博客
关于我
@Resource和@Autowired区别
阅读量:724 次
发布时间:2019-03-21

本文共 505 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

经过单元测试发现,在使用Spring注解时,若未在类字段上加上

@Autowired

注解,可能会导致用户对象无法被正确注入,出现。这让我对Spring的注解方式产生了更深的兴趣。

通过查阅资料,我了解到了Sprign的两个常见注解:@Resource和@Autowired。虽然它们都用于依赖注入,但两者在具体使用上存在显著差异。

@Resource注解的装配方式是按名称进行的,这意味着需要确保注入的目标对象属性名称与注解的值完全一致。而@Autowired注解则是基于类型进行装配,这种方法更加灵活且不易出错,因为只需要保证注入的对象类型与当前对象一致即可。

考虑到这些区别,当我们需要进行类型安全的注入时,@Autowired是一种更优选择。而@Resource注解则适合在已知注入单元名称的情况下使用,尤其是在经典的基于XML的配置文件中。

此外,在实际应用中,我们也需要结合具体的注解配置文件来判断选择哪种注解方式更加合适。不同的场景可能会有不同的最佳实践,例如在使用接口定义的时候,@Autowired可能会更加省力。无论哪种方式,最重要的是理解它们的原理,这样才能更好地进行对象的实例化和管理。

转载地址:http://zdjgz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>