用了@GetMapping还能写方法重载吗

Posted 2023-03-28

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了用了@GetMapping还能写方法重载吗相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A Mapping Toolbox是Matlab提供的，一整套包含许多函数跟图形用户界面的工具箱；它可以帮助用户分析几何空间方面的数据；并以地图的形式显示出来！
%首先，利用函数 worldmap绘制地图轮廓。

>>a = worldmap('World')

% worldmap 可以给定世界地图的特定区域，然后创建地图坐标
%接收区域或者国家的信息，例如'World', 'North Pole', 'South Pole','Pacific'，或者‘China’。
%也接受经纬度（latitude与longitude）区间 worldmap(latlim, lonlim)，这儿的latlim与 lonlim是两元素向量，分别对应[南纬，北纬]与[西经，东京][southern_limit northern_limit] and [western_limit eastern_limit]的区间。这儿，南纬与西经是用负数代替的。即，这个限定向量必须从小到大。
%下面导入坐标，例如海岸线坐标
>>load coast %这个对应着坐标数据
>>plotm(lat, long) %这个函数将经纬度信息绘制到地图上，可以利用setm函数对地图属性进行调整
>>land = shaperead('landareas', 'UseGeoCoords', true); %这条命令是将陆地的信息读入
>>geoshow(a, land, 'FaceColor', [0.5 0.7 0.5]) %将大陆信息写入地图参考技术B 用了@GetMapping只后无法重载同路由地址的方法，如果你想接收不同数量参数，可以使用@RequestParam(defaultValue="")接收参数

Python 异常还能写得如此优雅，彻底服了

在写程序时，我们会经常碰到程序出现异常，这时候我们就不得不处理这些异常，以保证程序的健壮性。

处理异常的版本有以下几种，你通常的做法是哪种？

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不负责任版本

这种情况下，不作任何处理，任由程序报错，从而导致程序中断。

针对简单的程序，这样做没什么问题，大不了我遇到问题之后把问题解决，然后重新运行。但是如果是复杂的系统就会很麻烦了，可能你一个异常阻塞了系统的运行，带来灾难性的后果。

简单处理版本

简单处理版本，就是加上异常捕获，在发生异常时记录日志，时候可以通过日志来定位异常。

def do_something():
    pass
def log_error(xxx):
    pass

try:
   do_something()
except:
    log_error(xxxx)

改进处理版本

对于简单处理版本做了改进，增加重试次数。这个在爬虫程序中比较常见，第一次请求超时，可能过一会再请求就成功了，所以重试几次可能会消除异常。

attempts = 0
success = False
while attempts < 3 and not success:
    try:
        do_something()
        success = True
    except:
        attempts += 1
        if attempts == 3:
            break

但是这样做仍然不够优雅，你可能要在很多地方去写这种重试的硬编码，程序看起来乱糟糟的。

今天就给大家介绍一个第三方模块 —— retrying。它是对程序中异常重试的一种优雅的解决方案。

安装与使用

安装

安装命令还是那么平淡无奇：

pip install retrying

使用

下面给大家介绍一下这个装饰函数有哪些可以使用的参数。

生命不息，奋斗不止

retrying 提供一个装饰器函数 retry，被装饰的函数会在运行失败的情况下重新执行，默认一直报错就一直重试。

import random
from retrying import retry

@retry
def do_something_unreliable():
    if random.randint(0, 10) > 1:
        print("just have a test")
        raise IOError("raise exception!")
    else:
        return "good job!"

print(do_something_unreliable())

运行这个程序，大家可以看到每次打印“just have a test”这句话的次数都不一样。这是由于我们程序中只要随机整数大于1就会打印并且抛出异常。但是由于我们有装饰器函数 retry，所以在发生异常就会重新再次执行方法，直到随机整数大于1，就会打印“good job！”。

做人不能太固执

这种无休止地重试，简直是浪费生命，浪费资源。我们要建设绿色家园，所以不妨加点限制：

# 最大重试次数
@retry(stop_max_attempt_number=5)
def do_something_limited():
    print("do something several times")
    raise Exception("raise exception")

do_something_limited()

珍惜有限的时间

一寸光阴一寸金，寸金难买寸光阴。我们要珍惜有限的时间，所以不妨给我们的重试加个时间限制：

# 限制最长重试时间（从执行方法开始计算）
@retry(stop_max_delay=5000)
def do_something_in_time():
    print("do something in time")
    raise Exception("raise exception")

do_something_in_time()

驻足欣赏路上风景

人生匆匆数十载，不要一路狂奔而忘记欣赏路边的美景，有时候我们需要花点时间来欣赏一路的美景：

# 设置固定重试时间
@retry(wait_fixed=2000)
def wait_fixed_time():
    print("wait")
    raise Exception("raise exception")

wait_fixed_time()

给失败设个限

虽说我们需要屡败屡战的韧性，但是失败也要有个限度，不能在失败中度过一生：

# 设置重试时间的随机范围
@retry(wait_random_min=1000,wait_random_max=2000)
def wait_random_time():
    print("wait")
    raise Exception("raise exception")

wait_random_time()

有些人值得等待

茫茫人海中，我就是要等到那个对的人：

# 根据异常重试
def retry_if_io_error(exception):
    return isinstance(exception, IOError)

# 设置特定异常类型重试
@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def retry_special_error():
    print("retry io error")
    raise IOError("raise exception")

retry_special_error()

我们自己定义一个函数，判断异常类型，然后将函数作为参数传给装饰函数 retry ，如果异常类型符合，就会进行重试。

有些结果是我们希望见到的

人生并不是一帆风顺，有些时候我们会遇到挫折，这些挫折也许在一开始就是我们想要的：

# 通过返回值判断是否重试
def retry_if_result_none(result):
    """Return True if we should retry (in this case when result is None), False otherwise"""
    # return result is None
    if result =="111":
        return True


@retry(retry_on_result=retry_if_result_none)
def might_return_none():
    print("Retry forever ignoring Exceptions with no wait if return value is None")
    return "111"

might_return_none()