@JSONField label

时间: 2023-12-14 19:32:35 浏览: 269
@JSONField(label)是fastjson中的一个注解,用于标记Java对象的属性在序列化和反序列化时的标签。它可以定制化输出,使得输出的JSON字符串更符合我们的需求。其中,label属性用于指定标签的名称。 下面是一个使用@JSONField(label)的例子: ```java public class User { @JSONField(label = "normal") private int id; @JSONField(label = "normal") private String name; @JSONField(label = "secret") private String password; // 省略getter和setter方法 } User user = new User(); user.setId(1); user.setName("Tom"); user.setPassword("123456"); String jsonString = JSON.toJSONString(user, Labels.includes("normal")); System.out.println(jsonString); ``` 在上面的例子中,我们使用@JSONField(label = "normal")注解标记了id和name属性,然后使用Labels.includes("normal")指定只输出标签为"normal"的属性。最终输出的JSON字符串为: ```json {"id":1,"name":"Tom"} ``` 可以看到,输出的JSON字符串只包含了标签为"normal"的属性。
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public class checkGpa extends JFrame implements ActionListener { static JButton backButton = new JButton("back"); JFrame frame = new JFrame("GPA"); Label averageGPALabel = new Label("average GPA"); JTextField averageGPAField = new JTextField(); Label weightedGPALabel = new Label("weighted GPA"); JTextField weightedGPAField = new JTextField(); /** * Constructor creates a JFrame and sets its properties. * Calls the PersonalReader method to read and display student GPA information. * Adds a JPanel to the JFrame and creates and positions various GUI elements. * Sets an ActionListener for the back button to return to the previous window. * * @throws IOException if an error occurs while reading from the JSON file */ public checkGpa() throws IOException { frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.DISPOSE_ON_CLOSE); frame.setSize(400, 300); // Create and set properties for JPanel JPanel panel = new JPanel(); panel.setLayout(new BoxLayout(panel, BoxLayout.Y_AXIS)); panel.setBorder(BorderFactory.createEmptyBorder(10, 10, 10, 10)); // Create and position GUI elements averageGPALabel.setBounds(10, 10, 20, 10); averageGPALabel.setBounds(20, 10, 100, 10); averageGPAField.setBounds(120, 10, 100, 10); weightedGPALabel.setBounds(10, 40, 100, 10); weightedGPAField.setBounds(120, 40, 100, 10); backButton.setAlignmentX(Component.CENTER_ALIGNMENT); // Display GPA information by calling PersonalReader method GPA gpa = PersonalReader(); averageGPAField.setText(gpa.getAverageGPA()); weightedGPAField.setText(gpa.getWeightedGPA()); panel.add(averageGPALabel); panel.add(averageGPAField); panel.add(weightedGPALabel); panel.add(weightedGPAField); panel.add(backButton); backButton.addActionListener(this); frame.add(panel); frame.setVisible(true); }使用tdd改写

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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