MVC——15 自定义拦截器&拦截器栈

自定义拦截器

1.跟过滤器比较像的技术

2.发送请求时被拦截器拦截,在控制器的前后添加额外功能.

  1. 跟 AOP 区分开.AOP 在特定方法前后扩充(对 ServiceImpl)
  2. 拦截器,请求的拦截.针对点是控制器方法(对 Controller)

3.SpringMVC 拦截器和 Filter 的区别

  1. 拦截器只能拦截器 Controller
  2. Filter 可以拦截任何请求

4.实现自定义拦截器的步骤:

  1. 新建类实现 HandlerInterceptor
public class DemoInterceptor implements HandlerInterceptor {
//在进入控制器之前执行 
//如果返回值为 false,阻止进入控制器 
//控制代码 @Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, Object arg2) throws Exception { 
System.out.println("arg2:"+arg2); 
System.out.println("preHandle"); 
return true; 
}
//控制器执行完成,进入到 jsp 之前执行. 
//日志记录. 
//敏感词语过滤 
@Override public void postHandle(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, 
Object arg2, ModelAndView arg3) throws Exception {
System.out.println("往"+arg3.getViewName()+"跳转");
System.out.println("model 的值 "+arg3.getModel().get("model")); 
String word = arg3.getModel().get("model").toString();
String newWord = word.replace("祖国", "**"); 
arg3.getModel().put("model", newWord);
// arg3.getModel().put("model", "修改后的内容"); 
System.out.println("postHandle"); }
//jsp 执行完成后执行 
//记录执行过程中出现的异常. 
//可以把异常记录到日志中 
@Override public void afterCompletion(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, 
Object arg2, Exception arg3) throws Exception {
System.out.println("afterCompletion"+arg3.getMessag e()); 
} 
}
  1. 在 springmvc.xml 配置拦截器需要拦截哪些控制器

①拦截所有控制器

<mvc:interceptors> <bean class="com.youdian.interceptor.DemoInterceptor"></bean>
</mvc:interceptors>

②拦截特定的的 url

<mvc:interceptors> 
<mvc:interceptor> 
<mvc:mapping path="/demo"/> 
<mvc:mapping path="/demo1"/> 
<mvc:mapping path="/demo2"/> 
<bean class="com.youdian.interceptor.DemoInterceptor"></bean> 
</mvc:interceptor> 
</mvc:interceptors>

拦截器栈

  1. 多个拦截器同时生效时,组成了拦截器栈
  2. 顺序:先进后出
  3. 执行顺序和在 springmvc.xml 中配置顺序有关
  4. 设置先配置拦截器 A 在配置拦截器 B 执行顺序为
    preHandle(A)–> preHandle(B)–> 控制器方法 -->postHandle(B)–>postHanle(A)–>JSP–>afterCompletion(B)–>afterCompletion(A)
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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