@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)的作用

时间: 2024-04-20 21:27:08 浏览: 13
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY) 是 Jackson 序列化/反序列化库中的一个注解,用于指定在序列化 Java 对象为 JSON 格式字符串时,哪些属性应该被包含或者排除。 @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY) 表示只有当被注解的属性值不为 null 且不为 ""(空字符串)时才会被序列化,否则将被忽略。这个注解可以用于类级别或属性级别。 举个例子,如果有一个类 Person,其中有一个名为 name 的属性,我们可以在该属性上加上 @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY) 注解,这样在序列化该类为 JSON 字符串时,只有当 name 不为 null 且不为空字符串时才会被输出。
相关问题

@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)

@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)是一个注解,它可以应用在Java实体类上,用于指定在序列化对象时,只有非空字段才会被包含在生成的JSON中。具体地说,当使用@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)注解时,如果某个字段的值为空(null)或者是空字符串(""),那么在生成的JSON中将不会包含该字段。这就意味着只有非空字段才会被包含在JSON中。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY) 不起作用

你好!关于@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)不起作用的问题,可能有几个原因导致它无法生效。以下是一些可能的解决方案: 1. 确保你正确地导入了@JsonInclude注解,它位于com.fasterxml.jackson.annotation包中。检查导入语句是否正确,并确保没有版本冲突。 2. 确保你正在使用带有Jackson库的正确版本。@JsonInclude注解是Jackson库的一部分,因此你需要检查Jackson库的版本是否支持该注解。 3. 确保你正确地将@JsonInclude注解应用到你想要生效的类或字段上。请注意,该注解可以应用在类级别和字段级别上,具体取决于你的需求。 4. 检查被注解的字段的值是否为null或空。@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)仅在字段的值不为null或空字符串时才生效。如果字段的值为null或空字符串,那么它将被忽略。 如果上述解决方案都没有帮助,那么可能存在其他问题。如果你能提供更多关于你的代码和环境的详细信息,我将能够更好地帮助你解决问题。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于springboot开发的前后端分离的简易进销存后台管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于springboot-mqtt的温度、湿度、六氟化硫浓度实时监控系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

会计信息化对华强公司内部审计的影响研究.docx

会计信息化对华强公司内部审计的影响研究.docx
recommend-type

修改谷歌提供的样例量子卷积神经网络模型,基于KDD99数据集进行训练,实现了网络攻击分类检测。.zip

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

用泽尼克多项式拟合表面的功能matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。