 = field0;
            }
        }
    
    1. 执行结果如下图红框所示,可见JsonProperty的value就是序列化后的属性名,另外带有JsonProperty注解的成员变量,即使是私有而且没有get和set方法,也能被成功序列化,而且顺序也和index属性对应:
      在这里插入图片描述

    2. 接下来看反序列化操作(JsonPropertyDeserialization.java),注解相关代码如下,field0是私有且没有get和set方法,另外setField1方法也有JsonProperty注解:

        static class Test {
    
            @JsonProperty(value = "json_field0")
            private String field0;
    
            private String field1;
    
            @JsonProperty(value = "json_field1")
            public void setField1(String field1) {
                this.field1 = field1;
            }
    
            @Override
            public String toString() {
                return "Test{" +
                        "field0='" + field0 + '\'' +
                        ", field1='" + field1 + '\'' +
                        '}';
            }
        }
    
    1. 用json字符串尝试反序列化,结果如下,可见field0和field1都能被正确赋值:

    6.

    JsonIgnore

    1. JsonIgnore好理解,作用在成员变量或者方法上,指定被注解的变量或者方法不参与序列化和反序列化操作
    2. 先看序列化操作(JsonIgnoreSerialization.java),如下所示,Test类的field1字段和getField2方法都有JsonIgnore注解:
        static class Test {
    
            private String field0;
    
            @JsonIgnore
            private String field1;
    
            private String field2;
    
            public String getField0() { return field0; }
            public void setField0(String field0) { this.field0 = field0; }
            public String getField1() { return field1; }
            public void setField1(String field1) { this.field1 = field1; }
            public void setField2(String field2) { this.field2 = field2; }
    
            @JsonIgnore
            public String getField2() { return field2; }
        }
    
    1. 给field0、field1、field2三个字段都赋值,再看序列化结果,如下图,可见field0和field2都被忽略了:
      在这里插入图片描述

    2. 再来尝试JsonIgnore注解在反序列化场景的作用,注意反序列化的时候,JsonIgnore作用的方法应该是set了,如下图:
      在这里插入图片描述

    3. 另外实测发现,反序列化的时候,JsonIgnore注解在get方法上也可以让对应字段被忽略;

    JacksonInject

    1. JacksonInject的作用是在反序列化的时候,将配置好的值注入被JacksonInject注解的字段;
    2. 如下所示,Test类的field1和field2都有JacksonInject注解,不同的是field1指定了注入值的key为defaultField1,而field2由于没有指定key,只能按照类型注入:
        static class Test {
            private String field0;
            @JacksonInject(value = "defaultField1")
            private String field1;
            @JacksonInject
            private String field2;
    
    1. 注入时所需的数据来自哪里呢?如下所示,通过代码配置的,可以指定key对应的注入值,也可以指定类型对应的注入值:
            InjectableValues.Std injectableValues = new InjectableValues.Std();
            // 指定key为"defaultField1"对应的注入参数
            injectableValues.addValue("defaultField1","field1 default value");
            // 指定String类型对应的注入参数
            injectableValues.addValue(String.class,"String type default value");
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();        // 把注入参数的配置设置给mapper
            mapper.setInjectableValues(injectableValues);
    
    1. 反序列化结果如下图,可见field1和field2的值都是被注入的:
      在这里插入图片描述

    JsonSerialize

    1. JsonSerialize用于序列化场景,被此注解修饰的字段或者get方法会被用于序列化,并且using属性指定了执行序列化操作的类
    2. 执行序列化操作的类,需要继承自JsonSerializer,如下所示,Date2LongSerialize的作用是将Date类型转成long类型:
        static class Date2LongSerialize extends JsonSerializer<Date> {
    
            @Override
            public void serialize(Date value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
                gen.writeNumber(value.getTime());
            }
        }
    
    
    1. Test类的field0字段是私有的,且没有get和set方法,但是添加了注释JsonDeserialize就能被反序列化了,并且使用Date2LongSerialize类对将json中的long型转成field0所需的Date型:
        static class Test {
            @JsonDeserialize(using = Long2DateDeserialize.class)
            private Date field0;
            @Override
            public String toString() { return "Test{" + "field0='" + field0 + '\'' + '}'; }
        }
    
    1. 执行结果如下:
      在这里插入图片描述

    JsonDeserialize

    1. JsonDeserialize用于反序列化场景,被此注解修饰的字段或者set方法会被用于反序列化,并且using属性指定了执行反序列化操作的类;
    2. 执行反序列化操作的类需要继承自JsonDeserializer,如下所示,Long2DateDeserialize的作用是将Long类型转成field0字段对应的Date类型:
        static class Long2DateDeserialize extends JsonDeserializer<Date> {
    
            @Override
            public Date deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException {
    
                if(null!=p && null!=ctxt && p.getLongValue()>0L ) {
                    return new Date(p.getLongValue());
                }
    
                return null;
            }
        }
    
    1. 测试反序列化,结果如下:
      在这里插入图片描述

    JsonRawValue

    最后要介绍的是JsonRawValue,使用该注解的字段或者方法,都会被序列化,但是序列化结果是原始值,例如字符串是不带双引号的
    在这里插入图片描述

    • 至此,常用的Filed注解就操作完毕了,希望能带给您一些参考,助您更精确控制自己的序列化和反序列化操作;

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