DRF - 解析器

1、解析器的引出

  我们知道,浏览器可以向django服务器发送json格式的数据,此时,django不会帮我们进行解析,只是将发送的原数据保存在request.body中,只有post请求发送urlencoded格式的数据时,django会帮我们将数据解析成字典放到reques.POST中,我们可直接获取并使用,下面是django对数据解析的相关源码:

def _load_post_and_files(self):
if self.method != 'POST':
self._post, self._files = QueryDict(encoding=self._encoding), MultiValueDict()
return
if self._read_started and not hasattr(self, '_body'):
self._mark_post_parse_error()
return
if self.content_type == 'multipart/form-data':
if hasattr(self, '_body'):
data = BytesIO(self._body)
else:
data = self
try:
self._post, self._files = self.parse_file_upload(self.META, data)
except MultiPartParserError:
self._mark_post_parse_error()
raise
elif self.content_type == 'application/x-www-form-urlencoded':
self._post, self._files = QueryDict(self.body, encoding=self._encoding), MultiValueDict()
else:
self._post, self._files = QueryDict(encoding=self._encoding), MultiValueDict()

  分析:有源码可见,django并没有解析json数据的操作,那么我们自己是否可以解析,当然可以,如下代码:

class LoginView(View):
def get(self, request):
return render(request, 'login.html') def post(self, request):
print(request.body) # b'{"name":"alex","password":123}'
origin_data = request.body.decode('utf-8')
parsed_data = json.loads(origin_data)
print(parsed_data) # {'name': 'alex', 'password': 123}
print(type(parsed_data)) # <class 'dict'>
return HttpResponse("Ok")

  分析:上面代码可以看出,我们完全可以拿到用户发送的数据,然后进行解码和反序列化,那么问题来了,我们的项目中可能不止一次需要发送json格式数据,这是面临的问题就是拿到数据都要自己进行解析,有没有这样的一个工具可以为我们解析用户发送的json格式数据,答案当然有,DRF的APIView就为我们提供了这样的功能,看如下代码:

from rest_framework.views import APIView
class LoginView(APIView):
def get(self, request):
return render(request, 'login.html') def post(self, request):
# request是被drf封装的新对象,基于django的request
# request.data是一个被property装饰的属性方法
# request.data最后会找到self.parser_classes中的解析器
# 来实现对数据进行解析
print(request.data) # {'name': 'alex', 'password': 123}
print(type(request.data)) # <class 'dict'>
return HttpResponse("Ok")

  分析:上面代码可以看出,我们通过使用APIView代替CBV中的View后,就可以通过request。data获取到经过解析后的用户发送的json格式数据。由此,我们可以猜测,DRF中的APIView继承了View并且对它进行了功能的丰富。接下来我们通过源码寻找答案。

2、解析器源码解读

  APIView类中的dispatch方法实现View类中dispath的反射之外,还对request进行了封装,APIView类部分源码如下:

class APIView(View):
   ...
   # api_settings是APISettings类的实例化对象,
   parser_classes = api_settings.DEFAULT_PARSER_CLASSES
   # APIView类加载时parser_classes已经有值,就是解析器,print(parser_classes)
   # 程序启动就能看见打印结果,结果如下
   # [<class 'rest_framework.parsers.JSONParser'>,
   # <class 'rest_framework.parsers.FormParser'>,
   # <class 'rest_framework.parsers.MultiPartParser'>]
   ...
settings = api_settings
schema = DefaultSchema() @classmethod
def as_view(cls, **initkwargs): # cls指LoginView
if isinstance(getattr(cls, 'queryset', None), models.query.QuerySet):
...
# 下面一句表示去执行APIView父类(即View类)中的as_view方法
view = super(APIView, cls).as_view(**initkwargs)
view.cls = cls
view.initkwargs = initkwargs
return csrf_exempt(view)   def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
...
request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs)
self.request = request
... try:
self.initial(request, *args, **kwargs)
if request.method.lower() in self.http_method_names:
handler = getattr(self, request.method.lower(),
self.http_method_not_allowed)
else:
handler = self.http_method_not_allowed
response = handler(request, *args, **kwargs)
except Exception as exc:
response = self.handle_exception(exc)
self.response = self.finalize_response(request, response, *args, **kwargs)
return self.response

  使用initialize_request方法,对request进行加工,添加功能,APIView中initalize_request函数代码如下:

def initialize_request(self, request, *args, **kwargs):
parser_context = self.get_parser_context(request)
# 返回Request的实例化对象
return Request(
request,
parsers=self.get_parsers(), # 这里的self指LoginView实例对象
authenticators=self.get_authenticators(),
negotiator=self.get_content_negotiator(),
parser_context=parser_context
)

  APIView类所在文件views.py中导入了Request和api_settings,如下:

  from rest_framework.request import Request
  from rest_framework.settings import api_settings

  Request类的部分代码如下:

class Request(object):
def __init__(self, request, parsers=None, authenticators=None,
negotiator=None, parser_context=None):
assert isinstance(request, HttpRequest), (
'The `request` argument must be an instance of '
'`django.http.HttpRequest`, not `{}.{}`.'
.format(request.__class__.__module__, request.__class__.__name__)
) self._request = request
self.parsers = parsers or ()
self.authenticators = authenticators or ()
self.negotiator = negotiator or self._default_negotiator()
self.parser_context = parser_context
self._data = Empty
self._files = Empty
self._full_data = Empty
self._content_type = Empty
self._stream = Empty if self.parser_context is None:
self.parser_context = {}
self.parser_context['request'] = self
self.parser_context['encoding'] = request.encoding or settings.DEFAULT_CHARSET force_user = getattr(request, '_force_auth_user', None)
force_token = getattr(request, '_force_auth_token', None)
if force_user is not None or force_token is not None:
forced_auth = ForcedAuthentication(force_user, force_token)
self.authenticators = (forced_auth,)   @property
  def data(self):
  if not _hasattr(self, '_full_data'):
  self._load_data_and_files()
  return self._full_data   def _load_data_and_files(self):
  if not _hasattr(self, '_data'):
  # _parse()的执行结果是返回(parsed.data, parsed.files)
  self._data, self._files = self._parse()
  if self._files:
  self._full_data = self._data.copy()
  self._full_data.update(self._files)
  else:
  self._full_data = self._data
  # 此时self._full_data就是parsed.data,即解析后的数据   if is_form_media_type(self.content_type):
  self._request._post = self.POST
  self._request._files = self.FILES   def _parse(self):
  media_type = self.content_type
  try:
  stream = self.stream
  except RawPostDataException:
  if not hasattr(self._request, '_post'):
  raise
  if self._supports_form_parsing():
  return (self._request.POST, self._request.FILES)
  stream = None   if stream is None or media_type is None:
  if media_type and is_form_media_type(media_type):
  empty_data = QueryDict('', encoding=self._request._encoding)
  else:
  empty_data = {}
  empty_files = MultiValueDict()
  return (empty_data, empty_files)   parser = self.negotiator.select_parser(self, self.parsers) # 这里的self.parsers就是解析类   if not parser:
  raise exceptions.UnsupportedMediaType(media_type)   try:
  parsed = parser.parse(stream, media_type, self.parser_context)
  except Exception:
  self._data = QueryDict('', encoding=self._request._encoding)
  self._files = MultiValueDict()
  self._full_data = self._data
  raise   try:
  return (parsed.data, parsed.files)
  except AttributeError:
  empty_files = MultiValueDict()
  return (parsed, empty_files)

  api_settings所在的settings.py中部分相关代码如下:

DEFAULTS = {
...,
'DEFAULT_PARSER_CLASSES': (
'rest_framework.parsers.JSONParser',
'rest_framework.parsers.FormParser',
'rest_framework.parsers.MultiPartParser'
),
...
} class APISettings(object):
def __init__(self, user_settings=None, defaults=None, import_strings=None):
if user_settings:
self._user_settings = self.__check_user_settings(user_settings)
self.defaults = defaults or DEFAULTS
self.import_strings = import_strings or IMPORT_STRINGS
self._cached_attrs = set() @property
  def user_settings(self):
  if not hasattr(self, '_user_settings'):
  self._user_settings = getattr(settings, 'REST_FRAMEWORK', {})
  return self._user_settings   def __getattr__(self, attr): # 形参attr对应实参是DEFAULT_PARSER_CLASSES
  if attr not in self.defaults:
  raise AttributeError("Invalid API setting: '%s'" % attr)   try:
  val = self.user_settings[attr]
  except KeyError:
  val = self.defaults[attr]   if attr in self.import_strings:
  val = perform_import(val, attr) # 参考动态import理解   self._cached_attrs.add(attr)
  setattr(self, attr, val)
  return val   api_settings = APISettings(None, DEFAULTS, IMPORT_STRINGS)
     # 注意:api_settings是APISettings类的实例化对象,因为对象api_settings没有DEFAULT_PARSER_CLASSES属性,所以api_settings.DEFAULT_PARSER_CLASSES时,会执行APISettings类的__getattr__方法,并且将DEFAULT_PARSER_CLASSES作为参数传入。

3、自己指定解析数据类型

  知道了DRF的APIView封装了哪几个解析器类(JSONParser, FormParser,MultiPartParser)之后,我们可以根据需要自己定义解析器,如下:

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.parsers import JSONParser
class LoginView(APIView):
   parser_classes = [JSONParser] # 只需要解析JSON数据
   # parser_classes = [] 则不能解析任何数据类型
def get(self, request):
return render(request, 'login.html') def post(self, request):
request.data # 解析后的数据
return HttpResponse("Ok")

二、序列化组件的使用及接口设计

1、django原生serializer(序列化)的使用

from django.core.serializers import serialize    # 1.导入模块
class CourseView(APIView):
def get(self, request):
course_list = Course.objects.all() # 2.获取queryset
# 3.对queryset进行序列化
serialized_data = serialize('json', course_list)
# 4.返回序列化后的数据
return HttpResponse(serialized_data)

2、通过DRF的序列化组件进行接口设计

  1)参考图书管理系统的表结构,models.py如下:

from django.db import models
class Book(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
publish = models.ForeignKey(to='Publish', related_name='book', on_delete=models.CASCADE)
authors = models.ManyToManyField(to='Author') class Publish(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=32)
city = models.CharField(max_length=32)
email = models.EmailField() def __str__(self):
return self.name class Author(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=32)
age = models.IntegerField() def __str__(self):
return self.name

  2)有如下几个接口

GET       127.0.0.1:8000/books/        # 获取所有数据,返回值: [{}, {}]
GET 127.0.0.1:8000/books/{id} # 获取一条数据,返回值:{}
POST 127.0.0.1:8000/books/ # 新增一条数据,返回值:{}
PUT 127.0.0.1:8000/books/{id} # 修改数据,返回值:{}
DELETE 127.0.0.1:8000/books/{id} # 删除数据,返回空

  3)通过序列化组件进行get接口(获取所有数据)设计,序列化组建使用步骤如下:

    - 导入序列化组件 from rest_feanmework import serializers

    - 定义序列化类,继承serializers.Serializer(建议单独创建一个模块存放所有序列化类);

    - 定义需要返回的字(字段类型可以与model中类型不一致,参数也可调整),字段名称要与model中一致,若不一直则通过source参数指定原始的字段名;

    - 在GET接口逻辑中,获取queryset;

    -  开始序列化: 奖queryset作为第一个参数传给序列化类,many默认为false,如果返回的数据是一个含多个对象的queryset,需要改many=True;

    - 返回:将序列化对象的data属性返回即可;

  4)为了解耦,我们新建一个名为app_serializers.py的模块,将所有的序列化的使用集中在这个模块中:

from rest_framework import serializers  #  导入序列化模块

from .models import Book

# 创建序列化类
class BookSerializer(serializers.Serializer):
nid = serializers.CharField(max_length=32)
title = serializers.CharField(max_length=128)
price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
publish = serializers.CharField(max_length=32)
authors = serializers.CharField(max_length=32)

  5)视图代码如下:

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from .app_serializers import BookSerializer
from .models import Book, Publish, Author class BookView(APIView):
def get(self, request):
origin_data = Book.objects.all() # 获取queryset
# 开始序列化(参数many=True表示有多条数据,默认为False)
serialized_data = BookSerializer(origin_data, many=True)
# 将序列化对象的data属性返回
return Response(serialized_data.data)

  上面的接口逻辑中,我们使用了Response对象,它是drf重新封装的响应对象,该对象在返回响应数据时会判断客户端类型(浏览器或者postman),如果是浏览器,它会以web页面的形式返回,如果时postman这类工具,就直接返回json类型的数据。

  下面是通过postman请求该接口后的返回数据,可以看到,除了ManyToManyField字段不是我们想要的的外,其他都没有问题:

[
{
"nid": "",
"title": "python初级",
"price": "188.00",
"publish": "清华大学出版社",
"authors": "serializer.Author.None"
},
{
"nid": "",
"title": "python中级",
"price": "78.00",
"publish": "清华大学出版社",
"authors": "serializer.Author.None"
},
]

  那么,多对多来说怎么处理呢?如果将source参数定义为“authors.all”,那么取出来的结果将是要给QuerySet,对于前端来说,这样的数据并不是特别友好,我们可以使用如下方式:

from rest_framework import serializers  # 导入序列化模块
# 创建序列化类
class BookSerializer(serializers.Serializer):
nid = serializers.CharField(max_length=32)
title = serializers.CharField(max_length=128)
price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
publish = serializers.CharField(max_length=32)
authors = serializers.SerializerMethodField() def get_authors(self, author_object):
authors = list() for author in author_object.authors.all():
authors.append(author.name) return authors

  注意:get_必须与字段字段名称一致,否则报错。

  6)通过序列化组件进行post接口(提交一条数据)设计,步骤如下:

    - 定义post方法:在视图类中定义post方法;

    - 开始序列化:通过上面定义的序列化类,创建一个序列化对象,传入参数data=request.data(application/json)数据;

    - 校验数据:通过实例对象的is_valid()方法,对请求数据的合法性进行校验;

    - 保存数据:调用save()方法,将数据插入数据库;

    - 插入数据到多对多关系表:如果有多对多字段,手动插入数据到多对多关系表;

    - 返回:将插入的对象返回;

  注意:因为多对多关系字段是我们自定义的,而且必须这样定义,返回的数据才有意义,而用户插入数据的时候,无法找到这个字段类型SerializerMethodField,所以,序列化类不能帮我们插入数据到多对多表,我们必须手动插入数据,因此序列化类要做如下修改:

from rest_framework import serializers  # 1.导入序列化模块

from .models import Book

# 2.创建序列化类
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# nid字段只需要传给客户端,用户提交不需要id,所以read_only=True
nid = serializers.CharField(read_only=True, max_length=32)
title = serializers.CharField(max_length=128)
price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
publish = serializers.CharField(max_length=32)
# SerializerMethodField默认read_only=True
authors = serializers.SerializerMethodField() def get_authors(self, author_object):
authors = list()
for author in author_object.authors.all():
authors.append(author.name)
print(authors) return authors # 必须手动插入数据,因此post方法提交数据必须有create方法
def create(self, validated_data):
print(validated_data) # validated_data为过滤之后的数据
# {'title': '手册', 'price': Decimal('123.00'), 'publish': '3'}
validated_data['publish_id'] = validated_data.pop('publish')
book = Book.objects.create(**validated_data) return book

  根据接口规范,我们不需要新增url,只需要在上面视图类中定义一个post方法即可,代码如下:

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from .app_serializers import BookSerializer
from .models import Book, Publish, Author class BookView(APIView):
def get(self, request):
origin_data = Book.objects.all()
serialized_data = BookSerializer(origin_data, many=True)
return Response(serialized_data.data) def post(self, request):
verfied_data = BookSerializer(data=request.data) if verfied_data.is_valid():
book = verfied_data.save()
# 手动绑定多对多关系,也可以放到create方法中去
authors = Author.objects.filter(nid__in=request.data['authors'])
book.authors.add(*authors)
return Response(verfied_data.data)
else:
return Response(verfied_data.errors)

 分析:上面这种方法有两个问题:一个是需要手动插入数据(写序列化类中写create方法),另一个是如果字段很多,写序列化类的字段也会变成一种负担,那么有没有更简单的方式呢?当然,那就是用ModelSerializer。

  7)使用ModelSerializer序列化组件写上面的get和post接口,修改app_serializers.py代码如下:

from rest_framework import serializers
from .models import Book class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book
fields = (
'title',
'price',
'publish',
'authors',
'author_list',
'pubName',
'pubCity'
)
extra_kwargs = {
'publish':{'write_only':True},
'authors':{'write_only':True}
} pubName = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name')
pubCity = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.city') # 多对多字段
author_list = serializers.SerializerMethodField() def get_author_list(self, book_obj):
authors = list() for author in book_obj.authors.all():
authors.append(author.name) return authors

三、补充知识点

1、访问对象一个不存在的属性会执行类的__getattr__方法,如下:

class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age def __getattr__(self, item):
print(item) jihong = Person("jihong", 20)
print(jihong.name) # jihong
jihong.hobby # hobby

2、动态import

# foo.py文件
def foo():
print('this is foo') # test.py文件
import importlib
module_path = input('请输入要导入的模块') # 输入 foo
module = importlib.import_module(module_path)
print(module)
# <module 'foo' from 'D:\\@Lily\\drfserver\\classbasedview\\foo.py'>
module.foo() # 执行foo.py模块中的foo函数
# this is foo

3、多继承(参考面向对象的对继承C3算法)

class A(object):
def foo(self):
print('A.foo') class B(A):
def foo(self):
print('B.foo')
super().foo() class C(A):
def foo(self):
print('C.foo')
super().foo() class D(B, C):
def foo(self):
print('D.foo')
super().foo() d = D()
d.foo()

 执行结果如下:

  D.foo

  B.foo

  C.foo

  A.foo

4、Django settings文件查找顺序

  我们在使用django的时候,经常会使用到它的settings文件,通过在settings文件中定义变量,

  我们可以在程序的任何地方使用这个变量,比如,假设在settings里边定义了一个变量NAME='Lily',虽然可以在项目的任何地方使用:

1
2
>>> from drf_server import settings
>>> print(settings.NAME)   # Lily

  但是,这种方式并不是被推荐和建议的,因为除了项目本身的settings文件之外,django程序本身也有许多配置信息,都存在django/conf/global_settings.py模块里面,包括缓存、数据库、密钥等,如果我们写from drf_server import settings,只是导入了项目本身的配置信息,当需要用到django默认的配置信息的时候,还需要再次导入,即from django.conf import settings,所以建议的导入方式是:

1
2
>>> from django.conf import settings
>>> print(setting.NAME)

  使用上面的方式,我们除了可以使用自定义的配置信息(NAME)外,还可以使用global_settings中的配置信息,不需要重复导入,django查找变量的顺序是先从用户的settings中查找,然后在global_settings中查找,如果用户的settings中找到了,则不会继续查找global_settings中的配置信息,假设我在用户的settings里面定义了NAME='Lily',在global_settings中定义了NAME='Alex',则请看下面的打印结果:

>>> from django.conf import settings
>>> print(settings.NAME) # Lily

  可见,这种方式更加灵活高效,建议使用。

5、序列化类中的字段名可以与model中的不一致,但是需要使用source参数来告诉组件原始的字段名,如下:

from rest_framework import serializers  # 导入序列化模块

# 创建序列化类
class BookSerializer(serializers.Serializer):
nid = serializers.CharField(max_length=32)
bookTitle = serializers.CharField(max_length=128, source='title')
price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
# source也可以用于ForeignKey字段
pubName = serializers.CharField(max_length=32, source='publish.name')
pubCity = serializers.CharField(max_length=32, source='publish.city')
# 多对多字段source参数为“authors.all”,则取出来的结果是QuerySet,不推荐
authors = serializers.CharField(source='authors.all')

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