12.2.2 加载外部文本

本文介绍了URLLoader类在加载外部文本文件时的使用方法,包括URLLoader的构造函数、close()和load()方法。通过示例代码展示了如何打开和加载名为'sample.txt'的文本文件,同时强调了加载的异步性质,指出因文本加载未完成导致无法访问数据的问题。

  URLLoader类是一个比较高级的类,自身仅提供了三个方法:URLLoader()close()load()。其中,URLLoader()是构造函数,其余两个方法分别执行文件的打开和关闭。它们的具体用法为:

Ø         URLLoader(request:URLRequest=null)创建URLLoader对象。需提供一个URLRequest对象作为参数。如果不提供参数,代码中应显式的调用load()方法。

Ø         close():void关闭加载操作,并放弃加载的数据。代码中不能访问未完成加载的数据。

Ø         load(request:URLRequest):void从指定的URL发送和加载数据。

下面的代码声明了一个URLLoader对象,并利用该URLLoader对象打开一个名为“sample.txt”的文本文件。该文件包含一段文本:“sampletextinatxtfile.”,以明文存在,。

var myld:URLLoader=new URLLoader();

myld.load(new URLRequest("sample.txt"));

 

myld.addEventListener(Event.COMPLETEloadcomplete);

trace(myld.dataFormat);

trace(String(myld.data));

代码的运行输出为:

text

undefined

之所以不能得到文本的内容,是由于代码中忽视了加载的异步性。当程序执行文本的输出语句时,文本尚未加载完毕。虽然是本地的文件,但是文本的打开和加载还是落后于代码中毗邻的TRACE语句。而URLLoader对象在加载完成之前,其数据是不能被访问的。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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