简单的使用Java IO和NIO

本文详细对比了Java标准IO和NIO在文件复制过程中的应用,通过具体实例展示了如何使用传统IO流和NIO的通道与缓冲区进行文件读写。介绍了NIO的非阻塞特性及选择器概念,使单线程能监听多个数据通道。

 功能:将一个TXT文件保存到另一个文件;

 public static void main(String[] args) throws Exception {       
 //得到一个文件的输入流
 FileInputStream inputStream = new 
 FileInputStream("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some2.txt");      
        //创建一个文件
        File file = new File("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some3.txt");
        if (!file.exists()) {
              file.createNewFile();
        }
        //创建一个输出流
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(file);
        byte[] b = new byte[1024];
        while (true) {    
            int read = inputStream.read(b);                 
            if (read == -1) {
                break;
            }
            outputStream.write(b); 
        }
        outputStream.close();       
        inputStream.close();
}

上面的代码我们首先从本地取一个TXT文件,得到一个输入流;

然后我们创建了一个文件,到时候写入这个文件中;

然后创建一个输出流;

最主要的我们就是创建一个缓冲区;

byte[] b = new byte[1024];

查看java API文档如下:

上面的文档来自于InputStream 抽象类文档; 

这个缓冲区就是我们输入输出流的桥梁;打个比方,你从电脑里面读取了文件的字节码,就相当于得到在淘宝买东西付款,这个钱不是直接给商家的,是先给了淘宝,然后我们得到货物之后,确认收货之后,商家才可以从淘宝得到我们的钱,这个缓冲区就相当于淘宝。这个当时没有想清楚,现在理解了,记录一下;

Java NIO 与 Java IO区别:

Java NIO(New IO)是一个可以替代标准Java IO API的IO API(从Java 1.4开始),Java NIO提供了与标准IO不同的IO工作方式。

Java NIO: Channels and Buffers(通道和缓冲区)

标准的IO基于字节流和字符流进行操作的,而NIO是基于通道(Channel)和缓冲区(Buffer)进行操作,数据总是从通道读取到缓冲区中,或者从缓冲区写入到通道中。

Java NIO: Non-blocking IO(非阻塞IO)

Java NIO可以让你非阻塞的使用IO,例如:当线程从通道读取数据到缓冲区时,线程还是可以进行其他事情。当数据被写入到缓冲区时,线程可以继续处理它。从缓冲区写入通道也类似。

Java NIO: Selectors(选择器)

Java NIO引入了选择器的概念,选择器用于监听多个通道的事件(比如:连接打开,数据到达)。因此,单个的线程可以监听多个数据通道。

 下面的代码按照以前的逻辑写的,只不过现在用了NIO;

        //获取读取通道,通过从FileInputStream
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some2.txt");
        FileChannel channel = inputStream.getChannel();
        //创建缓冲区
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
        //从通道读到缓冲区
        //channel.read(buffer);
        //获取写入通道,通过FileOutputStream
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some4.txt");
        FileChannel channel2 = outputStream.getChannel();
        int read = channel.read(buffer);  
        while (read != -1) {
            //模式翻转,读模式转写模式
            buffer.flip();
            //判断position 和 limit 之间是否有元素
//            while(buffer.hasRemaining()){
//            System.out.print((char) buffer.get());
//            }     
            channel2.write(buffer); 
            buffer.clear();
            read = channel.read(buffer);   
        }
        outputStream.close();
        inputStream.close();

实际上我们还可以这样写,更加简单;

FileInputStream inputStream = new FileInputStream("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some2.txt");
        //创建缓冲区
        FileChannel channel = inputStream.getChannel();
        long position = 0;
        long count = channel.size();
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("C:\\Users\\jinzheyi\\Desktop\\some4.txt");
        FileChannel channel2 = outputStream.getChannel();
        //transferTo()方法将数据从FileChannel传输到其他的channel中
        channel.transferTo(position, count, channel2);
        //FileChannel的transferFrom()方法可以将数据从源通道传输到FileChannel中
        //channel2.transferFrom(channel, position, count);
        outputStream.close();
        inputStream.close();

粗略的了解一下NIO,继续努力

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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