@Query(tableColumn = "a.name", javaField = "name", type = QueryType.LIKE)

`@Query(tableColumn = "a.name", javaField = "name", type = QueryType.LIKE)` 这是一个Spring Data JPA查询注解，用于动态构建SQL查询。它通常在Repository接口的方法上使用，用来指定从数据库表`a`中查询数据的方式。

- `tableColumn = "a.name"`：表示这个查询会基于数据库表名为`a`的表中的`name`列进行操作。
- `javaField = "name"`：指定了在Java实体类中与`name`列相对应的字段名，通常是getter方法如`getName()`。
- `type = QueryType.LIKE`：说明查询类型是LIKE，意味着将对`name`字段应用模糊匹配，可以包含通配符（比如%代表任意字符序列）。

举个例子，如果你有一个User实体类，其字段`username`映射到数据库中的`name`列，你可能会这么使用：

List<User> users = userRepository.findByUsernameLike("%john%");

这将会返回所有用户名中包含"john"的用户。

相关问题

public List<IndustryRanking> creditScore(String custId, String queryType) { List<IndustryRanking> scoreIndustryRanking = new ArrayList<>(); int avgScore = 0; List<AfterLoanQuotaTreeEntity> afterLoanQuotaTreeEntities = tbCustPropertyDao.selectRulesType(201); for (AfterLoanQuotaTreeEntity afterLoanQuotaTreeEntity : afterLoanQuotaTreeEntities) { List<Integer> qutokeyList = tbCustPropertyDao.selectGetqutokeyList(afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), "201"); IndustryRanking ins = tbCustPropertyDao.creditScore(custId, afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), qutokeyList); String ranking = ins.getName(); ins.setName(tbCustPropertyDao.selectTypeName(ranking)); avgScore += Integer.parseInt(ins.getScore().replace("-", "")); scoreIndustryRanking.add(ins); } for (IndustryRanking ranking : scoreIndustryRanking) { int anInt = Integer.parseInt(ranking.getScore().replace("-", "")); DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00"); String format = df.format((float) anInt / avgScore * 100) + "%"; ranking.setProportion(format); } return scoreIndustryRanking; }优化代码

要优化这段代码，可以考虑以下几点：

1. 减少数据库查询次数：可以将数据库查询的结果缓存起来，避免重复查询。例如，将`tbCustPropertyDao.selectTypeName(ranking)`的结果缓存起来。

2. 使用StringBuilder拼接字符串：在循环中拼接字符串时，使用StringBuilder而不是直接使用"+"操作符，可以提高性能。

3. 使用try-with-resources：对于需要关闭的资源，例如数据库连接或文件流，使用try-with-resources语句来自动关闭资源，避免资源泄露。

4. 使用stream进行集合操作：使用Java 8的stream API简化集合操作，提高代码的可读性。

下面是优化后的代码示例：

public List<IndustryRanking> creditScore(String custId, String queryType) {
    List<IndustryRanking> scoreIndustryRanking = new ArrayList<>();
    int avgScore = 0;

    List<AfterLoanQuotaTreeEntity> afterLoanQuotaTreeEntities = tbCustPropertyDao.selectRulesType(201);
    List<Integer> qutokeyList = new ArrayList<>();
    Map<String, String> typeNameCache = new HashMap<>();

    for (AfterLoanQuotaTreeEntity afterLoanQuotaTreeEntity : afterLoanQuotaTreeEntities) {
        qutokeyList = tbCustPropertyDao.selectGetqutokeyList(afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), "201");
        IndustryRanking ins = tbCustPropertyDao.creditScore(custId, afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), qutokeyList);
        String ranking = ins.getName();
        String typeName = typeNameCache.get(ranking);
        if (typeName == null) {
            typeName = tbCustPropertyDao.selectTypeName(ranking);
            typeNameCache.put(ranking, typeName);
        }
        ins.setName(typeName);

        int score = Integer.parseInt(ins.getScore().replace("-", ""));
        avgScore += score;
        scoreIndustryRanking.add(ins);
    }

    float avgScoreFloat = (float) avgScore;
    scoreIndustryRanking.forEach(ranking -> {
        int score = Integer.parseInt(ranking.getScore().replace("-", ""));
        float proportion = score / avgScoreFloat * 100;
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");
        String format = df.format(proportion) + "%";
        ranking.setProportion(format);
    });

    return scoreIndustryRanking;
}

请注意，这只是一个简单的优化示例，具体的优化策略可能因应用场景而有所不同。在进行优化时，建议根据具体情况进行性能测试和分析，以确保优化方案的有效性。

爬虫 https://www.iwencai.com/unifiedwap/result?querytype=stock&w=301390

要使用WebMagic爬取https://www.iwencai.com/unifiedwap/result?querytype=stock&w=301390这个网页，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个新的Java项目，并添加WebMagic的依赖。你可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>us.codecraft</groupId>
    <artifactId>webmagic-core</artifactId>
    <version>0.7.3</version>
</dependency>

2. 创建一个新的Spider对象，并设置需要爬取的网址：

Spider spider = Spider.create();

// 设置需要爬取的网址
spider.addUrl("https://www.iwencai.com/unifiedwap/result?querytype=stock&w=301390");

3. 在Spider对象上注册一个PageProcessor，并自定义PageProcessor的实现，用于解析页面数据。

// 创建自定义的PageProcessor
PageProcessor pageProcessor = new MyPageProcessor();

// 注册PageProcessor到Spider对象上
spider.addPipeline(pageProcessor);

4. 自定义PageProcessor类，实现PageProcessor接口，并重写其中的方法。在这个类中，你可以使用XPath、CSS选择器或正则表达式等方式解析页面数据。

public class MyPageProcessor implements PageProcessor {

    @Override
    public void process(Page page) {
        // 使用XPath或其他方式解析页面数据
        String title = page.getHtml().xpath("//title/text()").get();
        System.out.println("Title: " + title);
        
        // ...
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return Site.me();
    }
}

5. 运行Spider对象来启动爬虫，并处理返回的页面数据。

spider.run();

在自定义的PageProcessor中，你可以使用XPath、CSS选择器或正则表达式等方式来解析页面数据。根据具体的需求和网页结构，选择合适的方式来提取所需的数据。

请注意，爬取网页时要尊重网站的服务条款和使用规则，并遵守相关法律法规。确保你的爬取行为合法，并且不会给目标网站带来过大的负荷。