Springboot2中freemarker和thymeleaf如何共存?

CityHost 2019-08-02 11:26:14
一个boot2的项目,原来是thymeleaf的,现在想把freemarker加上处理一下其他的页面,这样怎么怎么去配置呢?怎么去使用不同的引擎渲染?
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瘦死的黑骆驼 2019-08-06
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今天亲自验证了一下,要实现多视图共存方法还挺多的,关键你得去研究下源码,这里给出一种最简单的方式,jsp,freemarker,thymeleaf都可共存,下图,给出目录结构,以及配置文件 然后定义一个配置类, controller如下图 好了,搞定,试试吧 说白了就是设置viewNames的问题,至于那些order啥的完全可以不用的,当然还有其他方式用order的,你自己看看源码吧
瘦死的黑骆驼 2019-08-05
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如果想让多视图解析器共存也很简单,看一下WebMvcAutoConfiguration这个类,这个是springboot中默认的配置,视图解析器就配置在这里,默认提供了三个解析器 注意红框标出的部分,表示如果没有某某类,就会注入IOC容器,而且都设置有相应的order属性,ContentNegotiatingViewResolver的优先级最高,我们先要阻止它注入IOC(上面说了,会去选择最优视图getBestView),这个注解@ConditionalOnMissingBean(name = "viewResolver", value = ContentNegotiatingViewResolver.class)意思是如果有一个viewResolver名称的bean,它就不生效,那就配只一个这个bean就好了嘛 然后就是设置各个视图的order的问题了

                // jsp视图解析器
                @Bean
		public InternalResourceViewResolver defaultViewResolver() {
			InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver();
			resolver.setPrefix(this.mvcProperties.getView().getPrefix());
			resolver.setSuffix(this.mvcProperties.getView().getSuffix());
                        resolver.setOrder(0);
			return resolver;
		}
thymeleaf视图解析器配置在ThymeleafAutoConfiguration这个类中 freemarker视图解析器配置在FreeMarkerServletWebConfiguration类 剩下的就自己搞了哦 ps:上面全部是自己的猜测哦,没有实际验证哦,见谅
瘦死的黑骆驼 2019-08-05
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引用 2 楼 CityHost 的回复:
[quote=引用 1 楼 lkwahl 的回复:] csdn上有。。。。。。。
我实测Sb 2.1.1+thymeleaf+shiro的一个项目,优先级是thymeleaf,而不是freemarker,神奇了 https://blog.csdn.net/u012060033/article/details/88965123 [/quote] 我用了两个版本的代码跟踪了一下,分别列出了viewResolver的order属性已经最终在dispatcherServlete中解析的viewResolvers集合: 2.0.5版本 2147483642 freemarker 2147483642 thymeleaf 2147483647 jsp [org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver@6acb7ca2, org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver@49e22621, org.springframework.web.servlet.view.freemarker.FreeMarkerViewResolver@c8ba01b, org.thymeleaf.spring5.view.ThymeleafViewResolver@5d081799, org.springframework.web.servlet.view.ViewResolverComposite@125cb0d9, org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver@62db08f8] 2.1.1版本 2147483642 freemarker 2147483642 thymeleaf 2147483647 jsp [org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver@3cb124a1, org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver@5c6ebc32, org.springframework.web.servlet.view.freemarker.FreeMarkerViewResolver@49daf1a7, org.thymeleaf.spring5.view.ThymeleafViewResolver@50e9e8c7, org.springframework.web.servlet.view.ViewResolverComposite@3cf8fd32, org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver@67906c0f] 可以看到两个版本生成的order和最终集合排序是一样的,都是freemarker排列在前面,如果你没有自定义viewResolver的配置,并且没有设置相关order的话,freemarker优先级最高,实际求证过哦,有图有真相
CityHost 2019-08-05
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引用 3 楼 _沉浮_ 的回复:
是对一个页面让两个引擎同时生效,还是不同引擎处理不同页面
当然是不同的请求处理不同的页面。
_沉浮_ 2019-08-05
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是对一个页面让两个引擎同时生效,还是不同引擎处理不同页面
CityHost 2019-08-04
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引用 1 楼 lkwahl 的回复:
csdn上有。。。。。。。
我实测Sb 2.1.1+thymeleaf+shiro的一个项目,优先级是thymeleaf,而不是freemarker,神奇了 https://blog.csdn.net/u012060033/article/details/88965123
菜鸟①个 2019-08-03
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csdn上有。。。。。。。
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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