QLExpress Java动态脚本引擎使用指南

QLExpress是阿里开源的一款轻量级Java动态脚本引擎,常用于规则判断、公式计算等需要动态逻辑的场景。下面是其核心使用方法和一个实际项目集成示例。

🚀 快速入门

以下表格汇总了从安装到执行的关键步骤:

步骤关键内容说明与示例
1. 添加依赖Maven坐标pom.xml中添加:<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>QLExpress</artifactId>
<version>3.3.4</version>
</dependency>
2. 核心APIExpressRunner核心执行器,负责脚本的编译与运行。
DefaultContext用于向脚本传递参数的上下文对象。
3. 执行脚本execute方法基础执行代码:
ExpressRunner runner = new ExpressRunner();
DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
context.put("a", 10);
Object result = runner.execute("a * 2", context, null, true, false);
System.out.println(result); // 输出 20

🧩 核心功能与技巧

掌握基础后,你可以利用QLExpress更灵活地处理复杂逻辑:

  • 自定义函数与方法注入
    如果脚本需要调用特定业务逻辑,可以注入自定义函数或Java方法。

    // 1. 添加自定义函数 runner.addFunction("isVIP", new Operator() { @Override public Object executeInner(Object[] list) { Integer level = (Integer) list[0]; return level != null && level >= 3; } }); // 脚本中调用:isVIP(userLevel) // 2. 注入对象方法(例如StringUtils) runner.addFunctionOfServiceMethod("strLength", new StringUtils(), "length", new Class[]{String.class}, null); // 脚本中调用:strLength('hello')

    对于更复杂的方法调用,QLExpress支持通过addFunctionOfClassMethod或绑定静态方法。

  • 使用宏定义简化脚本
    对于频繁使用的复杂表达式,可以定义为宏来简化脚本编写。

    runner.addMacro("是否优质客户", "平均消费 > 1000 && 投诉次数 < 2"); // 后续脚本中可直接使用:“是否优质客户” 作为判断条件
  • 安全控制至关重要
    如果脚本允许外部输入,必须开启安全沙箱模式,防止恶意代码调用。

    java

    // 开启沙箱模式,禁止所有Java类的直接调用 QLExpressRunStrategy.setSandBoxMode(true); // 通过白名单,仅允许调用安全的方法 QLExpressRunStrategy.addSecureMethod(SafeService.class, "safeMethod");

💡 项目集成示例:动态风控规则

以搭建一个简单的风控规则引擎为例,展示如何将QLExpress集成到Spring Boot项目中。

  • 第一步:设计规则模型

    @Data public class RiskRule { private String ruleId; // 规则ID,如 "RULE_AMOUNT" private String ruleName; // 规则名称,如 "交易金额阈值" private String expression; // QL表达式,如 "amount > 10000" private String riskLevel; // 命中后的风险等级,如 "HIGH" private Integer priority; // 执行优先级 }
  • 第二步:封装规则执行服务

    @Service public class RiskEngineService { // 缓存编译后的规则,提升性能 private Map<String, IExpress<String>> ruleCache = new ConcurrentHashMap<>(); private ExpressRunner runner = new ExpressRunner(); public RiskResult evaluate(Transaction transaction, List<RiskRule> rules) { // 1. 准备脚本上下文,注入交易参数 DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>(); context.put("amount", transaction.getAmount()); context.put("userId", transaction.getUserId()); // ... 注入其他参数 // 2. 按优先级排序并执行规则 rules.sort(Comparator.comparing(RiskRule::getPriority)); for (RiskRule rule : rules) { try { IExpress<String> compiledExpress = ruleCache.computeIfAbsent( rule.getRuleId(), id -> runner.compile(rule.getExpression(), null) // 编译并缓存 ); // 3. 执行规则 Boolean isHit = (Boolean) compiledExpress.execute(context, null, true, false); if (isHit != null && isHit) { return new RiskResult(true, rule.getRiskLevel(), rule.getRuleName()); } } catch (Exception e) { // 记录规则执行异常,但不中断流程 log.error("执行规则[{}]异常", rule.getRuleId(), e); } } // 4. 所有规则均未命中,返回安全 return RiskResult.pass(); } }
  • 第三步:模拟交易测试

    @RestController @RequestMapping("/risk") public class RiskController { @Autowired private RiskEngineService riskEngineService; @Autowired private RiskRuleRepository ruleRepository; // 假设从数据库加载规则 @PostMapping("/evaluate") public RiskResult evaluate(@RequestBody Transaction transaction) { List<RiskRule> activeRules = ruleRepository.findActiveRules(); return riskEngineService.evaluate(transaction, activeRules); } }

🔍 注意事项与调试

实际使用中,请注意以下几点:

  1. 性能:对高频执行的规则使用预编译缓存(如上例所示),避免重复解析。

  2. 错误处理:务必捕获QLException,并根据业务需求转换为友好提示。

  3. 调试:在开发阶段,可以通过runner.setIsTrace(true)开启执行轨迹跟踪,方便排查逻辑问题。

🤔 如何选择与进一步学习

QLExpress适合规则简单、对性能敏感、需要快速集成的场景。如果你的规则极其复杂或需要完整的DSL支持,可以考虑更重的规则引擎(如Drools)。

进一步学习,你可以:

  • 阅读官方GitHub仓库的文档和测试用例。

  • 参考社区的技术文章。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1151352.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

人体关键点检测技术:MediaPipe Pose模型架构

人体关键点检测技术&#xff1a;MediaPipe Pose模型架构 1. 技术背景与核心价值 随着计算机视觉技术的快速发展&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为智能健身、动作捕捉、虚拟现实和人机交互等领域的关键技术。传统方法依赖复杂的深…

深度解析:JDK8中线程池的核心参数与四种拒绝策略

在多线程编程中&#xff0c;线程池是Java并发编程的核心组件之一。合理使用线程池可以显著提升系统性能&#xff0c;降低资源消耗。本文将基于JDK8&#xff0c;深入剖析线程池的各个参数含义&#xff0c;并详细讲解四种拒绝策略。一、线程池核心参数详解1.1 ThreadPoolExecutor…

MediaPipe Pose避坑指南:常见问题解决方案大全

MediaPipe Pose避坑指南&#xff1a;常见问题解决方案大全 1. 引言&#xff1a;为什么需要这份避坑指南&#xff1f; 随着AI在动作识别、健身指导、虚拟试衣等场景的广泛应用&#xff0c;人体骨骼关键点检测&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为计算机视觉中…

手势识别避坑指南:用MediaPipe Hands镜像少走弯路

手势识别避坑指南&#xff1a;用MediaPipe Hands镜像少走弯路 1. 背景与痛点&#xff1a;传统手势识别的三大陷阱 在人机交互、智能硬件和AR/VR等场景中&#xff0c;手势识别正成为提升用户体验的关键技术。然而&#xff0c;许多开发者在落地过程中常陷入以下三大误区&#x…

避坑指南:用MediaPipe镜像实现荧光舞特效的3个技巧

避坑指南&#xff1a;用MediaPipe镜像实现荧光舞特效的3个技巧 1. 背景与目标&#xff1a;从骨骼检测到艺术创作 近年来&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;技术在动作捕捉、虚拟现实、智能健身等领域广泛应用。Google开源的 MediaPipe P…

人体骨骼检测避坑指南:用MediaPipe Pose镜像少走弯路

人体骨骼检测避坑指南&#xff1a;用MediaPipe Pose镜像少走弯路 1. 引言&#xff1a;为什么你需要一份“避坑指南”&#xff1f; 1.1 人体骨骼关键点检测的现实挑战 在AI视觉应用中&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09; 已成为健身指导、…

OpenMV识别物体图像采集:手把手教程(从零实现)

OpenMV图像采集与物体识别实战&#xff1a;从零开始构建嵌入式视觉系统你有没有想过&#xff0c;让一个比手掌还小的设备“看懂”世界&#xff1f;在智能硬件飞速发展的今天&#xff0c;OpenMV正是这样一款能让MCU“睁开眼睛”的神器。它集成了摄像头、处理器和开发环境&#x…

MediaPipe骨骼检测功能实测:CPU也能毫秒级推理

MediaPipe骨骼检测功能实测&#xff1a;CPU也能毫秒级推理 在智能健身镜、远程康复训练、虚拟主播动捕等场景中&#xff0c;人体姿态估计正从“可有可无”的附加功能&#xff0c;演变为核心交互逻辑的基石。然而&#xff0c;多数开发者仍被“高精度必须GPU”“实时性依赖昂贵硬…

AI健身教练系统实战:MediaPipe Pose部署与性能测试

AI健身教练系统实战&#xff1a;MediaPipe Pose部署与性能测试 1. 引言&#xff1a;AI人体骨骼关键点检测的工程价值 随着智能健身、虚拟教练和动作纠正系统的兴起&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为计算机视觉领域的重要分支。传…

MediaPipe Hands功能全测评:CPU版手部追踪真实表现

MediaPipe Hands功能全测评&#xff1a;CPU版手部追踪真实表现 你是否曾幻想过&#xff0c;仅凭一双手就能操控智能设备、实现空中绘画&#xff0c;甚至与虚拟世界无缝交互&#xff1f;如今&#xff0c;借助 MediaPipe Hands 这一轻量级、高精度的手部关键点检测模型&#xff…

手把手教你测试USB2.0传输速度(附工具推荐)

揭秘USB 2.0真实传输速度&#xff1a;从协议到实战&#xff0c;手把手教你测准每一MB/s 你有没有遇到过这种情况&#xff1f;买了一个标着“高速USB 2.0”的U盘&#xff0c;信心满满地拷贝一个10GB的视频文件&#xff0c;结果进度条慢得像蜗牛——显示速度只有 不到20 MB/s …

MediaPipe Hands镜像实战:用彩虹骨骼打造炫酷人机交互

MediaPipe Hands镜像实战&#xff1a;用彩虹骨骼打造炫酷人机交互 1. 引言&#xff1a;从手势识别到视觉增强的交互革命 随着人工智能与计算机视觉技术的深度融合&#xff0c;人机交互方式正经历一场静默而深刻的变革。传统依赖鼠标、键盘甚至手柄的操作模式&#xff0c;在追…

人体骨骼检测实战:MediaPipe Pose多角度融合

人体骨骼检测实战&#xff1a;MediaPipe Pose多角度融合 1. 引言&#xff1a;AI 人体骨骼关键点检测的现实价值 随着计算机视觉技术的快速发展&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为智能健身、动作捕捉、虚拟试衣、人机交互等领域的核…

pymodbus连接PLC的Modbus RTU通信核心要点

用Python打通工业现场&#xff1a;pymodbus玩转PLC的Modbus RTU通信实战你有没有遇到过这样的场景&#xff1f;产线上的PLC明明在跑&#xff0c;数据却读不上来&#xff1b;串口接好了&#xff0c;程序一运行就报“no response”&#xff1b;改了个参数&#xff0c;通信突然断了…

人体姿态估计实战:MediaPipe Pose代码实例

人体姿态估计实战&#xff1a;MediaPipe Pose代码实例 1. 引言&#xff1a;AI 人体骨骼关键点检测的工程价值 随着计算机视觉技术的发展&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为智能健身、动作捕捉、虚拟试衣、安防监控等场景的核心支撑…

MediaPipe彩虹骨骼效果实测:手指追踪精度超乎想象

MediaPipe彩虹骨骼效果实测&#xff1a;手指追踪精度超乎想象 1. 引言&#xff1a;从“比耶”到精准3D建模——手势识别的视觉革命 还记得第一次用手机拍出“剪刀手”照片时的兴奋吗&#xff1f;如今&#xff0c;AI 正在将这种简单的肢体语言转化为高精度、可交互、可编程的数…

人体姿态估计教程:MediaPipe Pose模型部署与性能优化

人体姿态估计教程&#xff1a;MediaPipe Pose模型部署与性能优化 1. 引言&#xff1a;AI 人体骨骼关键点检测的现实价值 随着计算机视觉技术的发展&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;已成为智能健身、动作捕捉、虚拟试衣、安防监控等场景…

AI骨骼检测技术揭秘:MediaPipe实时推理实现原理

AI骨骼检测技术揭秘&#xff1a;MediaPipe实时推理实现原理 1. 引言&#xff1a;AI人体骨骼关键点检测的现实价值 在计算机视觉领域&#xff0c;人体姿态估计&#xff08;Human Pose Estimation&#xff09;是一项极具挑战性且应用广泛的技术。它通过分析图像或视频中的人体结…

MediaPipe Pose应用案例:远程医疗诊断辅助系统

MediaPipe Pose应用案例&#xff1a;远程医疗诊断辅助系统 1. 引言&#xff1a;AI 人体骨骼关键点检测在远程医疗中的价值 随着远程医疗服务的快速发展&#xff0c;如何在缺乏面对面接触的情况下准确评估患者的运动功能、姿势异常或康复进展&#xff0c;成为临床实践中的关键…

一键保护照片隐私:AI人脸打码工具从安装到使用全攻略

一键保护照片隐私&#xff1a;AI人脸打码工具从安装到使用全攻略 1. 背景与痛点&#xff1a;为什么我们需要智能人脸打码&#xff1f; 在社交媒体、工作汇报或家庭相册分享中&#xff0c;我们常常需要上传包含人物的照片。然而&#xff0c;未经处理的图片可能暴露他人面部信息…