ViewState和用户自定义数据类型

本文分享了对ViewState的心得。Web是无状态的,ViewState用于保持page level的状态。当ViewState属性可用时,会添加隐藏控件保存和发送控件数据。可以用ViewState存储可序列化的“东西”,用户自定义类型若未序列化则不能存储在ViewState中,添加Serializable即可。

ViewState和用户自定义数据类型
◆◆前言◆◆
 在这篇文章中,我将与大家一起分享我对ViewState的一些心得

◆◆保持状态◆◆
 Web是无状态的,因为HTTP协议本身就是一个没有状态的协议.因此状态不能够保存不同的客户端对服务端应用程序的需求
但是有一些技术能够保持状态.我们有3种不同类型的状态.
 1.Page level
 2.User level
 3.Application level
ViewState被用作保持page level 的状态,剩下的两种,我们在这不讨论.
◆◆ViewState是如何工作的◆◆
 如果在一个WebFrom中ViewState属性被设置为可用时,我们可以在IE中单击右健选择源文件,看到
HTML代码,你能够在其中找到如下代码:
<input type="hidden" name="__VIEWSTATE"
       value="DDDF22DDFD3453333D2DDDFDFD332133==" />
一个hidden control 被加到每个页中,并且所有控件的数据都被保存和发送到客户端浏览器.当这个页再次加载(回传后reloaded),将有两个与ViewState相关的函数被调用:LoadViewState() and SaveViewState(), 并且所有控件的数据都将被重新加载加载(Web是无状态的,每次刷新什么都没有了,就是因为这种方式我们才得以每次回传后,各个控件的值都还在)
◆◆我们能用ViewState存储什么◆◆
我们可以用ViewState存储任何"东西",如果你要存的那个"东西"是被序列化或有TypeConverter.(序列化是将对象状态转换为可保持或可传输的过程),序列化只有我们能够建造一个相同的对象.这里我们必须知道序列化在ViewState扮演一个什么角色.很简单,我们看到的控件的值都是先序列化,然后再存储在hidden field;里.
◆◆y用户自定义术类型◆◆
 用户可以自定义数据类型.如果用户自定义类型是类或结构将来受到影响.
下面是一段C#.NET web 应用程序 代码
using System;
using System.Collections;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Web;
using System.Web.SessionState;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.HtmlControls;

namespace CodeProject
{
 public class WebForm1 : System.Web.UI.Page
 {
    private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
    {
        UserClass UC=new UserClass();
       this.ViewState["Key"]=UC;
       Response.Write("View State is workng..");
     }
 }

 public class UserClass
 {
      public UserClass()
    {
        _number=1;
        _name="cp.com";
      }
      private int _number;
      private string _name;
 }
}
结果页面什么也不显示

这是因为用户自定义的类型CodeProject.UserClass 没有被序列化.所以一个没有被序列化的(Object)类型是不能被存储在ViewState中.

添加一个Serializable Serializable 给这个类,然后运行这断代码,就没有问题了
◇◇◇[Serializable()]<-------------◇◇◇
 public class UserClass
 {
 
  public UserClass()
  {
    _number=1;
    _name="cp.com";
  }
  private int _number;
  private string _name;
 }

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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