【转载+整理】关于JSP页面中的pageEncoding和contentType两种属性的区别

本文详细解析了JSP页面中pageEncoding与contentType属性的区别及其作用过程。pageEncoding负责JSP文件本身的编码,而contentType则定义了服务器发送给客户端的内容编码。两者对于正确处理亚洲语言字符集尤其重要。

关于JSP页面中的pageEncoding和contentType两种属性的区别:

  pageEncoding是jsp文件本身的编码

  contentType的charset是指服务器发送给客户端时的内容编码

 

  JSP要经过两次的“编码”,第一阶段会用pageEncoding,第二阶段会用utf-8至utf-8,第三阶段就是由Tomcat出来的网页, 用的是contentType。

  第一阶段是jsp编译成.java,它会根据pageEncoding的设定读取jsp,结果是由指定的编码方案翻译成统一的UTF-8 JAVA源码(即.java),如果pageEncoding设定错了,或没有设定,出来的就是中文乱码。

  第二阶段是由JAVAC的JAVA源码至java byteCode的编译,不论JSP编写时候用的是什么编码方案,经过这个阶段的结果全部是UTF-8的encoding的java源码。

  JAVAC用UTF-8的encoding读取java源码,编译成UTF-8 encoding的二进制码(即.class),这是JVM对常数字串在二进制码(java encoding)内表达的规范。

  第三阶段是Tomcat(或其的application container)载入和执行阶段二的来的JAVA二进制码,输出的结果,也就是在客户端见到的,这时隐藏在阶段一和阶段二的参数contentType就发挥了功效

 

  contentType的設定.

  pageEncoding 和contentType的预设都是 ISO8859-1. 而随便设定了其中一个, 另一个就跟着一样了(TOMCAT4.1.27是如此). 但这不是绝对的, 这要看各自JSPC的处理方式. 而pageEncoding不等于contentType, 更有利亚洲区的文字 CJKV系JSP网页的开发和展示, (例pageEncoding=GB2312 不等于 contentType=utf-8)。

  jsp文件不像.java,.java在被编译器读入的时候默认采用的是操作系统所设定的locale所对应的编码,比如中国大陆就是GBK,台湾就是BIG5或者MS950。而一般我们不管是在记事本还是在ue中写代码,如果没有经过特别转码的话,写出来的都是本地编码格式的内容。所以编译器采用的方法刚好可以让虚拟机得到正确的资料。

  但是jsp文件不是这样,它没有这个默认转码过程,但是指定了pageEncoding就可以实现正确转码了。

  举个例子:

 

 

<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" %>

 

  大都会打印出乱码,因为输入的“你好”是gbk的,但是服务器是否正确抓到“你好”不得而知。

  但是如果更改为

 

<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="GBK" %>

  这样就服务器一定会是正确抓到“你好”了。

 

 

-----------------------------------------------------修整的 分割线----------------------------------------------------------

 

 

SUN官方解释(见《The Java EE 5 Tutorial 》)

Response and Page Encoding

You also use the contentType attribute to specify the encoding of the response. For example, the date application specifies that the page should be encoded using UTF-8, an encoding that supports almost all locales, using the following page directive:

 

Java代码 复制代码
  1. <%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" %>  
<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" %>

 

If the response encoding weren’t set, the localized dates would not be rendered correctly.

 

To set the source encoding of the page itself, you would use the following page directive:

 

Java代码 复制代码
  1. <%@ page pageEncoding="UTF-8" %>  
<%@ page pageEncoding="UTF-8" %>

 

You can also set the page encoding of a set of JSP pages. The value of the page encoding varies depending on the configuration specified in the JSP configuration section of the web application deployment descriptor (see Declaring Page Encodings).

 

Declaring Page Encodings

You set the page encoding of a group of JSP pages using the JSP property group configuration in the deployment descriptor by doing one of the following:

  • If you are using the Pages section of the web.xml editor pane in NetBeans IDE:

    1. Expand the JSP Property Group node.

    2. Enter the page encoding in the Page Encoding field.

  • If you are editing the web.xml file by hand, add a page-encoding element to the jsp-property-group element in the deployment descriptor and set it to one of the valid character encoding codes, which are the same as those accepted by the pageEncoding attribute of the page directive.

A translation-time error results if you define the page encoding of a JSP page with one value in the JSP configuration element and then give it a different value in a pageEncoding directive.

 

一般HTML文档有

 

Html代码 复制代码
  1. <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">  
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">

 

来标识客户端编码,即指定访问服务器的浏览器是用什么编码.

<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" %>
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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