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在进行入参数据校验时,我会使用以下一些优雅的处理方式:
使用注解:Java 提供了一些注解,如 @NotNull、@NotBlank、@Valid 等,用于对输入参数进行校验。通过在方法参数上添加这些注解,可以简化校验逻辑并提高代码的可读性。
使用校验框架:Java 中有一些开源的校验框架,如 Hibernate Validator、Apache Commons Validator 等,可以方便地进行数据校验。这些框架提供了丰富的校验规则和注解,可以减少手动编写校验代码的工作量。
自定义校验方法:对于特定的校验需求,我会编写自定义的校验方法。例如,针对某个字段需要特定的校验逻辑,可以编写一个专门的校验方法来处理。
参与话题:目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求,遇到这种情况如何优化?
回答:
一般情况下 ai都无法理解过多复杂的条件和要求例如“帮我写个QQ”,“帮我用Mybatis框架 完成对xx数据的curd并将可能会发生数据一致性问题的地方做出管理和优化,并分析其中的安全漏洞”诸如此类的要求 过于多的要求导致他们无法完全理解 但他们对单一的功能需求完成的很出色,例如“(此处省略一堆代码)以上是我的代码请你在我的基础之上,做出数据一致性的优化”像这样的工作 ai就能很好的完成
所以 我认为应该把复杂的问题 拆分成若干个简单的子问题 让ai每次只做一件事 有点像软件设计当中的 单一职责原则。再根据自己的经验将其拼凑起来 倒不失为一种解决方案