最后是控制台打印生成的结果如下:FastJson生成字符串是:{"id":"2","name":"节点1","open":true}Gson生成字符串是:{"id":"2","pId":"1","name":"节点1","open":true} 用FastJson就是少

package cn.tongdun.robot.web; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.TypeReference; import com.alibaba.fastjson.parser.Feature; import java.util.List; /** * @author hello * @date 2019-10-18 13:46 * @description */ public class

1.注解(字段上添加) @JSONField(serialize=false) 2.过滤器 PropertyFilter propertyFilter = new PropertyFilter() {            public boolean apply(Object object, String name, Object value) {                for (String string : arr) {                    if (name.eq

这个问题我大概花了2个小时才找到结果 总共需要2个设置 这里是对应springboot中的配置写法 @select("select sum(a) a,sum(b) b from XXX where XXX; ") Map<String, Object> sumXXX(XXX); Map map = sumXXX(args); a b NULL NULL 期望结果 map : {a:null,b:null} 实际结果 map : null mybatis.configurat

参考:https://blog.csdn.net/xiaofeifei8421/article/details/43231815

 1.指定序列化顺序 缺省fastjson序列化一个java bean,是根据fieldName的字母序进行序列化的,你可以通过ordinal指定字段的顺序.这个特性需要1.1.42以上版本. public static class VO { @JSONField(ordinal = 3) private int f0; @JSONField(ordinal = 2) private int f1; @JSONField(ordinal = 1) private int f2; } 2.fast

程序好几个版本了,数据也弄出好好几版本,这下好了,原程序要升级,当然数据库也要升,可是里面已经有了大量的数据了,这时候怎么办.写了个存储过程来解决,一目了然. 因为2005及以上的数据库已经没有表sysproperties了.所以.第一步,先创建一个. 执行以下代码. from sysobjects where name = 'sysproperties'and xtype = 'V') begin DROP VIEW sysproperties end GO CREATE VIEW syspr

重要漏洞利用poc及版本 我是从github上的参考中直接copy的exp,这个类就是要注入的类 import java.lang.Runtime; import java.lang.Process; public class Exploit { public Exploit() { try{ // 要执行的命令 String commands = "calc.exe"; Process pc = Runtime.getRuntime().exec(commands); pc.wait

前言 因为最近公司项目升级,需要将外网数据库的信息导入到内网数据库内.于是找了一些springboot多数据源的文章来看,同时也亲自动手实践.可是过程中也踩了不少的坑,主要原因是我看的文章大部分都是springboot 1.X版本的. 于是我就打算把这次搭建springboot+mybatis+druid+atomikos的框架过程记录下来,方便大家借鉴,也方便自己以后使用.这里不单单记录搭建过程,同时也会对一些配置文件进行说明,以及我在看别人文章并实践时碰到的一些坑的说明. 开发环境 系统:w

前言: 开发环境:IDEA+jdk1.8+windows10 目标:使用springboot整合druid数据源+mysql+mybatis+通用mapper插件+pagehelper插件+mybatis-generator+freemarker+layui 使用springboot开发web项目,尤其是web后台管理类项目,推荐使用上面的组合: 原因: 首先,druid数据源提供了方便的sql监控视图,而且性能也很好: mysql开源且小巧强大,使用方便: mybatis可以手动定制sql,十

1.  前言 实话实说,网上关于Activiti的教程千篇一律,有参考价值的不多.很多都是老早以前写的,基本都是直接照搬官方提供的示例,要么就是用单元测试跑一下,要么排除Spring Security,很少有看到一个完整的项目.太难了,笔者在实操的时候,遇到很多坑,在此做一个记录. 其实,选择用Activiti7没别的原因,就是因为穷.但凡是有钱,谁还用开源版的啊,当然是用商业版啦.国外的工作流引擎没有考虑中国的实际情况,很多像回退.委派.撤销等等功能都没有,所以最省事的还是中国特色的BPM.

去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的,因为不需要生成实体类,结构很容易解析.但随着业务的变化,也会碰到超级变态的JSON,如果还按照以前的思路,会把人搞抽风掉,一旦结构变化,又要重来.所以今天给大家介绍一个简单的方法,轻轻松松搞定超级变态的JSON,虽然需要生成实体类.它就是开源的:JSON C# Class Generator组件. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源

服务器上保存有上万条的基础数据,需要同步到全国各地的成千上万个客户端,而且这些基础数据也经常在有变化调整.这时候需要有一个稳定的数据同步程序,能分批同步基础数据,由于网络流量,网络的稳定性等因素,需要分批读取有更新过的数据,花费了半天时间写了一个例子代码,客户端同步从服务器上同步基础数据的功能,可以提供给大家参考一下,希望能有重复利用的价值. // 1:打开业务数据库 SqLiteHelper dbHelper = new SqLiteHelper(BaseSystemInfo.Business

用mongodb四年多了,从1.8版用到目前的3.4版,功能越来越强大,而且它的每一次升级带给我的都是惊喜,最近发现他的aggregation(管道)技术越来越丰富了,基本上将它提供的所有功能都集成了,故从官网上将aggregation这一页的操作阶段和表达式等进行了简单的翻译,以便一眼能直观的看出每个命令的功能,也算是自已对学习的知识进行一整理.mongodb在为aggregation提供的这些命令中,可谓算是开发了一种新语言出来了,因为语言的一些基本语法都算是有了,只是还有点简单罢了,mon

/*--比较两个数据库的表字段差异 hy 适用多种版本库 --*/ /*--调用示例 exec p_comparestructure 'database1','database2' --*/ ) drop procedure [dbo].[p_comparestructure] GO create proc p_comparestructure ), --要比较的数据库名1 ) --要比较的数据库名2 as ),字段名 ),序号 int) ),字段名 ),序号 int) --得到数据库1的结构

｀默认columns配置问题: 记住是columnDefs不是columnsDefs ｀Cannot read property 'sWidth' of undefined: columns的数量和title的数量对不上 ｀有时候会弹出缺少字段: 是因为字段里带空格了 ｀Cannot read property 'data' of null: 接口没传数据 ｀columns接受很多种格式: 'mobile', 'address[0].city_name',address.city_name 都可

终结点与服务寄宿 由于最近可能要使用WCF做开发,开始重读蒋金楠的<WCF全面解析>,并整理个人学习WCF的笔记. 蒋金楠的书是我的第一本WCF入门书,虽说硬着头皮啃下来了,但是原理内容太多太多,没有长期的经验是无法掌握的,而且这本书写得太过于偏重原理,并不是一本稍微看看就能速成并实现工作需求的书. 于是这篇文章的目的就是把原理和类结构分析给干掉(毕竟书上都有,我何必抄书?),把一些关键话语和配置方式摘出来,以便日后一旦遇到问题有个速查的手册,也相当于为这本书做了一个索引. 不过不得不说的是,

转载自:http://www.cnblogs.com/tianqing/archive/2008/06/25/1229419.html 做oracle下数据库结构比较,比较具体详细差异,例如:2个库具体有那些表不同,不同在什么地方,主键.长度.类型......,要求是用一句sql实现,对于我这个sql菜鸟来说,的确是个挑战.好在有个SQL Server例子可以借鉴.先贴一下oracle下的sql --------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------推荐: - VS2012 使用 1.0.84 版的库 - VS2013 使用 1.0.93 版的库------------------------------------------------------------------------1.安装运行库 sqlite-netFx45-setup-bundle-x64-2012-1.0.84.0.exe

尾大不掉,前阵子做检索测试时,总是因为需要业务端操作db和一些其他服务,这就使得检索测试对环境和数据依赖性特别高,极大提高了测试成本. Mock服务和mysql可以很好的解决这个问题,所以那阵子做了两个工作: 1 使用公司的service框架Mock服务: 2 使用python语言Mock mysql数据. 部分1只需要了解公司框架即可进行编写,本文主要记录下python操作mysql的部分. 一 安装环境 安装python即需要的MySQLdb模块(yum install MySQL-pyth

PostgreSql与MSSqlServer区别 增删查改没有语法一样. 排序Group Having 聚集函数使用一样 联结查询 ON 子句是最常见的连接条件的类型:它接收一个和 WHERE 子句相同的布尔表达式.如果两个分别来自 T1 和 T2 的行在 ON 表达式上运算的结果为真,那么它们就算是匹配的行. USING 是个一个连接条件的缩写语法:它接收一个用逗号分隔的字段名列表,这些字段必须是连接表共有的并且其值必须相同.最后,JOIN USING 会将每一对相等的输入字段输出为一个字段,