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src/main/java/com/controller/CommonController.java
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@ -28,202 +28,286 @@ import com.baidu.aip.face.MatchRequest;
import com.baidu.aip.util.Base64Util; import com.baidu.aip.util.Base64Util;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper; import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.entity.ConfigEntity; import com.entity.ConfigEntity;
// 导入相关的服务类和工具类
import com.service.CommonService; import com.service.CommonService;
import com.service.ConfigService; import com.service.ConfigService;
import com.utils.BaiduUtil; import com.utils.BaiduUtil;
import com.utils.FileUtil; import com.utils.FileUtil;
import com.utils.R; import com.utils.R;
import com.utils.CommonUtil; import com.utils.CommonUtil;
/** /**
* 通用接口 * 通用接口
* 该类作为一个Spring的RestController，提供了一系列通用的接口方法，用于处理不同类型的业务逻辑，
* 如获取数据选项、根据条件获取记录、修改数据状态、统计数据等操作。
*/ */
@RestController @RestController
public class CommonController{ public class CommonController {
@Autowired
private CommonService commonService; // 自动注入CommonService，用于处理通用的业务逻辑
@Autowired
private CommonService commonService;
// 定义百度AI人脸识别客户端对象，初始化为null
private static AipFace client = null; private static AipFace client = null;
// 自动注入ConfigService，可能用于获取配置相关信息
@Autowired @Autowired
private ConfigService configService; private ConfigService configService;
/**
* 获取table表中的column列表(联动接口) /**
* @param table * 获取table表中的column列表（联动接口）
* @param column * 根据传入的表名、列名以及一些可选的条件参数，获取指定表中指定列的列表数据，可能用于下拉框等联动选择场景。
* @return *
*/ * @param tableName 表名
@RequestMapping("/option/{tableName}/{columnName}") * @param columnName 列名
@IgnoreAuth * @param conditionColumn 可选的条件列名，用于进一步筛选数据
public R getOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName,@RequestParam(required = false) String conditionColumn,@RequestParam(required = false) String conditionValue,String level,String parent) { * @param conditionValue 可选的条件值，与conditionColumn配合使用来筛选数据
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); * @param level 可选的层级参数，可能用于表示数据的层次结构相关的筛选
params.put("table", tableName); * @param parent 可选的父级参数，可能用于表示数据的父子关系相关的筛选
params.put("column", columnName); * @return 返回包含获取到的列列表数据的R对象，R对象通常用于封装返回结果信息
if(StringUtils.isNotBlank(level)) { */
params.put("level", level); @RequestMapping("/option/{tableName}/{columnName}")
} @IgnoreAuth
if(StringUtils.isNotBlank(parent)) { public R getOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("tableName") String columnName,
params.put("parent", parent); @RequestParam(required = false) String conditionColumn,
} @RequestParam(required = false) String conditionValue, String level, String parent) {
if(StringUtils.isNotBlank(conditionColumn)) { // 创建一个用于存储参数的Map对象
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("table", tableName);
params.put("column", columnName);
if (StringUtils.isNotBlank(level)) {
params.put("level", level);
}
if (StringUtils.isNotBlank(parent)) {
params.put("parent", parent);
}
if (StringUtils.isNotBlank(conditionColumn)) {
params.put("conditionColumn", conditionColumn); params.put("conditionColumn", conditionColumn);
} }
if(StringUtils.isNotBlank(conditionValue)) { if (StringUtils.isNotBlank(conditionValue)) {
params.put("conditionValue", conditionValue); params.put("conditionValue", conditionValue);
} }
List<String> data = commonService.getOption(params);
return R.ok().put("data", data); // 调用commonService的getOption方法获取数据列表
} List<String> data = commonService.getOption(params);
/** // 返回包含数据列表的R对象，结果状态为成功
* 根据table中的column获取单条记录 return R.ok().put("data", data);
* @param table }
* @param column
* @return /**
*/ * 根据table中的column获取单条记录
@RequestMapping("/follow/{tableName}/{columnName}") * 根据传入的表名、列名以及指定的列值，从指定表中获取满足条件的单条记录数据。
@IgnoreAuth *
public R getFollowByOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, @RequestParam String columnValue) { * @param tableName 表名
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); * @param columnName 列名
params.put("table", tableName); * @param columnValue 用于筛选的列值，根据该值在指定列中查找匹配的记录
params.put("column", columnName); * @return 返回包含获取到的单条记录数据的R对象
params.put("columnValue", columnValue); */
Map<String, Object> result = commonService.getFollowByOption(params); @RequestMapping("/follow/{tableName}/{columnName}")
return R.ok().put("data", result); @IgnoreAuth
} public R getFollowByOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName,
@RequestParam String columnValue) {
/** // 创建一个用于存储参数的Map对象
* 修改table表的sfsh状态 Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
* @param table params.put("table", tableName);
* @param map params.put("column", columnName);
* @return params.put("columnValue", columnValue);
*/
@RequestMapping("/sh/{tableName}") // 调用commonService的getFollowByOption方法获取单条记录数据
public R sh(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestBody Map<String, Object> map) { Map<String, Object> result = commonService.getFollowByOption(params);
map.put("table", tableName);
commonService.sh(map); // 返回包含单条记录数据的R对象，结果状态为成功
return R.ok(); return R.ok().put("data", result);
} }
/** /**
* 获取需要提醒的记录数 * 修改table表的sfsh状态
* @param tableName * 根据传入的表名和一个包含修改信息的Map对象，调用commonService的sh方法来修改指定表的sfsh状态。
* @param columnName *
* @param type 1:数字 2:日期 * @param tableName 表名
* @param map * @param map 包含修改信息的Map对象，具体内容由调用方确定，通常包含要修改的字段和对应的值等信息
* @return * @return 返回表示修改操作成功的R对象
*/ */
@RequestMapping("/remind/{tableName}/{columnName}/{type}") @RequestMapping("/sh/{tableName}")
@IgnoreAuth public R sh(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestBody Map<String, Object> map) {
public R remindCount(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, map.put("table", tableName);
@PathVariable("type") String type,@RequestParam Map<String, Object> map) { commonService.sh(map);
map.put("table", tableName); return R.ok();
map.put("column", columnName); }
map.put("type", type);
/**
if(type.equals("2")) { * 获取需要提醒的记录数
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); * 根据传入的表名、列名、类型以及一个包含其他条件的Map对象，计算并获取满足条件的需要提醒的记录数量。
Calendar c = Calendar.getInstance(); * 当类型为2时，会根据传入的提醒开始时间和结束时间进行日期范围的计算和筛选。
Date remindStartDate = null; *
Date remindEndDate = null; * @param tableName 表名
if(map.get("remindstart")!=null) { * @param columnName 列名
Integer remindStart = Integer.parseInt(map.get("remindstart").toString()); * @param type 类型参数，1表示数字类型的提醒条件，2表示日期类型的提醒条件
c.setTime(new Date()); * @param map 包含其他条件的Map对象，如提醒开始时间、提醒结束时间等（当type为2时相关）
c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindStart); * @return 返回包含需要提醒的记录数的R对象
remindStartDate = c.getTime(); */
map.put("remindstart", sdf.format(remindStartDate)); @RequestMapping("/remind/{tableName}/{columnName}/{type}")
} @IgnoreAuth
if(map.get("remindend")!=null) { public R remindCount(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName,
Integer remindEnd = Integer.parseInt(map.get("remindend").toString()); @PathVariable("type") String type, @RequestParam Map<String, Object> map) {
c.setTime(new Date()); map.put("table", tableName);
c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindEnd); map.put("column", columnName);
remindEndDate = c.getTime(); map.put("type", type);
map.put("remindend", sdf.format(remindEndDate));
} if (type.equals("2")) {
} SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar c = Calendar.getInstance();
int count = commonService.remindCount(map); Date remindStartDate = null;
return R.ok().put("count", count); Date remindEndDate = null;
} if (map.get("remindstart")!= null) {
Integer remindStart = Integer.parseInt(map.get("remindstart").toString());
/** c.setTime(new Date());
* 单列求和 c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, remindStart);
*/ remindStartDate = c.getTime();
@RequestMapping("/cal/{tableName}/{columnName}") map.put("remindstart", sdf.format(remindStartDate));
@IgnoreAuth }
public R cal(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) { if (map.get("remindend")!= null) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); Integer recommendEnd = Integer.parseInt(map.get("remindend").toString());
params.put("table", tableName); c.setTime(new Date());
params.put("column", columnName); c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, recommendEnd);
Map<String, Object> result = commonService.selectCal(params); remindEndDate = c.getTime();
return R.ok().put("data", result); map.put("remindend", sdf.format(remindEndDate));
} }
}
/**
* 分组统计 // 调用commonService的remindCount方法获取需要提醒的记录数
*/ int count = commonService.remindCount(map);
@RequestMapping("/group/{tableName}/{columnName}")
@IgnoreAuth // 返回包含记录数的R对象，结果状态为成功
public R group(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) { return R.ok().put("count", count);
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); }
params.put("table", tableName);
params.put("column", columnName); /**
List<Map<String, Object>> result = commonService.selectGroup(params); * 单列求和
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); * 根据传入的表名和列名，调用commonService的selectCal方法对指定表中的指定列进行求和操作，并返回结果。
for(Map<String, Object> m : result) { *
for(String k : m.keySet()) { * @param tableName 表名
if(m.get(k) instanceof Date) { * @param columnName 列名
m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k))); * @return 返回包含求和结果的R对象
} */
} @RequestMapping("/cal/{tableName}/{columnName}")
} @IgnoreAuth
return R.ok().put("data", result); public R cal(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) {
} Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("table", tableName);
/** params.put("column", columnName);
* （按值统计）
*/ // 调用commonService的selectCal方法进行求和操作并获取结果
@RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}") Map<String, Object> result = commonService.selectCal(params);
@IgnoreAuth
public R value(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName) { // 返回包含求和结果的R对象，结果状态为成功
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); return R.ok().put("data", result);
params.put("table", tableName); }
params.put("xColumn", xColumnName);
params.put("yColumn", yColumnName); /**
List<Map<String, Object>> result = commonService.selectValue(params); * 分组统计
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); * 根据传入的表名和列名，调用commonService的selectGroup方法对指定表中的指定列进行分组统计操作，
for(Map<String, Object> m : result) { * 并对结果中的日期类型数据进行格式化处理后返回。
for(String k : m.keySet()) { *
if(m.get(k) instanceof Date) { * @param tableName 表名
m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k))); ， @param columnName 列名
} * @return 返回包含分组统计结果的R对象
} */
} @RequestMapping("/group/{tableName}/{columnName}")
return R.ok().put("data", result); @IgnoreAuth
} public R group(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
/** params.put("table", tableName);
* （按值统计）时间统计类型 params.put("column", columnName);
*/
@IgnoreAuth // 调用commonService的selectGroup方法进行分组统计操作并获取结果
@RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}/{timeStatType}") List<Map<String, Object>> result = commonService.selectGroup(params);
public R valueDay(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
params.put("table", tableName); for (Map<String, Object> m : result) {
params.put("xColumn", xColumnName); for (String k : m.keySet()) {
params.put("yColumn", yColumnName); if (m.get(k) instanceof Date) {
params.put("timeStatType", timeStatType); m.put(k, sdf.format((Date) m.get(k)));
List<Map<String, Object>> result = commonService.selectTimeStatValue(params); }
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); }
for(Map<String, Object> m : result) { }
for(String k : m.keySet()) {
if(m.get(k) instanceof Date) { // 返回包含分组统计结果的R对象，结果状态为成功
m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k))); return R.ok().put("data", result);
} }
}
} /**
return R.ok().put("data", result); * （按值统计）
} * 根据传入的表名、x列名和y列名，调用commonService的selectValue方法对指定表中的指定列进行按值统计操作，
* 并对结果中的日期类型数据进行格式化处理后返回。
*
* @param tableName 表名
} * @param yColumnName 用于统计的y列名
* @param xColumnName 用于分组的x列名
* @return 返回包含按值统计结果的R对象
*/
@RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}")
@IgnoreAuth
public R value(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName,
@PathVariable("xColumnName") String xColumnName) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("table", tableName);
params.put("xColumn", xColumnName);
params.put("yColumn", yColumnName);
// 调用commonService的selectValue方法进行按值统计操作并获取结果
List<Map<String, Object> > result = commonService.selectValue(params);
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
for (Map<String, Object> m : result) {
for (String k : m.keySet()) {
if (m.get(k) instanceof Date) {
m.put(k, sdf.format((Date) m.get(k)));
}
}
}
// 返回包含按值统计结果的R对象，结果状态为成功
return R.ok().put("data", result);
}
/**
* （按值统计）时间统计类型
* 根据传入的表名、x列名、y列名和时间统计类型，调用commonService的selectTimeStatValue方法对指定表中的指定列进行按值统计操作，
* 并对结果中的日期类型数据进行格式化处理后返回。
*
* @param tableName 表名
* @param yColumnName 用于统计的y列名
* @param xColumnName 用于分组的x列名
* @param timeStatType 时间统计类型参数
* @return 返回包含按值统计结果的R对象
*/
@RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}/{timeStatType}")
@IgnoreAuth
public R valueDay(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName,
@PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("table", tableName);
params.put("xColumn", xColumnName);
params.put("yColumn", yColumnName);
params.put("timeStatType", timeStatType);
// 调用commonService的selectTimeStatValue方法进行按值统计操作并获取结果
List<Map<String, Object> > result = commonService.selectTimeStatValue(params);
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
for (Map<String, Object> m : result) {
for (String k : m.keySet()) {
if (m.get(k) instanceof Date) {
m.put(k, sdf.format((Date) m.get(k)));
}
}
}
// 返回包含按值统计结果的R对象，结果状态为成功
return R.ok().put("data", result);
}
}
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