@Validated是什么意思

时间: 2023-05-23 07:04:01 浏览: 150
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Springboot @Validated和@Valid的区别及使用详解

@Validated 是 Spring 框架中的注解，用于标注被验证的方法参数，表示该参数需要经过验证才可以被接受。通常与 @RequestBody 或 @RequestParam 一起使用，用于对客户端传递的数据进行验证，以确保数据的有效性和安全性。
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@Validated 什么意思

@Validated 是一个在 Spring 框架中的注解。它用于对方法参数进行验证，并且可以在方法执行之前进行参数校验。当使用 @Validated 注解时，Spring 会自动校验方法参数，如果参数校验不通过，将会抛出 ...

spring @Validated 什么意思

在Spring框架中，@Validated是一个用于验证方法参数的注解。它可以与Spring MVC的控制器方法一起使用，用于验证请求参数的有效性。@Validated注解可以应用于方法级别或类级别。 当在方法级别使用@Validated注解时，...

@PostMapping("/logins") public Result logins(@Validated @RequestBody LoginDto loginDto, HttpServletResponse response){ CustomerInfo user = customerInfoSerivce.getOne(new QueryWrapper<CustomerInfo>().eq("username", loginDto.getUsername())); Assert.notNull(user,"用户不存在"); if (!user.getPassword().equals(loginDto.getPassword())){ return Result.fail("密码不正确"); } String jwt = jwtUtils.generateToken(user.getCustomerId()); response.setHeader("Authorization",jwt); response.setHeader("Access-Control-Expose-Headers", "Authorization"); return Result.success(MapUtil.builder() .put("id",user.getCustomerId()) .put("username", user.getUsername()) .put("customerName",user.getCustomerName()) .put("avatar",user.getAvatar()) .put("role",user.getRole()) .map() ); }以上这段代码是什么意思

这段代码是一个使用Spring Boot框架编写的登录接口，接口路径为"/logins"，请求方式为POST。接口需要传入一个名为LoginDto的数据传输对象，该对象包含了用户输入的用户名和密码。接口首先通过用户名从数据库中查询...

Validated还是Valid

您可以使用 "Validated" 或 "Valid"，具体取决于上下文和您想要表达的意思。 "Validated" 意味着已经经过验证或确认，而 "Valid" 意味着有效或合法。例如，如果您正在谈论经过验证的数据或信息，您可以使用 ...

@transaction.atomic() def create(self, validated_data): photos = validated_data.pop("photos") validated_data["user"] = self.context["request"].user post = Post.objects.create(**validated_data) post_photos = [] for photo in photos: post_photos.append(PostPhoto(image=photo, post=post)) PostPhoto.objects.bulk_create(post_photos) return post解释一下神魔意思

接着，从 validated_data 中弹出 photos，然后将请求的用户设置为 post 的 user 属性。然后通过 Post.objects.create(**validated_data) 创建了一个 post 实例，并将其赋值给变量 post。接下来的循环将每个 photo ...

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码

这段代码是一个函数和一些绘图代码的组合，可以逐行解释如下： 1. def aggregate_diagnostic(y_dic):：定义了一个名为 aggregate_diagnostic 的函数，该函数的输入是一个字典 y_dic。 2. tmp = []：创建了...

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)#Ⅰ导 plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()这段代码什么意思，请详细解释一下，最好逐行详细解释

这段代码是一个数据预处理和可视化的示例代码，用于ECG数据的分类任务。以下是逐行的详细解释： def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: ...

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)#Ⅰ导 plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()这段代码什么意思请帮我详细解释一下，最好每行都解释

这段代码是一个数据可视化的例子，下面逐行解释： python def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) ...

我的意思是对list验证不生效

如果你的List验证不生效，有可能是因为你没有在List上加上@Validated注解。举个例子： java @RestController public class UserController { @PostMapping("/users") public ResponseEntity<List<User>> ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\test.py", line 27, in <module> clf.fit(X_train, y_train) File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 889, in fit super().fit( File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 186, in fit X, y = self._validate_data( File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 548, in _validate_data self._check_feature_names(X, reset=reset) File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 415, in _check_feature_names feature_names_in = _get_feature_names(X) File "C:\Users\木南\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1903, in _get_feature_names raise TypeError( TypeError: Feature names are only supported if all input features have string names, but your input has ['int', 'str'] as feature name / column name types. If you want feature names to be stored and validated, you must convert them all to strings, by using X.columns = X.columns.astype(str) for example. Otherwise you can remove feature / column names from your input data, or convert them all to a non-string data type.

这是一个Python程序的错误提示，大概意思是特征名只支持字符串类型，但输入的特征名包含了int和str类型。如果您想要存储并验证特征名，您需要将所有特征名转换为字符串类型，例如使用X.columns = X.columns.astype...

@NotNull groups =、

这段代码的意思是在创建(Create)操作时对name字段进行非空校验，如果name为空，则会返回提示信息"name不能为空"。 @NotNull(groups = {Update.class,Create.class},message = "createTime 不能为空") 这段代码的...
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