HttpServletRequest为什么不适用于企业的开发

在企业开发中,使用 HttpServletRequest 直接从请求中获取参数并进行处理的方式存在一些不足。以下是具体原因:
代码可读性和维护性差:
直接从 HttpServletRequest 获取参数并手动转换类型,代码显得冗长且容易出错。
不利于代码的可读性和维护性,尤其是当参数较多时。
缺乏参数校验:
没有对传入的参数进行有效的校验(如空值检查、格式验证等),可能导致运行时异常或安全漏洞。
耦合度高:
直接依赖 HttpServletRequest 使得控制器方法与HTTP协议紧密耦合,降低了代码的复用性和灵活性。
不符合RESTful设计原则:
RESTful API 设计提倡使用路径参数或请求体来传递数据,而不是通过查询参数进行删除操作。删除操作通常应使用路径参数来指定资源ID。
异常处理不完善:
没有处理可能的异常情况(如 id 参数缺失或格式错误),导致程序崩溃或返回不友好的错误信息

如以下代码

 @DeleteMapping("/depts")
    public Result delete(HttpServletRequest request){
        System.out.println("删除部门");
        String idStr=request.getParameter("id");
        int id =Integer.parseInt(idStr);
        System.out.println("删除部门的id为:"+id);
        return Result.success();

    }

应该修改为

@DeleteMapping("/depts/{id}")
public Result delete(@PathVariable("id") Integer id) {
    if (id == null || id <= 0) {
        return Result.error("无效的部门ID");
    }
    System.out.println("删除部门的id为:" + id);
    deptService.deleteById(id); // 假设deptService中有此方法
    return Result.success();
}
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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