今天学习了Filter,张老师举了很多例子表述其原理,理解起来非常简单,感觉Filter在web项目中是很有用的类,可以一次性解决中文乱码问题,拦截请求增加一些业务逻辑。
Filter(过滤器),其基本功能就是对Servlet容器调用Servlet的过程进行拦截,从而在Servlet进行响应的处理的前后实现一些特殊功能。可以设置请求的字符集编码防止中文乱码问题,统计静态html页面的访问次数等。
Filter的基本工作原理, Filter是一个实现了特殊接口的(java.servlet.Filter)的java类,由Servlet容器进行调用和执行, Filter程序需要在web.xml文件中进行注册和设置它所能拦截的资源。它可以对Servlet容器发送给Servlet程序的请求和Servlet程序进行会送给Servlet容器的响应进行拦截,可以决定是否将请求继续传递给Servlet程序,以及对请求和响应消息是否进行修改。当Servlet容器调用某个Servlet程序时,如果发现已经注册了一个Filter程序来对该servlet进行拦截,那么Servlet容器将不再直接调用Servlet的service方法,而是调用 Filter的doFilter方法,再由doFilter方法决定是否去激活Servlet的service方法。
Filter.dofilter方法也不能直接调用目标Servlet的service方法,而是调用FilterChain.dofilter方法来激活目标Servlet的service方法,FilterChain对象是通过Filter.doFilter方法传递进来的,只要在Filter的dofilter方法中调用FilterChain.doFilter方法的前后加入一下程序代码,就可以在Servlet进行响应处理的前后实现一些特殊功能。如果在Filter.doFilter方法中没有调用FilterChain.doFilter方法,目标Servlet的service方法将不会执行,这样就可以阻止一些访问请求。
Filter接口,一个Filter类必须实现javax.Servlet.Filter接口,接口中定义了三个方法init,doFilter,destroy.
init方法 在Web容器创建Filter的实例对象后,将立即调用该Filter对象的init方法,init方法在Filter的生命期中仅执行一次,web容器在调用init方法时,会传递一个包含Filter的配置和运行环境信息的FilterConfig对象。
public void init (FilterConfig filterConfig) throws ServletException
可以在其中添加初始化代码。
doFilter方法 当一个filter对象可以拦截的访问请求到达后,Servlet容器将调用该Filter对象的diFilter方法
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)throws IOException, ServletException
可以在该方法中调用FilterChain.doFilter(request, response)方法,将请求传递给下一个Filter或目标Servlet程序。
destroy方法 ,在web容器卸载Filter对象之前被调用,可以在该方法中完成与init方法想反的功能,释放被该Filter对象打开的资源,例如,可以关闭数据库和io流。
FilterChain接口 用于定义一个代表Filter链的对象应该对外提供的方法,
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response)throws IOException, ServletException
用于通知web容器把请求交给Filter链中的下一个Filter去处理,如果当前调用此方法的Filter对象是Filter链的最后一个Filter,web容器将把请求交给目标Servlet程序去处理。
FilterConfig接口 它对外提供了一些方法,以便在Filter程序中可以调用这些方法来获取ServletContent对象,以及获取在web.xml文件中为Filter设置初始化参数。Filter的init方法将FilterConfig对象传递给该Filter对象。这类似于Servlet的init方法和ServletConfig对象。
1.getFilterName方法
返回在web.xml文件中为Filter设置的友好名称。
2.getServletContext方法 返回ServletConfig对象中说包装的ServletContext对象的引用。
3.getInitParameter方法 返回在web.xml文件中为Filter设置初始化参数值。
4,getInitParameterNames 返回一个Enumeration集合对象,包含在web.xml文件中为Filter设置初始化参数名称
相关推荐
西门子S7-200 SMART控制步进电机(二)
目录 一、开环运动控制方法 二、运动轴概述 三、配置运动控制向导 一、开环运动控制方法 S7-200 SMART CPU提供三种开环运动控制的方法: 1、脉冲宽度调制(PWM):内置于CPU中,用于速度、位置或占空比的控制 2、脉冲串输出(PTO):内置于CPU中,用于指定长度脉冲或指定距离的控制 3、运动轴:内置于CPU总,用于速度和位置的控制。本文所讲的就是通过运动轴实现步进电机的运动控制。 SR20和ST20 CP...
通过filter过滤器处理全站编码问题
编码一直是编写程序较为烦人的一点,在javaweb中,比如服务器tomcat编码是ios-8859-1,所以处理编码通常是servlet中对request和response调用request.setCharacterEncoding("utf-8"),但是这种方法只能处理post请求,get请求需要对每一个参数都进行重新编码,十分繁琐。所以想通过编写一个过滤全部访问资源的过滤器和一个重写了requ...
带隙基准电路实战:温度补偿与流片调优全解析
带隙基准(BGR)是模拟芯片中实现高精度、低温漂电压参考的核心电路,其本质是利用硅材料禁带宽度的物理稳定性,通过PTAT(正温度系数)与CTAT(负温度系数)电压的加权叠加抵消温度影响。原理上需兼顾一阶线性补偿与二阶曲率校正,技术价值在于支撑ADC/DAC/LDO等关键模块的精度与可靠性。典型应用场景涵盖车规级MCU、工业传感器和高精度电源管理芯片。工程落地难点集中于工艺偏差、运放失调、寄生效应及版图热电耦合——这正是‘带隙基准设计’与‘带隙基准调优’的根本分野。本文聚焦真实流片经验,深入拆解Widlar架
传智播客——让WEB程序紧凑之过滤器
一,过滤器出现的理由 理论上只要有了servlet,我们就可以实现我们任何想要的功能,但在实践过程中发现,每个servlet的开头都会写上这样几句话 request.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setContentType("text/html;charset=utf-8"); PrintWriter out = respo
低电压高效率能源管理芯片BQ25570的基本用法及应用电路实例
BQ25570是一款低电压、高效率、集成了可编程功率追踪(MPPT)功能、BOOST升压功能和BUCK降压功能的综合型能源管理电路。冷启动工作电压为330mV,热启动工作电压为100mV。主要应用于温差发电片TEG、压电、摩擦发电和太阳能板的能量收集,也可以用于人体可穿戴自取能传感设备的能量管理。本文主要介绍了BQ25570相关参数计算、MPPT功能验证、工作逻辑和应用场景,并设计了一版测试电路,给出了不同应用需求的电路配置建议。
零基础小白Coze知识普及【新手必备资料!!】
AI智能体|扣子(Coze)工作流搭建【零基础小白Coze知识普及】 1、领取100+工作流源码!复制到扣子即可直接使用 2、AI认知+9节商业智能体拆解 3、500+各行业高质量提示词 4、超低价格使用即梦文生图图生视频和banana生图
过滤器Filter入门(参考传智黑马)全是干货!
过滤器一、过滤器概述图形化解释过滤器过滤器的配置方法基于注解方式配置基于XML方式过滤器执行流程过滤器生命周期过滤器配置拦截路径配置拦截方式配置注解配置web.xml配置 一、过滤器概述 过滤器是一个程序,它先于与之相关的servlet或JSP页面运行在服务器上。过滤器可附加到一个或多个servlet或JSP页面上,并且可以检查进入这些资源的请求信息。在这之后,过滤器可以作如下的选择: ①以常规的方式调用资源(即,调用servlet或JSP页面)。 ②利用修改过的请求信息调用资源。 ③调用资源,但在发送响应
CS算法实战:用MATLAB从零实现SAR点目标成像(附完整代码)
本文详细介绍了如何使用MATLAB从零实现SAR点目标CS成像算法,涵盖Chirp Scaling(CS)算法的核心理论、距离徙动校正(RCMC)和方位压缩等关键步骤。通过完整的代码示例和实战技巧,帮助读者掌握SAR成像处理算法,提升遥感图像处理能力。
传智播客java学习--javaweb过滤器(filter)
我今天学习了过滤器(filter)的知识,是冯老师讲的课,我做了简单的笔记: Servlet过滤器(Filter):不限定于具体的协议一、 使用拦截设置请求字符编码,过滤非法文字,验证客户是否已经登陆,二、 编写过滤器:a) 建立一个class,实现Filter接口,有三个方法,是过滤器生命周期的方法,init()初始化:执行一次,d
【WorkBuddy专栏27】WorkBuddy 和 CodeBuddy 到底什么关系——一篇文章终结所有混淆
WorkBuddy 和 CodeBuddy 到底什么关系——一篇文章终结所有混淆
HighTec安装使用
HighTec安装使用
传智播客---Filter 过滤器 的详细使用介绍
Servlet技术规范,描述三种技术 : Servlet(服务器小程序) 、Filter(过滤器) 、Listener(监听器) Filter是运行在服务器端,对服务器端web资源的访问 进行拦截,起到过滤的作用 Servlet的API中定义了一个接口 Filter,用户只需要编写程序实现Filter接口,完成过滤器编写 filter:过滤器控制是否允许访问目标web资源,拦截访问资源,
Vue3 - 手机移动端H5网页强力解决弹起软键盘后页面被挤压变形或页面整体上移问题,点击input输入框键盘弹出底部被上推往上顶遮挡及各种问题(兼容安卓苹果ios手机,微信公众号网页微信内置浏览器)
vue3,h5网页,input输入框组件,vue3 h5软键盘弹出,vue3输入框,键盘弹起时页面整体上移问题,uni,H5页面,解决软键盘弹起页面被挤压、被往顶的问题,解决vue3输入框,键盘弹起时页面整体上移问题,vue3调用手机系统软键盘,页面窗口被顶起,布局定位失效,解决VUE3软键盘弹起导致页面fixed定位元素被顶上去,输入法软键盘弹起,窗口顶起,变形解决办法,Vue中input组件在IOS设备上弹出软键盘时页面整体上移问题的解决方案,以及input组件聚焦后弹出软键盘固定在,Vue3软键盘把界
java过滤器怎么写_javaweb过滤器与器_java过滤器配置_java器怎么写
Day16 JavaWEB过滤器和器技术复习:1、大结果集分页mysql的实现,是使用那个关键字,从user表中取第一页的数据,长度为10,sql语句怎么写?2、分页查询的起始位置(startIndex)如何计算?3、分页数据中的尾页如何计算?4、分页Service的业务处理有那几个步骤?生活中的例子:滤水器,口罩,杯子上滤网,渔网生活中的过滤器:留下我们想要的,排除,我们不想要的。高考: 只有分...
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,
传智播客中JavaWeb程序设计任务教程的作业
**传智播客中JavaWeb程序设计任务教程** 作业1_XML基础和作业2_HTTP和Web环境 作业3_Servlet基础 作业4_请求与响应
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
传智播客JAVA培训2010-5-25
传智播客JAVA培训2010-5-25 最近自己的压力太多了,虽然现在离毕业只有一个月之久了,但是现在自己对这个项目的理解却是那么的低级,当每个人面临这样的时候是不是都会和我一样有这样的顾虑,但是是人都又知道,只有通过努力让自己的实力得到增加,才会让自己心踏实一点,谁叫我是一个大专生昵?我也不是因为我是大专生就没有自信了,只是大家都知道,有学历的人并不一定有能力,但是作为一个大专生
传智播客java学习--OA机构设计
今天是学习oa的第二天,学的知识点比较多,我做了笔记: Service层设计: 1,先有get(Long),因为还想要获取其他对象(不是T),所以再定义一个get(Class, Long)2, 为什么有get(Class, Long),但不加上以下两个方法呢? E delete(Class clazz, Long id); List findAll(Class cla
传智播客学习笔记6.2
传智播客学习笔记6.2JBPMJbpmConfiguration.getInstance().createSchema();创建表的时候最好指定统一的前缀(查找起来方便)ctrl+shift+/:创建 /* */ 形式的注释ctrl+shift+/:取消注释使用两层架构:view + service(service+dao)使用技术:struts1 + jstl1.1 + hi
传智播客学习笔记5.7
传智播客学习笔记5.7DTD和SCHEMADTD要求:参照文档能够看懂复习:1、使用ECLIPSE手工建立WEB项目目录结构,并使用TOMCAT发布:webProject:/src将类编译后存放路径设置为classes目录下/webContent/webContent/WEB-INF/webContent/WEB-INF/classes/webContent/WEB-INF/lib
传智播客/黑马程序员/JavaEE+Android28期就业班下载地址
获取地址:http://item.taobao.com/item.htm?spm=686.1000925.1000774.26.o14b94&id=39514732106 本套内部教程更新为最新的: 《黑马Android培训第28期》 全网首发,目前唯一本店出售! 注:因本店之前出售的基础班和就业班教程现已有很多卖家出售,为了生存,通过相关途径再次从著名某培训机构内部拿到Jav
[笔记] 传智播客-javaWeb笔记(10)
第十章 过滤器 什么是过滤器: A:过滤器是封装了某些功能的一个Servlet B:过滤器能够在服务器接受客户端的请求之前进行预处理,也能够在服务器处理完结果之后进行后处理 C:过滤器拦截请求
传智播客mysql分页的实现_记得要忘记
Filter简介:java类实现Filter接口,则把这个java类称之为FilterFilter接口的三个方法: init(),destory(),doFilter();web.xml文件中对filter标签的配置:filter的作用//1.开发人员根据情况决定是否让目标资源被访问chain.doFilter(request,response);//2.可以再目标资源执行之前,或者目标资源执行之...
web学习入门资源总结
1. 不错网站 (1)芯晴(网页特效):有很多特效效果可以直接下载,利用。 http://www.csrcode.cn/ (2)免费模板网:有网站的布局的模板,可以利用 http://www.wangjie.org/ (3)找模板可以去一个叫“模板之家”的网站(http://www.cssmoban.com/),里面模板种类繁多。还有就是现在上J2EE所有的教材“J2EE应用实践教程”,...
java vips 算法_[Java] 22G传智播客java JavaEE+物联云计算 就业班(非基础班) 视频...
22G传智播客java JavaEE+物联云计算 就业班(非基础班) 视频教程day0910xml&dom_sax_dom4j编程(梁桐).zipday0911xml&dom_sax_dom4j编程(梁桐).rarday0913java基础加强(增强for循环、可变参数...
java徐仕锋_传智播客云计算开发 Hadopp视频教程 传智播客之javaEE + Hadoop...
课程介绍本套教程课件+代码+PPT+文档齐全!java零基础入门的高端课程小白的最好教程,27天学会Java基础,80天左右学会JavaEE开发。包括最新的ssh国家税务协同平台项目,ssm进销存项目!-------------------课程目录-------------------2015/1/18 星期日 [开学典礼] ——2015/1/19 星期一 Java基础加强 钟太潋2015/1/2...
传智播客java学习--OA项目1
今天是学习OA系统的第一天,我对今天的上课内容做了简单的总结: OA简介:OA是OFFICE AUTOMATION的缩写,本意为利用技术的手段提高办公的效率,进而实现办公的自动化处理。采用Internet/Intranet技术,基于工作流的概念,使企业内部人员方便快捷地共享信息,高效地协同工作;改变过去复杂、低效的手工办公方式,实现迅速、全方位的信息采集、信息处理,为企业的管理和决策提
2万+



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



