java的实体类注解校验

系列文章目录

---

一、校验注解-- @NotNull、@NotEmpty、@NotBlank

1.@NotNull:不能为 null，但可以为 empty，一般用在 Integer 类型的基本数据类型的非空校验上，而且被其标注的字段可以使用 @size、@Max、@Min 对字段数值进行大小的控制
2.@NotEmpty: 不能为 null，且长度必须大于 0，一般用在集合类上或者数组上
3.@NotBlank:只能作用在接收的 String 类型上，注意是只能，不能为 null，而且调用 trim() 后，长度必须大于 0即：必须有实际字符
注意在使用 @NotBlank 等注解时，一定要和 @valid 一起使用，否则 @NotBlank 不起作用。
一个 BigDecimal 的字段使用字段校验标签应该为 @NotNull。
在使用 @Length 一般用在 String 类型上可对字段数值进行最大长度限制的控制。
在使用 @Range 一般用在 Integer 类型上可对字段数值进行大小范围的控制。

如下示例：

1.String name = null;

@NotNull: false
@NotEmpty:false 
@NotBlank:false 



2.String name = "";

@NotNull:true
@NotEmpty: false
@NotBlank: false



3.String name = " ";

@NotNull: true
@NotEmpty: true
@NotBlank: false



4.String name = "Hello World！";

@NotNull: true
@NotEmpty:true
@NotBlank:true

常用的校验注解

javax.validation.constraints.xxx
注解 说明
@Null 被注释的元素必须为null
@NotNull 被注释的元素不能为null
@AssertTrue 被注释的元素必须为true
@AssertFalse 被注释的元素必须为false
@Min(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须大于等于指定的最小值
@Max(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须小于等于指定的最大值
@DecimalMin(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须大于等于指定的最小值
@DecimalMax(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须小于等于指定的最大值
@Size(max,min) 被注释的元素的大小必须在指定的范围内。

 @ApiModelProperty("制造单位")
  @NotBlank(message = "makecom必须传")
  @Size(max = 30 ,message = "makecom最大长度30")
  private String makecom;

@Digits(integer,fraction) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须在可接受的范围内
@Past 被注释的元素必须是一个过去的日期
@Future 被注释的元素必须是一个将来的日期
@Pattern(value) 被注释的元素必须符合指定的正则表达式。
@Email 被注释的元素必须是电子邮件地址
@Length 被注释的字符串的大小必须在指定的范围内
@NotEmpty 被注释的字符串必须非空
@Range 被注释的元素必须在合适的范围内

   @ApiModelProperty("BoZhou:0是新增 1是编辑 2是删除")
    @NotNull
    @Range(min = 0, max = 2, message = "bozhou值必须在0-2之间", groups = {Insert.class, Update.class})
    private int bozhou;

附 @JsonFormat

有时使用 @JsonFormat 注解时，查到的时间可能会比数据库中的时间少八个小时，这是由于时区差引起的，JsonFormat 默认的时区是 Greenwich Time， 默认的是格林威治时间，而我们是在东八区上，所以时间会比实际我们想得到的时间少八个小时。需要在后面加上一个时区,如下示例：

@JsonFormat(pattern=“yyyy-MM-dd”,timezone=“GMT+8”)
private Date date;

@JsonFormat(pattern=“yyyy-MM-dd”,timezone=“GMT+8”)
private Date date;

2.日期时间验证：

年月日时分秒：

   /**
     * 充前检验时间
     */
    @NotNull(message = "addtime必须传")
    // @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
//    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
     @Pattern(regexp = "^((([0-9]{3}[1-9]|[0-9]{2}[1-9][0-9]{1}|[0-9]{1}[1-9][0-9]{2}|[1-9][0-9]{3})-(((0[13578]|1[02])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]))|((0[469]|11)-(0[1-9]|[12][0-9]|30))|(02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]))))|((([0-9]{2})(0[48]|[2468][048]|[13579][26])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29))\\s+([0-1]?[0-9]|2[0-3]):([0-5][0-9]):([0-5][0-9])$", message = "addtime日期格式不对")
    private String addtime;

年月日：

    @ApiModelProperty("检验日期")
    @NotBlank(message = "checkdate必须传")
//    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
//    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
//    @Pattern(regexp = "^((([0-9]{3}[1-9]|[0-9]{2}[1-9][0-9]{1}|[0-9]{1}[1-9][0-9]{2}|[1-9][0-9]{3})-(((0[13578]|1[02])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]))|((0[469]|11)-(0[1-9]|[12][0-9]|30))|(02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]))))|((([0-9]{2})(0[48]|[2468][048]|[13579][26])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29))\\s+([0-1]?[0-9]|2[0-3]):([0-5][0-9]):([0-5][0-9])$",message = "checkdate日期格式不对")
    //    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    @Pattern(regexp = "^((([0-9]{3}[1-9]|[0-9]{2}[1-9][0-9]{1}|[0-9]{1}[1-9][0-9]{2}|[1-9][0-9]{3})-(((0[13578]|1[02])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]))|((0[469]|11)-(0[1-9]|[12][0-9]|30))|(02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]))))|((([0-9]{2})(0[48]|[2468][048]|[13579][26])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29))$",message = "bfdate日期格式不对")
    private String checkdate;

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

---

总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。