一、thymeleaf简介
1.1 什么是thymeleaf
Thymeleaf是一个适用于web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎,能够处理HTML、XML、JavaScript、CSS甚至纯文本。主要目标是提供一种优雅且高度可维护的创建模板的方法。
何为模板引擎呢?模板引擎就是为了使用户页面和业务数据相互分离而出现的,将从后台返回的数据生成特定的格式的文档,这里说的特定格式一般都指HTML文档。它能够处理html、xml、js、css甚至纯文本,类似于freemarker。它的优点是语法优雅易懂、原型即页面、遵从web标准。原型即页面是它的特色,所谓原型即页面,就是你写的html,静态的去访问是什么样,动态的去访问还是这样,只不过动态的时候会把数据填充进去。
1.2 thymeleaf能作什么?
Thymelaf开箱即用,允许您处理六种模板,每种模板都称为模板模式:HTML、XML、文本、JAVASCRIPT、CSS、RAW
它有两种标记模板模式(HTML和XML)、三种文本模板模式(TEXT、JAVASCRIPT和CSS)和一种无操作模板模式(RAW)。
HTML模板模式将允许任何类型的HTML输入,包括HTML5、HTML4和XHTML。不会进行验证或格式良好的检查,并且在输出中将尽可能尊重模板代码/结构。
XML模板模式将允许XML输入。在这种情况下,代码应该是格式良好的——没有未闭合的标记,没有未引用的属性等——如果发现格式良好的违规行为,解析器将抛出异常。
TEXT模板模式将允许对非标记性质的模板使用特殊语法。此类模板的示例可能是文本电子邮件或模板文档。请注意,HTML或XML模板也可以作为TEXT处理,在这种情况下,它们将不会被解析为标记,并且每个标记、DOCTYPE、注释等都将被视为纯文本。
JAVASCRIPT模板模式将允许在Thymelaf应用程序中处理JAVASCRIPT文件。这意味着能够在JavaScript文件中使用模型数据,就像在HTML文件中使用一样,但要使用特定于JavaScript的集成,如专门的转义或自然脚本。JAVASCRIPT模板模式被认为是一种文本模式,因此使用与TEXT模板模式相同的特殊语法。
CSS模板模式将允许处理Thymelaf应用程序中涉及的CSS文件。与JAVASCRIPT模式类似,CSS模板模式也是一种文本模式,并使用TEXT模板模式中的特殊处理语法。
RAW模板模式根本不会处理模板。它用于将未经处理的资源(文件、URL响应等)插入正在处理的模板中。例如,HTML格式的外部、不受控制的资源可以包含在应用程序模板中,这样就可以安全地知道这些资源可能包含的任何Thymelaf代码都不会被执行。
1.3 thymeleaf的使用要求
当前thymeleaf的最新版本为3.1,在使用时需要符合以下要求:
1、它可以支持Servlet API5.0以上版本(对jakarta.*类命名空间的支持),同时兼容5.0以下版本(javax.*类的支持)。
2、thymelaf 3.1添加了一个新的Thymelaf-spring6核心库,用于与Spring Framework 6.0集成。但不支持早于Spring 5.0的Spring版本。
3、添加了一个新的thymelaf-extras-springsecurity6核心库,用于与Spring Security 6.0集成。但不支持早于Spring Security 5.0的Spring Security版本
4、Thymelaf-extras-java8time extracts模块已集成到Thymelaf核心中:#temporals表达式实用程序对象现在任然可以用。
5、JDK最低要求为8,而现在是一般要求的最低版本。但如果要使用thymelaf-spring6和thymelav-extras-springsecurity6核心库则最低版本要求为17。
1.4 官方帮助文档
thymeleaf3.1的帮助文档:hhttps://www.thymeleaf.org/doc/tutorials/3.1/usingthymeleaf.html
文章来源于哔站《JDK8的安装和环境配置》
更多学习视频和专栏文章请到哔站个人空间: 布道师学院的个人空间-布道师学院个人主页-哔哩哔哩视频
更多资源和项目下载请到:”开源吧(找实战项目和毕设项目的好网站)“ :开源吧
相关文章:
一、thymeleaf简介
1.1 什么是thymeleaf Thymeleaf是一个适用于web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎,能够处理HTML、XML、JavaScript、CSS甚至纯文本。主要目标是提供一种优雅且高度可维护的创建模板的方法。 何为模板引擎呢?模板引擎就是为了使用户页面和业务数据…...
二分查找模版
对于一个递增序列我们要找大于等于target的数,返回结果的下标时 比如 序列 5 7 7 8 8 10 初始化左右指针l0 rn-1 猜测区间 [l,r] 闭区间,mid(lr)/2 防溢出就写成 midl(r-l)/2 如果有nums[mid]<target 那么[l,mid]这个区间的数就都小于target 更新 lmi…...
idea清空缓存类
解决办法 网上有很多是让你去清空什么maven依赖,但假如这个项目是你不可以大刀阔斧的话 可以清空idea缓存 选择 Invalidate 开头的 然后全选 运行重启idea OK...
PAT(Basic Level) Practice(中文) 1015德才论
前言 ※ PTA是 程序设计类实验辅助教学平台 ,里边包含一些编程题目集以供练习。 这道题用java解,我试了三种解法,不断优化,但始终是三个测试点通过、三个测试点超时。我把我的代码放在这里,做个参考吧。 1015 德才…...
接口自动化测试的概述及流程梳理~
接下来开始学习接口自动化测试。 因为之前从来没接触过,所以先了解一些基础知识。 1.接口测试的概述 2.接口自动化测试流程。 接口测试概述 接口,又叫API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)&a…...
竞赛 机器视觉 opencv 深度学习 驾驶人脸疲劳检测系统 -python
文章目录 0 前言1 课题背景2 Dlib人脸识别2.1 简介2.2 Dlib优点2.3 相关代码2.4 人脸数据库2.5 人脸录入加识别效果 3 疲劳检测算法3.1 眼睛检测算法3.2 打哈欠检测算法3.3 点头检测算法 4 PyQt54.1 简介4.2相关界面代码 5 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列&#x…...
虚拟货币(也称为加密货币或数字货币)的运作
虚拟币发展史 虚拟币的发展史可以追溯到20世纪末和21世纪初,以下是虚拟币的重要发展节点: 1998年:比特币白皮书的发布 比特币的概念最早由中本聪(Satoshi Nakamoto)在1998年提出,随后在2008年发布了一份名…...
N. Number Reduction
Problem - 1765N - Codeforces 发现如果是无前导0最小数那么在保证删除k个数时第1位是最小的,第二位一定是相对最小的,且答案第一位和第二位在原位置的间隔是小于等于还可以删除的位数的。 因此,对于原数字长度位n,要删除k&#…...
Java集合面试题
一、Java集合面试题 1.LinkedHashMap底层原理? HashMap是无序的,迭代HashMap所得到元素的顺序并不是它们最初放到HashMap的顺序,即不能保持它们的插入顺序。 LinkedHashMap继承于HashMap,是HashMap和LinkedList的融合体&#x…...
Python 编程基础 | 第三章-数据类型 | 3.5、列表
一、列表 1、创建列表 序列是Python中最基本的数据结构,Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。此外,Python已经内置确定序列…...
Spring Cloud Zuul 基本原理
Spring Cloud Zuul 底层是基于Servlet实现的,核心是通过一系列的ZuulFilter来完成请求的转发。 1、核心组件注册 1.1. EnableZuulProxy注解 启用Zuul作为微服务网关,需要在Application应用类加上EnableZuulProxy注解,而该注解核心是利用Im…...
QT实现TCP服务器客户端的实现
ser: widget.cpp: #include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this);//实例化一个服务器server new QTcpServer(this);// 此时…...
行为型设计模式——责任链模式
摘要 责任链模式(Chain of responsibility pattern): 通过责任链模式, 你可以为某个请求创建一个对象链. 每个对象依序检查此请求并对其进行处理或者将它传给链中的下一个对象。 一、责任链模式意图 职责链模式(Chain Of Responsibility) 是一种行为设…...
window安装压缩版postgresql
环境: window 11 专业版postgresql-16.0-1-windows-x64-binaries.zip 一、下载 1.1 从官网下载 https://www.postgresql.org/download/windows/ 1.2 从百度网盘下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1fmQbgWSzX4hN07Lgdzfz0g?pwddzyy 提取码&#…...
数组(数据结构)
优质博文:IT-BLOG-CN 一、简介 数组Array是一种线性表数据结构,它用一组连续的内存空间,存储一组具有相同类型的数据。 数组因具有连续的内存空间的特点,数据拥有非常高效率的“随机访问”,时间复杂度为O(1)。但因要保…...
C/C++ 二分查找面试算法题
1.二分查找(有序数组) https://blog.csdn.net/qq_63918780/article/details/122527681 1 #include <stdio.h>2 #include <string.h>3 4 int func(int *a,int j,int x)5 {6 int len j - 1,i 0,min;7 while(i<len)8 {9 …...
Linux基本指令(上)——“Linux”
各位CSDN的uu们好呀,今天,小雅兰的内容是Linux啦!!!主要是Linux的一些基本指令和Linux相关的基本概念(系统层面),下面,让我们进入Linux的世界吧!!…...
XSS详解
XSS一些学习记录 XXS短标签、属性、事件、方法短标签属性事件函数弹窗函数一些对于绕过有用的函数一些函数使用payload收集 浏览器编码问题XML实体编码URL编码JS编码混合编码 一些绕过方法利用constructor原型污染链构造弹框空格绕过圆括号过滤绕过其他的一些绕过 参考 XXS短标…...
【图论】判环问题
(未更新完、做到相关题再更新相关部分 文章目录 无向图判断有无环并输出环上点 无向图判断有无环并输出环上点 例题:H. Mad City 利用变种拓扑排序,先把度为1的点存入队中,每次取出队头,遍历邻接点,再将该…...
将3D MAX设计模型导入NX1988
将3D MAX设计模型导入NX1988 概述导入流程导出喜欢的模型对模型进行修改模型贴图 概述 一般家装设计都不会用NX之类的产品设计软件,也没有通用的文件格式可以互相转换,本文的目的是将从网上下载的一些设计较好的3D MAX模型导入到NX软件中借用࿰…...
避坑指南:在RV1103B上为SC132GS摄像头添加设备树节点的正确姿势
RV1103B平台SC132GS摄像头设备树配置实战指南 1. 瑞芯微RV1103B平台摄像头开发概述 在嵌入式视觉系统开发中,瑞芯微RV1103B凭借其出色的图像处理能力和低功耗特性,成为工业视觉、智能门铃等场景的热门选择。SC132GS作为一款高性价比的1/3英寸CMOS传感器&…...
避坑指南:CentOS7部署LibreNMS常见错误及解决方案
CentOS7部署LibreNMS避坑实战:从SELinux到数据库权限的深度排错指南 对于网络监控系统的部署,LibreNMS以其开源特性和强大功能成为众多技术团队的首选。但在CentOS7环境下,从系统配置到服务调优的每个环节都可能成为阻碍顺利部署的暗礁。本文…...
实战指南:深入Terraria源码的5个核心模块与架构解析
实战指南:深入Terraria源码的5个核心模块与架构解析 【免费下载链接】Terraria-Source-Code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Terraria-Source-Code 你是否曾好奇一款2D沙盒游戏如何实现复杂的物理系统、网络同步和游戏逻辑?Terrar…...
HunyuanVideo-FoleyGPU算力优化实践:24GB显存利用率提升30%实测分析
HunyuanVideo-FoleyGPU算力优化实践:24GB显存利用率提升30%实测分析 1. 引言 在视频内容创作领域,HunyuanVideo-Foley作为一款集视频生成与AI音效合成于一体的先进工具,正逐渐成为专业创作者的首选。然而,其强大的功能背后是对硬…...
深度学习训练中loss震荡与不收敛的常见原因及实战调优策略
1. 为什么你的模型loss像过山车?先看懂这些典型症状 第一次打开TensorBoard看到自己的loss曲线像心电图一样上蹿下跳,那种感觉就像新手司机开车时方向盘失控。其实loss震荡和不收敛是深度学习中再常见不过的问题,但不同表现背后藏着完全不同的…...
TI C2000 DSP新手必看:用CCS建第一个工程时,如何避免头文件找不到的坑?
TI C2000 DSP开发避坑指南:从零构建CCS工程的正确姿势 第一次打开Code Composer Studio(CCS)时,那个充满按钮和菜单的界面就像面对一架航天飞机的控制台——每个开关都看起来很重要,但完全不知道从哪下手。特别是当你在教程指导下创建了第一个…...
目标检测模型优化:如何用Focal Loss解决样本不平衡问题(附RetinaNet调参心得)
目标检测模型优化:Focal Loss实战指南与RetinaNet调参策略 在商品自动识别系统中,我们常遇到这样的困境:摄像头拍下的货架照片中,目标商品可能只占画面的5%,而95%都是无关背景。传统交叉熵损失函数会让模型陷入"偷…...
深入解析SAC算法:从最大熵原理到机器人控制实践
1. SAC算法为什么值得关注 第一次听说SAC(Soft Actor-Critic)算法时,我和大多数强化学习新手一样困惑:为什么这个算法能在机器人控制领域迅速走红?直到在机械臂抓取项目中亲自尝试后,我才真正理解它的独特价值。 SAC最吸引人的特点…...
ViGEmBus虚拟手柄驱动:Windows系统控制器仿真解决方案与开发者指南
ViGEmBus虚拟手柄驱动:Windows系统控制器仿真解决方案与开发者指南 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus 核心价值解析:重新…...
Janus-Pro-7B基础教程:CFG权重与图像多样性/保真度平衡策略
Janus-Pro-7B基础教程:CFG权重与图像多样性/保真度平衡策略 1. 认识Janus-Pro-7B多模态模型 Janus-Pro-7B是一个强大的统一多模态AI模型,它不仅能理解图片内容,还能根据文字描述生成高质量的图像。这个模型有74亿参数,支持图像描…...
