Struts校验

本文介绍了一个具体的Struts2验证器配置案例,包括如何定义Action类、配置XML文件来实现字段验证,确保用户名、密码等字段符合特定规则。

1.首先 我们写个一Action继承ActionSupport

package action;

import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;

import bean.User;

public class TempAction extends ActionSupport{
	private  User user;
	private String repwd;
	
	public String execute(){
		return "success";
	}
	public User getUser() {
		return user;
	}
	public void setUser(User user) {
		this.user = user;
	}
	public String getRepwd() {
		return repwd;
	}
	public void setRepwd(String repwd) {
		this.repwd = repwd;
	}
}

2.我们配置一个xml文件



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE validators PUBLIC
			"-//Apache Struts//XWork Validator 1.0.2//EN"
			"http://struts.apache.org/dtds/xwork-validator-1.0.2dtd">
<validators>
	 <field name="user.name">
	 	<field-validator type="requiredstring">
	 		<param name="trim">true</param>
	 		<message key="name.null"/>
	 		<!--<message>用户名不能为空</message>
	 	--></field-validator>
	 	<field-validator type="stringlength">
	 		<param name="maxLength">10</param>
	 		<param name="minLength">6</param>
	 		<message key="name.length"/>
	 		<!--<message>用户名长度须在${minLength}和${maxLength}中间</message>
	 	--></field-validator>
	 </field>
	  <field name="user.password">
	  	<field-validator type="requiredstring">
	  	<message key="password.null"/>
	 		<!--<message>密码不能为空</message>
	 	--></field-validator>
	 	<field-validator type="stringlength">
	 		<param name="minLength">6</param>
	 		<message key="password.length"/>
	 		<!--<message>密码长度须大于${minLength}</message>
	 	--></field-validator>
	  </field>
	  <field name="repwd">
	  	<field-validator type="requiredstring">
	  		<message key="repwd.null"/>
	 		<!--<message>确认密码不能为空</message>
	 	--></field-validator>
	 	<field-validator type="fieldexpression">
	 		<param name="expression">user.password==repwd</param>
	 		<message key="repwd.s"/>
	 		<!--<message>密码和确认密码必须相同</message>
	 	--></field-validator>
	  </field>
	  <field name="user.telephone">
	  	<field-validator type="requiredstring">
	  		<message key="telephone.null"/>
	 		<!--<message>电话号码不能为空</message>
	 	--></field-validator>
	 	<field-validator type="regex">
	 		<param name="regex">^(\d{3,4}-){0,1}\d{7,8}$</param>
	 		<message key="telephone.re"/>
	 		<!--<message>电话号码格式不正确</message>
	 	--></field-validator>
	  </field>
	   <field name="user.username">
	 	<field-validator type="requiredstring">
	 		<param name="trim">true</param>
	 		<message key="username.null"/>
	 		<!--<message>用户姓名不能为空</message>
	 	--></field-validator>
	 	<field-validator type="stringlength">
	 		<param name="maxLength">4</param>
	 		<param name="minLength">2</param>
	 		<message key="username.length"/>
	 		<!--<message>用户姓名长度须在${minLength}和${maxLength}中间</message>
	 	--></field-validator>
	 </field>
</validators>


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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