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如何优雅的在SpringBoot中编写选择分支,而不是大量if else?

一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员,他们共同从事某一特定工作,完成共同的任务和目标。...在组织或企业中,部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的,如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...部门编号是公司或组织内部对不同职能部门的标识符号,通常采用数字、字母或其组合的形式来进行表示。部门编号的作用在于方便管理者对各个部门进行辨识和分类,同时也有利于人力资源管理和工作流程的优化。...但在开发过程中,如果不建立数据表,则需要用选择结构进行判断赋值,所以就产生了大量的 if-else 代码。 本文的目标,就是消除这些 if-else 代码,用更高级的方法来实现!...在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段,代码如下。

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    redis查询 第1个数据库,而不是默认的第0个数据库

    redis查询 第1个数据库,而不是默认的第0个数据库  spring.redis.database = 1 默认: spring.redis.database = 0 car-test:0>get...就相当于MySQL数据库,不同的应用程序数据存储在不同的数据库下。 redis下,数据库是由一个整数索引标识,而不是由一个数据库名称。默认情况下,一个客户端连接到数据库0。...redis配置文件中下面的参数来控制数据库总数: /etc/redis/redis.conf 文件中,有个配置项 databases = 16 //默认有16个数据库 数据库的数量是可以配置的,默认情况下是...修改redis.conf下的databases指令。 1.每个数据库都有属于自己的空间,不必担心之间的key冲突。 2.不同的数据库下,相同的key取到各自的值。...3.flushdb命令清除数据,只会清除当前的数据库下的数据,不会影响到其他数据库。 flushall命令会清除这个实例的数据。在执行这个命令前要格外小心。

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    为什么 Vue 中的 data 属性是一个函数而不是一个对象?

    在 Vue.js 中,data 属性通常是一个函数而不是一个对象,这是为了确保每个组件实例都有独立的数据副本。以下是详细解释:1....}; }});在这个例子中,每个组件实例都会调用 data 函数并获得一个新的数据对象,从而确保数据的独立性。3. 性能优化使用函数返回数据对象还可以提高性能。...这样可以确保每次创建新实例时都生成新的数据对象,而不会影响其他实例。4....data: function() { return { message: 'Hello from App 2' }; } });在这个示例中,...总结将 data 定义为一个函数而不是一个对象,可以确保每个组件实例都有独立的数据副本,从而避免数据污染和意外的副作用,同时提高性能。

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    是否还在疑惑Vue.js中组件的data为什么是函数类型而不是对象类型

    这是因为这两个实例对象在创建时,是先获得了一个函数,将该函数的返回值作为了自己属性data的值,并且这两个实例对象中data的值在栈中对应的堆中的地址也不一样,所以他们不会互相影响。...组件中data为对象的情况 接下来我们来看一下,如果组件中data使用对象类型会发生怎么样的情况。...因为我们刚开始定义了构造函数Vue时,给他内部的data设置了一个值,该值为对象类型,对象类型在js中称为引用数据类型,在栈中是存储着一个指向内存中该对象的堆中的地址。...当我们创建一个实例对象时,要获取函数中的data,其实只是获取了那个堆中的地址,同样的,创建第二个实例对象时,获取的也是那个地址,然而该地址指向的都是同一个数据,也就是{name: '李四', age:...因为本文也是说到构造函数创建实例对象的概念,如果对于JavaScript中对象的概念不理解的话,也可以翻阅我之前写的一篇文章,全面剖析了js中的对象概念——充分了解JavaScript中的对象,顺便弄懂你一直不明白的原型和原型链

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    框架篇-Vue面试题1-为什么 vue 组件中的 data 是函数而不是对象

    在vue组件中data的属性值是函数,如下所示 export default { data() { // data是一个函数,data: function() {}的简写 return...// data是一个对象 name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象的函数,因为组件可能被用来创建多个实例 也就是说,在很多页面中...,定义的组件可以复用在多个页面 如果data是一个纯碎的对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例中修改data,都会影响到所有的组件实例 如果data是函数,每次创建一个新实例后...,调用data函数,从而返回初始数据的一个全新副本数据对象 这样每复用一次组件,会返回一份新的data数据,类似于给每个组件实例创建一个私有的数据空间,让各个组件的实例各自独立,互不影响,保持低耦合 可以看下面一段代码...(p1,p2)都指向的是同一份实体 原型下的属性相当于是公有的 修改一个实例对象下的属性,也会造成另一个实例属性跟着改变,这样在组件复用的时候,肯定是不行的,那么改成函数就可以了的,如下代码所示 function

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    「镁客·请讲」威马汽车沈晖:对造车心存敬畏,做新势力中的Maker而不是Dreamer

    其中最明显的区别就是:蔚来、车和家的创始人出身于国内知名的汽车门户网站,而威马汽车的创始团队多是深耕于汽车制造业多年。 ?...毫不夸张的说,威马汽车创始人沈晖的履历,在所有镁客君采访过的嘉宾中是相当豪华的。...不过,在谈到都已经45岁了,还出来创业是不是有点太折腾了,他说到:“创业,是一直以来想做的事。从45岁开始,为时不晚。” ?...而他们上个月推出拥有“查询、导航、充电、付款”四项核心功能的威马充电,也只是庞大出行生态中的一部分。 ?...汽车不是简单的零件堆积,没有严谨的工艺,也就没法保证一个合格产品。

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    Gridfooter控件使用指南

    该控件从原来的根据表中既有数据自动统计,修改为适用在表格中输入数据时动态统计合计数。当然,如果要实现自动统计,可以在表格数据加载后,调用控件的CalcTotal方法即可。...CtotalLabelExpression 如果此属性值不为空,则在cColWithLabel属性设置的列中显示此字符串。...cSumFieldList属性和cSumColumns属性对应,cSumColumns属性指定在该控件中显示合计数的列名,cSumFieldList属性指定源表中需要计算合计数的字段名。...为方便其重新计算合计值,将统计合计数的执行语句,放在新增的cSql属性中,同时,为了方便其它过程调用合计数,将统计出的合计数数组放在新增的aTotal属性中。...1.设置控件的下列属性: CtotalLabelExpression 合计数据的意义表述,如:”合计”、”金额合计”等,注意:引号一定要带上。如果此属性值不设置,则默认使用”TOTAL”字符。

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    Access汇总查询(一)

    大家好,前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤,也介绍通配符和常用函数等,本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。 汇总查询实际就是在查询中实现的数据的计算统计的功能。...查询中的计算功能有两类,一类是系统预定义的计算,如合计,计数、求平均值、求最大和最小值等常用的功能,另一类是自定义的计算,即通过编辑表达式,在表达式中对一个或多个字段进行计算。...[v7yie0pa3c.gif] 预定义计算有很多种类,常用的有:Group By表示分组统计、合计、求平均值、求最小值、求最大值、计数、Expression是表达式,where是筛选条件等。...由于需要按不同的出版商来分组统计,所以出版商字段需要在使用“Group By”来分组,而书种类的数量则需要使用“计数”,而计数采用的字段则是选用图书表的主键“书号”(因为“书号”作为主键,是不能为空且不可重复的...如下图所示: [ulli9s4sgy.gif] 本节介绍了了Access汇总查询中的预定义计算部分,其中Group By表示分组统计、其他的如合计、求平均值、求最小值、求最大值、计数、使用方法基本一致,

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    SQL语句汇总(三)——聚合函数、分组、子查询及组合查询

    分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值 首先,创建数据表如下: ?...执行列、行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(计数规范>) FROM 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值; - ALL 列名:计数指定列的所有非空值行...返回列合计值(SUM): 注:sum只要ALL与DISTINCT两种计数规范,无*。 计算学生年龄之和: SELECT SUM(student_age) FROM t_student; ?...但并不是每个位置嵌套子查询都是有意义并实用的,这里对几种有实际意义的子查询进行说明。 现有表两张:一张学生表、一张班表。id相关联 ? ?...而此篇博文目的是为了对嵌套查询、别名的用法等等打下基础,毕竟只是写法变了,思路还是相似的。 感谢您的浏览,希望能对您有所帮助。

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    我如何每次运行程序时,都会将数据添加到对应的keys中,而不是重新创建一个dict啊?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题,问题如下:请问,我如何每次运行程序时,都会将数据添加到对应的keys中,而不是重新创建一个dict啊。...二、实现过程 这里【东哥】基于粉丝的代码,做了一份修改,修改后的代码如下: import json def load_data(): try: with open('user.json...如果你也有类似这种Python相关的小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出的问题,感谢【东哥】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    一起看 IO | Android 开发工具最新更新

    定义注解类来更便捷地一次性包含并启用多个 Compose 预览的定义。 在 Layout Inspector (布局检查器) 中追踪可组合项的重排计数。...该功能可以帮助您在开发过程中发现并及时更新依赖,而不是等到在 Play Console 上发布应用时才去处理依赖问题。如需了解此新工具的更多信息,请参阅 Android 开发者近期发布的文章。...图片 △ 多重预览注解 布局检查器中的 Compose 重新组合计数 - 在布局检查器中查看 Compose 应用的重新组合计数。重新组合计数和跳过计数可配置显示在组件树和属性窗格中。...图片 △ 新的 Wear OS Run/Debug 配置类型 开发工具 Logcat V2 - 从底层重构的全新 Logcat 可以更便捷地解析、查询和追踪日志。...布局检查器中的 Compose 重新组合计数 Wear OS Wear OS 模拟器配对助手 Wear OS 模拟器侧边工具栏 直接启动 Wear OS 界面 开发工具 Logcat V2 由 Gradle

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    SQL 碎碎念,你可能用不到但不能不知道的数据库技巧(2)

    前言 古语有云,牙疼不是病,疼起来真要命.平时可能看起来不是很重要的内容,等到真正用到时候才是心急如焚. 本期讲解你可能不知道但是很实用的数据库技巧第二期....charindex() 查询位置函数    CHARINDEX (, ) 返回字符串中某个指定的子串出现的开始位置。...此函数不能用于TEXT 和IMAGE 数据类型。...存储过程不要忘记,SET NOCOUNT ON 当SET ONCOUNT ON时候,不返回计数,当SET NOCOUNT OFF时候,返回计数; 转换为 WITH NOLOCK...() 当我们在下SQL Command时,在语法中加一段WITH (NOLOCK)可以改善在线大量查询的环境中数据集被LOCK的现象藉此改善查询的效能,据说能提升33%。

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    轻松掌握Excel函数

    对于SQL相信大家都不陌生,可以通过条件进行查询某一值的个数,或者按某一字段进行聚合计数,例如查看某一分类下的数量。...工作中总是不可避免的会有办公软件的操作,做word,处理Excel表格,包括做PPT,那么如果需要在Excel中处理这类数据的统计时该怎么办?复制数据到数据库?统计好复制回来?...COUNTIFS:它的语法和表达式写法与COUNTIF是相同的,只不过COUNTIFS支持多个范围和条件的联合计数。 COUNTIFS(要检查哪些区域?, 要查找哪些内容?, 要检查哪些区域?...总结: COUNTIF:找出需要计数的数据范围,找出需要计数的值或者需要计算的表达式(例如计数大于60的值),填入函数中即可。...COUNTIFS:找出需要联合计数的所有数据范围,找出需要计数的值或表达式,成对的写入函数中。 小贴士:输入函数时可以使用Tab补齐,输入或选择单元格后可以按F4加行列的锁定。 你学会了吗?

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    Flink实时计算指标对数方案

    一、背景: 相信做过实时数据统计的朋友,肯定会遇到一个问题,怎么知道自己算的数据是不是对的呢?比如:pv、uv、dau、gmv、订单等等统计数据。...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...(2)用Flink实时宽表数据存储至HDFS,通过Hive进行查询 但是有一些朋友可能会说,es对应的sql count、group by语法操作,非常复杂,况且也不是用来做线上服务,而只是用与对数,所以时效性也不需要完全考虑...写HDFS与es相比,存在非常明显的优点: a.学习成本低、会sql的基本就可以了,而不需要重新学习es负责的count、group by 等语法操作 b.可以非常方便地和离线表数据进行关联查询(大多数情况下都是和离线数据比对

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    PQPP结合:领导就要这种格式的数据汇总之续篇

    Step-01:显示查询,修改查询属性并将数据加载到数据模型 Step-02:进入Power Pivot数据模型管理界面,创建数据透视表 Step-03:调整数据透视表布局…… 小勤:我知道了...,其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了,就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头,想合就合,想套就套》里说得很清楚了哦。...看来前面数据透视的内容练得不错。 小勤:原来后续的处理这么简单,那你在用Power Query实现的时候还卖什么关子呀? 大海:那毕竟是Power Query范畴的知识嘛。呵呵。...一般情况下,PQ和PP的结合不会这么简单,或者说这种方式也可能不是最佳的解决方案。 小勤:啊,那还能怎么结合?...大海:还是拿这个例子来说,PQ和PP结合用的话,其实只需要用PQ做到追加三区合计数就行了,最右侧那一列“三区合计”并不需要在PQ里再做多一次合并查询得到,而可以通过PP的DAX公式来实现。

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    Flink实时计算指标对数方案

    一、背景: 相信做过实时数据统计的朋友,肯定会遇到一个问题,怎么知道自己算的数据是不是对的呢?比如:pv、uv、dau、gmv、订单等等统计数据。 ? 二、实时数据统计方案 ?...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...(2)用Flink实时宽表数据存储至HDFS,通过Hive进行查询 但是有一些朋友可能会说,es对应的sql count、group by语法操作,非常复杂,况且也不是用来做线上服务,而只是用与对数,所以时效性也不需要完全考虑...写HDFS与es相比,存在非常明显的优点: 学习成本低、会sql的基本就可以了,而不需要重新学习es负责的count、group by 等语法操作 可以非常方便地和离线表数据进行关联查询(大多数情况下都是和离线数据比对

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    Flink实时计算指标对数方案

    一、背景: 相信做过实时数据统计的朋友,肯定会遇到一个问题,怎么知道自己算的数据是不是对的呢?比如:pv、uv、dau、gmv、订单等等统计数据。 ? 二、实时数据统计方案 ?...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...(2)用Flink实时宽表数据存储至HDFS,通过Hive进行查询 但是有一些朋友可能会说,es对应的sql count、group by语法操作,非常复杂,况且也不是用来做线上服务,而只是用与对数,所以时效性也不需要完全考虑...写HDFS与es相比,存在非常明显的优点: 学习成本低、会sql的基本就可以了,而不需要重新学习es负责的count、group by 等语法操作 可以非常方便地和离线表数据进行关联查询(大多数情况下都是和离线数据比对

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    MySQL中的WITH ROLLUP子句:优化数据分析与汇总

    在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。...它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。...结果行的顺序:查询结果中,首先显示分组的行,然后是对应的合计行。 合计行的标识:合计行中的标识列会被设置为NULL,以便与实际分组行进行区分。...NULL替代值:对于包含合计行的列,如果合计行中的列值为NULL,则可以使用COALESCE()函数或其他函数来替代为自定义的值。...同时,我们也需要注意合理设计数据库结构、优化性能,以及结合其他查询技术和工具,以满足不同的数据分析需求。

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