Thymeleaf金额变汉字大写
时间: 2024-03-01 14:42:46 浏览: 127
金额转成中文大写
Thymeleaf 是一种模板引擎，可以在 HTML 页面中使用它来生成动态内容。要将金额转换为中文大写，可以使用 Thymeleaf 内置函数或自定义函数。
Thymeleaf 内置函数：
Thymeleaf 内置了 `#numbers` 函数，可以将数字转换为指定格式。可以使用它来将金额转换为中文大写，示例代码如下：
```html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Thymeleaf金额变汉字大写</title>
</head>
<body>
<p>金额：￥<span th:text="${#numbers.formatDecimal(amount,1,2,'CHINA')}"></span></p>
</body>
</html>
```
在上面的代码中，`${#numbers.formatDecimal(amount,1,2,'CHINA')}` 将 `amount` 变量格式化为 1 位整数和 2 位小数，并转换为中文大写。
自定义函数：
如果 Thymeleaf 内置函数不能满足需求，可以自定义函数。下面是一个将金额转换为中文大写的示例自定义函数：
1. 创建自定义函数类 `AmountUtil.java`：
```java
import java.math.BigDecimal;
public class AmountUtil {
private static final String[] CN_UPPER_NUMBER = {"零", "壹", "贰", "叁", "肆", "伍", "陆", "柒", "捌", "玖"};
private static final String[] CN_UPPER_MONETARY_UNIT = {"分", "角", "元", "拾", "佰", "仟", "万", "拾", "佰", "仟", "亿", "拾", "佰", "仟", "兆"};
public static String convert(BigDecimal amount) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
int signum = amount.signum();
if (signum == 0) {
return CN_UPPER_NUMBER[0] + CN_UPPER_MONETARY_UNIT[2];
}
long number = amount.movePointRight(2).setScale(0, 4).abs().longValue();
long scale = number % 100;
int numUnit = 0;
int numIndex = 0;
boolean getZero = false;
if (scale <= 0) {
numIndex = 2;
number = number / 100;
getZero = true;
}
if (scale > 0 && scale % 10 <= 0) {
numIndex = 1;
number = number / 10;
getZero = true;
}
int zeroSize = 0;
while (number > 0) {
int num = (int) (number % 10);
if (num > 0) {
if (numUnit == 9 && zeroSize >= 3) {
sb.insert(0, CN_UPPER_MONETARY_UNIT[6]);
}
if (numUnit == 13 && zeroSize >= 3) {
sb.insert(0, CN_UPPER_MONETARY_UNIT[10]);
}
sb.insert(0, CN_UPPER_MONETARY_UNIT[numUnit] + CN_UPPER_NUMBER[num]);
getZero = false;
zeroSize = 0;
} else {
++zeroSize;
if (!getZero) {
sb.insert(0, CN_UPPER_NUMBER[num]);
}
if (numUnit == 2) {
if (number > 0) {
sb.insert(0, CN_UPPER_MONETARY_UNIT[numUnit]);
}
} else if ((numUnit - 2) % 4 == 0 && number % 1000 > 0) {
sb.insert(0, CN_UPPER_MONETARY_UNIT[numUnit]);
}
getZero = true;
}
number = number / 10;
++numUnit;
}
if (signum == -1) {
sb.insert(0, "负");
}
return sb.toString();
}
}
```
2. 在 Thymeleaf 中使用自定义函数：
```html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org" xmlns:util="com.example.util">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Thymeleaf金额变汉字大写</title>
</head>
<body>
<p>金额：￥<span th:text="${#numbers.formatDecimal(amount,1,2)}"></span></p>
<p>金额大写：<span th:text="${util:convert(amount)}"></span></p>
</body>
</html>
```
在上面的代码中，`xmlns:util="com.example.util"` 将自定义函数命名空间指定为 `com.example.util`，`util:convert(amount)` 调用 `AmountUtil.convert()` 方法将金额转换为中文大写。需要注意的是，自定义函数类必须放在项目的 `classpath` 下，且函数必须是静态方法。
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知识点详细说明:
1. Fastboot工具定义：
Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。
2. 使用环境：
Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。
3. Fastboot工具的获取与安装：
用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。
4. Fastboot的使用：
要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括：
- fastboot devices：列出连接的设备。
- fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。
- fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。
- fastboot reboot：重启设备。
- fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。
5. Fastboot工具的应用场景：
- 设备的系统更新或刷机。
- 刷入自定义恢复（如TWRP）。
- 在开发阶段对设备进行调试。
- 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。
- 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。
- 加入特定的内核或修改系统分区。
6. 注意事项：
在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。
7. 压缩包文件说明：
资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。
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Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。
在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库：
1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。
2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。
3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。
4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。
5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。
6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。
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由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。
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