SpringMVC面试题

1、SpringMVC执行流程

[参考内容:SpringMVC的执行流程]

2、常用注解及作用

2.1 @Controller

  • 名称:@Controller
  • 类型:类注解
  • 位置:SpringMVC控制器类定义上方
  • 作用:设定SpringMVC的核心控制器bean
  • 范例
@Controller
public class UserController {
}

2.2 @RequesMapping

  • 名称:@RequestMapping
  • 类型:方法注解
  • 位置:SpringMVC控制器方法定义上方
  • 作用:设置当前控制器方法请求访问路径
  • 范例
@RequestMapping("/save")
public void save(){
    System.out.println("user save ...");
}

2.3 @ResponseBody

  • 名称:@ResponseBody
  • 类型:方法注解
  • 位置:SpringMVC控制器方法定义上方
  • 作用:设置当前控制器方法响应内容为当前返回值,无需解析
  • 范例
@RequestMapping("/save")
@ResponseBody
public String save(){
    System.out.println("user save ...");
    return "{'info':'springmvc'}";
}

2.4 @RequestParam

1、不加注解前端的参数名必须和后端控制器的变量名保持一致才能生效
2、不加注解的参数为非必传,加了为必传,可以通过@RequestParam(required = false)设置为非必传

  • 名称:@RequestParam
  • 类型:形参注解
  • 位置:SpringMVC控制器方法形参定义前面
  • 作用:绑定请求参数与处理器方法形参间的关系
  • 参数:
    • required:是否为必传参数
    • defaultValue:参数默认值

2.5 @PathVariable

  • 名称:@PathVariable
  • 类型:形参注解
  • 位置:SpringMVC控制器方法形参定义前面
  • 作用:绑定路径参数与处理器方法形参间的关系,要求路径参数名与形参名一一对应
    在这里插入图片描述

2.6 @EnableWebMvc和RequestBody

//集合参数:json格式
//1.开启json数据格式的自动转换,在配置类中开启@EnableWebMvc
//2.使用@RequestBody注解将外部传递的json数组数据映射到形参的集合对象中作为数据
@RequestMapping("/listParamForJson")
@ResponseBody
public String listParamForJson(@RequestBody List<String> likes){
    System.out.println("list common(json)参数传递 list ==> "+likes);
    return "{'module':'list common for json param'}";
}
  • 名称:@EnableWebMvc
  • 类型:配置类注解
  • 位置:SpringMVC配置类定义上方
  • 作用:开启SpringMVC多项辅助功能
  • 范例:
@Configuration
@ComponentScan("com.itheima.controller")
@EnableWebMvc
public class SpringMvcConfig {
}
  • 名称:@RequestBody
  • 类型:形参注解
  • 位置:SpringMVC控制器方法形参定义前面
  • 作用:将请求中请求体所包含的数据传递给请求参数,此注解一个处理器方法只能使用一次
  • 范例:
@RequestMapping("/listParamForJson")
@ResponseBody
public String listParamForJson(@RequestBody List<String> likes){
    System.out.println("list common(json)参数传递 list ==> "+likes);
    return "{'module':'list common for json param'}";
} 

2.7 @RequestBody、@RequestParam、@PathVariable区别和应用

区别
@RequestParam用于接收url地址传参或表单传参
@RequestBody用于接收json数据
@PathVariable用于接收路径参数,使用{参数名称}描述路径参数
应用
后期开发中,发送请求参数超过1个时,以json格式为主,@RequestBody应用较广
如果发送非json格式数据,选用@RequestParam接收请求参数
采用RESTful进行开发,当参数数量较少时,例如1个,可以采用@PathVariable接收请求路径变量,通常用于传递id值

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/491938.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【C++教程从0到1入门编程】第十三篇:STL中list类的模拟实现

一、list的模拟实现 #include<iostream> #include<assert.h> #pragma once namespace jyr {template<class T>struct _list_node{_list_node<T>* _next;_list_node<T>* _prev;T _data;_list_node(const T& val T()):_next(nullptr), _prev(…

主流公链 - Filecoin

探索Filecoin&#xff1a;去中心化存储网络 1. Filecoin简介 Filecoin是一个去中心化的存储网络&#xff0c;旨在通过区块链技术实现全球性的分布式文件存储和检索市场。Filecoin允许用户将文件存储在网络中的节点上&#xff0c;并通过加密、分片和复制等技术保证数据的安全性…

数据结构

一、栈 先进后出 二、队列 先进先出 三、数组 查询快&#xff0c;增加修改慢 四、链表 查询慢&#xff0c;增加修改慢 五、二叉树 节点&#xff1a; 查找二叉树 二叉查找树的特点 二叉查找树,又称二叉排序树或者二叉搜索树 每一个节点上最多有两个子节点 左子树上所…

QQ屠龙者终成为恶龙!工作与生活的平衡:挑战与解决方案——早读(逆天打工人爬取热门微信文章解读)

屠龙者终成为恶龙 引言Python 代码第一篇 洞见 看了上海临时工睡桥洞的现场&#xff0c;我不敢让老板知道上班苦第二篇 人民日报 来了&#xff01;新闻早班车要闻社会政策 结尾 昔日斩棘披荆的屠龙勇士 历经岁月涤荡 竟在不知不觉间铸就了自己心中的铁壁铜墙 终有一日 赫然发现…

【智能计算模拟:DFT+MD+ML深度融合及科研实践应用】

第一性原理、分子动力学与机器学习三者的交汇融合已在相关研究领域展现强劲的研究热潮。借助第一性原理计算揭示材料内在的量子特性&#xff0c;并结合分子动力学模拟探究材料在实际环境下的动态行为&#xff1b;运用机器学习算法与上述方法结合&#xff0c;开发高性能预测模型…

智能医疗-方案优势

实时更新&#xff0c;信息展示更便利 电子标签床头信息卡可设计特定的信息模板展示病患信息&#xff0c;并可根据治疗进展实时更新&#xff0c;病患通过床头电子标签即可了解病情信息。 —签多能&#xff0c;医护管理更高效 电子墨水屏技术改进了传统院内展示内容单一、更换成…

edga 0x800704cf错误码(同步失败)

edga 0x800704cf错误码(同步失败) 执行此操作需要 Internet。 你似乎没有连接到 Internet。请检查你的连接&#xff0c;然后再试一次。 0x800704cf 发送反馈 取消windows键R&#xff0c; 输入services.msc 进入本地服务管理&#xff0c; 重启 Microsoft Account Sign-in Assi…

【探索Linux】—— 强大的命令行工具 P.30(序列化和反序列化 | JSON序列化库 [ C++ ] )

阅读导航 引言一、序列化反序列化概念二、各种语言序列化反序列化常用库三、C的JSON序列化库1. RapidJSON库&#xff08;1&#xff09;头文件&#xff08;2&#xff09;相关函数&#xff08;3&#xff09;参数&#xff08;4&#xff09;特点 &#xff08;5&#xff09;使用示例…

零拷贝技术、常见实现方案、Kafka中的零拷贝技术的使用、Kafka为什么这么快

目录 1. 普通拷贝 2. 数据拷贝基础过程 2.1 仅CPU方式 2.2 CPU&DMA方式 3.普通模式数据交互 4. 零拷贝技术 4.1 出现原因 4.2 解决思路 4.2.1 mmap方式 4.2.2 sendfile方式 4.2.3 sendfileDMA收集 4.2.4 splice方式 5. Kafka中使用到的零拷贝技术 参考链接 本…

windows下powershell与linux下bash美化教程(使用starship)

starship美化教程 Win11 Powershell 安装 在命令行使用下面命令安装 # 安装starship winget install starship将以下内容添加到 Microsoft.PowerShell_profile.ps1&#xff0c;可以在 PowerShell 通过 $PROFILE 变量来查询文件的位置 Invoke-Expression (&starship i…

gitee多用户配置

一、引言 在工作的时候我们有时候会自己创建项目Demo来实现一些功能&#xff0c;但是又不想把自己的Demo代码放到公司的仓库代码平台&#xff08;gitee&#xff09;中管理&#xff0c;于是就是想自己放到自己的Gitee中管理&#xff0c;于是就需要配置Git多用户。 本文将配置分别…

【4月】组队打卡《山有木兮Python数据分析极简入门》

活动名称 CDA Club 第2期《山有木兮Python数据分析极简入门》组队打卡 活动介绍 本次打卡活动由CDA俱乐部旗下学术部主办。目的是通过数据分析科普内容&#xff0c;为数据分析爱好者提供学习和交流的机会。方便大家利用碎片化时间在线学习&#xff0c;以组队打卡的形式提升学…

Kindling the Darkness:A Practical Low-light Image Enhancer

Abstract 在弱光条件下拍摄的图像通常会出现&#xff08;部分&#xff09;可见度较差的情况。,除了令人不满意的照明之外&#xff0c;多种类型的退化也隐藏在黑暗中&#xff0c;例如由于相机质量有限而导致的噪点和颜色失真。,换句话说&#xff0c;仅仅调高黑暗区域的亮度将不…

Altair(澳汰尔) Radioss® 评估和优化动态载荷下的高度非线性问题

Altair&#xff08;澳汰尔&#xff09; Radioss 评估和优化动态载荷下的高度非线性问题 Radioss 是一款超前的分析解决方案&#xff0c;可评估和优化动态载荷下的高度非线性问题。它广泛应用于全球各行各业&#xff0c;能有效提高复杂设计的耐撞性、安全性和可制造性。 30 多…

iOS - Runtime - Class的结构

文章目录 iOS - Runtime - Class的结构前言1. Class的结构1.1 Class的结构1.1.1 objc_class1.1.2 class_rw_t1.1.3 class_ro_t 1.2 class_rw_t和class_ro_t的区别1.3 class_rw_t和class_ro_t的关系1.3.1 分析关系1.3.2 原因 1.4 method_t1.4.1 Type Encoding1.4.2 types iOS - …

00000基础搭建vue+flask前后端分离项目

我完全是参考的这个vue3flask前后端分离环境速建_flask vue3-CSDN博客 安装了node_js&#xff08;添加了环境变量&#xff09; 环境变量 把原来的镜像源换成了淘宝镜像源 npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ 查看版本证明安装成功 npm - v 安装npm i…

web自动化测试系列-selenium的运行原理和常用方法介绍(二)

目录 1.selenium的运行原理 2.常用方法介绍 接上文 &#xff1a;web自动化测试系列-selenium的安装和运行(一)-CSDN博客 在上文中我们编写了一段简单的代码 &#xff0c;可以驱动浏览器访问百度并搜索关键字 。这里我们再把这段代码再拿来加以说明 。 # 1. 导包 from selen…

gitee拉取与推送

&#x1f331;博客主页&#xff1a;青竹雾色间 &#x1f618;博客制作不易欢迎各位&#x1f44d;点赞⭐收藏➕关注 目录 一&#xff0c;从本地推送项目到gitee1.首先我们在gitee上创建一个仓库2.clone远程仓库到本地3.git的三板斧3.1. add - 将代码添加到本地仓库3.2. commit …

入行AI写作第一个月收入2万+复盘分享

AI写作作为一种新兴的创作方式&#xff0c;正逐渐改变着内容产业的生态。在这个领域中&#xff0c;许多人通过自己的努力和智慧&#xff0c;实现了快速的成长和收入的增长。本文将从技术学习与掌握、实践与应用、内容创作与优化、持续学习与创新、总结与复盘这五个方面&#xf…

Python时间序列异常检测库之adtk使用详解

概要 ADTK(Anomaly Detection Toolkit)是一个用于时间序列异常检测的Python库。它提供了一系列工具来识别时间序列数据中的异常模式,适用于多种监测和预测任务。 ADTK简介 ADTK专注于时间序列异常检测,支持多种异常检测算法,包括统计学方法、机器学习模型以及基于规则的…