JSP内置对象之out request response

JSP内置对象 request、response、out的应用 使用JSP技术完成一个简易的 网络留言板 程序,该程序可实现留言的保存、显示功能。留言信息包括:标题、内容、留言人姓名、留言时间。留言信息保存到application对象中。 立即下载

JSP内置对象
JSP九大内置对象:
out request response session application Page PageContext exception config

一、out对象:
out对象是JspWriter类的实例,是向客户端输出内容常用的对象。
常用方法如下:

1.void println() 向客户端打印字符串
2.void clear()  清除缓冲区的内容,如果在flush()之后调用会抛出异常
3.void clearBuffer() 清除缓冲区的内容,如果在flush()之后调用不会抛出异常
4.void flush()  将缓冲区内容输出到客户端
5.int getBufferSize()  返回缓冲区字节数的大小,如不设缓冲区则为0
6.int getRemaining()  返回缓冲区还剩余多少可用
7.boolean isAutoFlush()  返回缓冲区满时,是自动清空还是抛出异常
8.void close()  关闭输出流

代码:

<body>
  <%
    out.println("<h2>静夜思</h2>");
    out.println("床前明月光 <br>");
    out.println("疑似地上霜 <br>");
    out.println("举头望明月 <br>");
    out.println("低头思故乡 <br>");
   %>
    <br>
    缓冲区大小:<%=out.getBufferSize() %>byte<br>
    缓冲区剩余大小:<%=out.getRemaining() %>byte<br>
    是否自动清除缓冲区:<%=out.isAutoFlush() %><br>
  </body>

二、request对象
客户端的请求信息被封装在request对象中,通过他才能了解到客户的需求,然后做出响应。他是HttpServletRequest的实例。request对象具有请求域,即完成客户端的请求之前,该对象一直有效。常用方法如下:

String getParameter(String name) 返回name指定参数的参数值
String[] getParameterValues(String name) 返回包含参数name的所有值的数组
void setAttribute(String,Object) 存储此请求中的属性
Object getAttribute(String name) 返回指定属性的属性值
String getContentType() 得到请求体的MIME类型
String getProtocol() 返回请求用的协议类型及版本号
String getServerName() 返回接受请求的服务器主机名
int getServerPort() 返回服务器接受该请求所用的端口号
String getCharacterEncoding() 返回字符编码方式
void setCharacterEncoding() 设置请求的字符编码方式
int getCotentLenth() 返回请求体的长度(字节数)
String getRemoteAddr() 返回发送此请求的客户端IP地址
String getRealPath(String path) 返回一虚拟路径的真实路径
String getContextPath() 返回上下文路径

代码:

reg.jsp:
<body>
    <h1>用户注册</h1>
    <hr>
    <form action="request.jsp" name="regForm" method="post">
        <table>
            <tr>
                <td>用户名:</td>
                <td><input type="text" name="username"/></td>
            </tr>
            <tr>
                <td>爱好:</td>
                <td>
                    <input type="checkbox" name="favorite" value="read">读书
                    <input type="checkbox" name="favorite" value="music">音乐
                    <input type="checkbox" name="favorite" value="movie">电影
                    <input type="checkbox" name="favorite" value="internet">上网
                </td>
            </tr>
            <tr>
                <td colspan="2"><input type="submit" value="提交"/></td>
            </tr>
        </table>
    </form>
    <br><br>
    <a href="request.jsp?username=李四">测试URL传参数</a>
  </body>
request.jsp:
<body>
    <h1>request内置对象</h1>
    <%request.setCharacterEncoding("utf-8"); %> <%--解决中文乱码问题,无法解决url传递中文的乱码问题 --%>
    <%
        request.setAttribute("password" , "123456");
     %>
    用户名:<%=request.getParameter("username") %>
    <br>
    爱好:
    <%
        if(request.getParameterValues("favorite")!=null)
        {
            String[] favorites=request.getParameterValues("favorite");
            for(int i=0;i<favorites.length;i++){
                out.write(favorites[i]+"&nbsp;&nbsp;");
            }
        }
    %><br>
    密码:<%=request.getAttribute("password") %><br>
    请求体的MIME类型:<%=request.getContentType() %><br>
    协议类型及版本号:<%=request.getProtocol() %><br>
    服务器主机名:<%=request.getServerName() %><br>
    服务器端口名:<%=request.getServerPort() %><br>
    请求文件长度:<%=request.getContentLength() %><br>
    请求客户端的IP地址:<%=request.getRemoteAddr() %><br>
    请求的真实路径:<%=request.getRealPath("request.jsp") %><br>
    请求的上下文路径:<%=request.getContextPath() %><br>
  </body>

三、response对象
response对象包含了相应客户请求的有关信息,但在jsp中很少直接使用到它。它是HttpServerResponse类的实例。response对象具有页面作用域,即访问一个页面时,该页面内的response对象只能对这次访问有效,其他页面的response对象对当前页面无效。常用方法如下:

String getCharacterEncoding() 返回响应用的是何种字符编码
void setContentType() 设置响应的MIME类型
printWriter getWriter() 返回可以向客户端输出字符的一个对象(注意比较printWriter和内置对象out的区别)
sendRedirect(java.lang.String location) 重新定向客户端的请求

请求转发和请求重定向区别:
1.请求重定向:客户端行为,response.sendRedirect(),从本质上来讲等同于两次请求,前一次请求对象不会保存,地址栏的URL对象会改变。
2.请求转发:服务器行为,request.getRequestDispatcher().forward(request,response);是一次请求,转发后请求对象会保存,地址栏的URL地址不会改变。
代码:

<%@page import="java.io.PrintWriter"%>
<%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=utf-8"%>
<%
    response.setContentType("text/html; charset=utf-8");//设置响应的MIME类型
    out.println("<h1>response内置对象<h1>");
    out.println("<hr>");
    //out.flush();

    PrintWriter outer=response.getWriter();//获得输出流对象
    outer.println("大家好,我是response对象生成的outer对象");

    response.sendRedirect("reg.jsp");//请求重定向
 %>

四、附:
get和post的区别
<form name="regForm" action="动作" method="提交方式">
</form>

1.get 以明文的方式通过URL提交数据,数据在URL中可以看到。提交的数据最多不超过2KB。安全性较低但效率比post方式高。适合提交数据量不大,安全性要求不高的数据。比如,搜索、查询等功能。
2.post 将用户提交的信息封装在HTML_HEADER内。适合提交数据量大,安全性高的用户信息。比如,注册、修改、上传等功能。
代码:

login.jsp:
  <body>
    <h1>用户登录</h1>
    <hr>
    <form action="dologin.jsp" name="loginForm" method="post">
        <table>
            <tr>
                <td>用户名:</td>
                <td><input type="text" name="username"/></td>
            </tr>
            <tr>
                <td>密码:</td>
                <td><input type="text" name="password"/></td>
            </tr>
            <tr>
                <td colspan="2"><input type="submit" value="登录"></td>
            </tr>
        </table>
    </form>
  </body>
dologin.jsp:
  <body>
    <h1>登录成功</h1>
  </body>

运行后可以看到用get方法地址栏会暴露用户信息,而post不会。

JSP内置对象:Request和Response的简单介绍及使用 JSP内置对象之request对象客户端的请求信息被封装在request对象中,通过它才能了解到客户的需求,然后做出响应。它是HttpServletRequest类的实例。序号 方 法 说 明 1 object getAttribute(String name) 返回指定属性的属性值 2 Enumeration getAttributeNames() 返回所有可用属性名的枚举 3 String getCharacterEncoding() 返回字符编码方式 4 int getContentLength() 返回请求体的长度(以字节数) 5 String getContentType() 得到请 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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coolcoolcool 374

JSP内置对象(基础二上)out,request,response

jsp内置对象主要有: out,request,response,session,application,page,pageContext,exception,config。 out内置对象 out对象是JspWrite类的示例,是向客户端输出内容常用的类。 常用方法: 1.void println()向客户端打印字符串 2.void clear()清除缓冲区内容,如果在flush之后调用

一只萌萌的博客 600

JSP最常用的五种内置对象(out,request,response,session,application)

为了简化开发过程,JSP提供了一些内置对象,它们由容器实现和管理。开发者在JSP页面中无需声明,无需实例化就可使用。主要有out,request,response,session,application,pageContext,page,config和exception这九个,其中前五个最常用。 out out对象为客户打开输出流,向客户端发送输出流。简单来说就是向客户端输出数据...

a623680832的博客 982

0基础学习Java开发之Java Wed编程----《第二章JSP核心内置对象》--JSP内置对象,out,request,response,重定向,转发,session,会话超时和摧毁,Cookie

什么是JSP内置对象 首先大家看下图 1.1 我们定义了一个数组,接下俩我们对对数组进行for循环的遍历,遍历完我们使用out.print()进行浏览器的输出,输出的结果就是 60,70,80,大家可以发现,我们的out并没有在上面创建,怎末就能使用out对象呢,这种对象我们称之为JSP的内置对象,这些代码容器会帮我们声明的,不止out对象我们还有其他对象,让我们来了解他们,看下图 1.2 这些是我们不经常使用的内置对象,out,session 等我们经常使用的我们来哦慢慢讲。 例子:1.1

qq_60465411的博客 542

jsp九大内置对象:request、response、session、application、out、page、pageContext、config、exception...

JSP中一共预先定义了9个这样的对象,分别为:request、response、session、application、out、pagecontext、config、page、exception 1、request对象 request 对象是 javax.servlet.httpServletRequest类型的对象。 该对象代表了客户端的请求信息,主要用于接受通过HTTP协议传送到服务器的数...

weixin_30604651的博客 299

JSP内置对象:request对象、 response对象、out对象、application对象

request对象 request对象是HttpServletRequest类的实例,作用是接收客户端发送来的请求信息。请求信息的内容包括请求的头部信息、请求的方式、请求的参数名称和参数值、Cookie信息、客户端浏览信息等 request对象主要方法 getParameter request对象获取客户端提交信息最常用的方法是getParameter(String name),其中参数name区分大小写,需要与HTML源代码出现的参数名完全相同 (1)getParameter方法只能读取表单提供的单个值

weixin_41897680的博客 1354

JSP中的九大内置对象(Request/Response/Cooike/Session/Application/Out/pageContext)

Request对象: (1)request获取请求参数值。Eg: String str=request.getParameter(“str”); (2)如果请求参数的文字编码方式与页面不一致造成乱码-解决中文乱码问题: &lt;%=new string(request.getparameter(“str”).getBytes(“gbk2312”,”utf-8”); (3)获取Form...

进修的CODER 630

JSP内置对象request

JSP内置对象有:out,request,response,session,application等等。 为什么内置对象不用实例化:因为内置对象JSP默认初始化操作了. JSP内置对象out <% out.print(“Hello JSP”) %> JSP内置对象request 两个JSP页面,第1个获取客户输入的值,第二个是用来解析用户的输入的值。 网站:http://loc...

qq_40185153的博客 217

JSP 内置对象(request response session application out pageContext)

request对象 javax.servlet.http.HttpServletRequest接口的实例 request.setCharacterEncoding("utf-8");  设置字符编码方式 request.getContextPath();  返回站点的根路径,项目名/,由于解决相对路径的问题 request.getLocale().toString();  返回...

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Ce1estial
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