推荐开源项目:Dozer - 简单易用的Java对象映射框架
在软件开发中,数据对象的转换是一个常见的任务,特别是在分层架构中。手动完成这些转换不仅耗时且容易出错,因此自动化映射工具显得尤为重要。这就是Dozer存在的意义。
1、项目介绍
Dozer是一款强大的Java Bean到Java Bean的映射库,旨在减少为不同对象间的数据复制编写大量重复代码的工作量。这个开源框架提供了一种优雅的方式,可以递归地将一个对象的属性复制到另一个对象上,支持简单和复杂类型的映射,并且允许自定义转换规则。
值得注意的是,尽管项目当前处于非活跃状态,对于已经在使用Dozer的项目,仍可继续利用其现有的稳定性和广泛的功能。对于新的项目,开发者可能需要考虑迁移到如MapStruct或ModelMapper等替代品。
2、项目技术分析
-
类型转换:Dozer不仅可以进行属性名称的映射,还能自动处理不同类型之间的转换,包括预设的转换策略以及通过XML或代码配置的自定义转换。
-
双向映射:Dozer支持双向映射,意味着你可以轻松地在源对象与目标对象之间来回转换。
-
集合映射:针对集合属性,Dozer能够处理元素级别的映射,确保即使在集合层级也能实现数据转换。
-
配置灵活性:通过XML或API配置,用户可以根据需求定制映射行为,适应各种复杂的业务场景。
3、项目及技术应用场景
-
分层架构:在Web服务、微服务或者传统的三层架构中,Dozer可以帮助你在表示层(如DTO)、业务逻辑层和持久层之间无缝地转换数据模型。
-
ORM集成:与Hibernate、JPA等ORM框架集成,简化数据库实体与业务对象间的转换。
-
API接口数据转换:在接收和发送HTTP请求时,将JSON或其他数据格式的对象转换为你的应用内使用的对象。
4、项目特点
-
简单易用:只需简单的XML配置或代码调用,就能设置对象间的映射关系。
-
高效可靠:经过多年的开发和社区贡献,Dozer已经相当成熟并被广泛应用于许多大型项目中。
-
丰富的特性:从基本的属性映射到复杂的类型转换,Dozer提供了全面的功能集来满足多样化的需求。
-
社区支持:虽然项目活动度降低,但仍有丰富的文档和社区资源供开发者参考和交流。
要开始使用Dozer,只需添加相应的Maven依赖,并按照简单的示例配置和调用,即可快速上手。更多信息,请参阅Getting Started Guide、Full User Guide 或 GitBook。
总的来说,虽然Dozer的未来可能会逐渐淡出,但它仍然是一个值得信赖的工具,尤其适合那些已经在项目中依赖它的开发者。如果你正在寻找一种能自动化对象映射的方法,Dozer无疑是一个值得一试的选择。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C097
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00