jsp 中文乱码

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 大家在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题,可能一至困扰着大家,现把JSP开发中遇到的中文乱码的问题及解决办法写出来供大家参考。首先了解一下Java中文问题的由来:

Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,Java和JSP文件本身编译时产生的乱码问题和Java程序于其他媒介交互产生的乱码问题。首先Java(包括JSP)源文件中很可能包含有中文,而Java和JSP源文件的保存方式是基于字节流的,如果Java和JSP编译成class文件过程中,使用的编码方式与源文件的编码不一致,就会出现乱码。基于这种乱码,建议在Java文件中尽量不要写中文(注释部分不参与编译,写中文没关系),如果必须写的话,尽量手动带参数-ecoding GBK或-ecoding gb2312或-ecoding UTF-8编译;对于JSP,在文件头加上<%@ page contentType="text/html;charset=GBK"%>或

<%@ page contentType="text/html;charset=gb2312"%>基本上就能解决这类乱码问题。

下面是一些常见中文乱码问题的解决方法(下面例子中ecoding采用的是gb2312,也可设为ecoding GBK或ecoding UTF-8):

一、 JSP页面乱码

这种乱码问题比较简单,一般是页面编码不一致导致的乱码,一般新手容易出现这样的问题,具体分以下两种情况:

Ø 未指定使用字符集编码

下面的显示页面(display.jsp)就出现乱码:

复制代码
<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=gb2312">

</head>

<body>

<%out.print("JSP的中文处理");%>

</body>

</html>
复制代码


 

这种乱码的原因是没有在页面里指定使用的字符集编码,JSP页面中出现了中文字符,而默认的ISO-8859-1字符集中无中文字符,解决方法:只要在页面开始地方用下面代码指定字符集编码即可,在JSP页面中指定编码方式(gb2312),和浏览器解码方式设置相同,即在页面的第一行加上:

<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>,就可以消除乱码了。

完整页面如下:

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=gb2312">

</head>

<body>

<%out.print("JSP的中文处理");%>

</body>

</html>
复制代码


 

Ø 编码字符集设置不一致

下面的显示页面(display.jsp)就出现乱码:

复制代码
<%@ page language="java" pageEncoding="gb2312"%>

<%@ page contentType="text/html;charset=iso8859-1"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=gb2312">

</head>

<body>

<%out.print("JSP的中文处理");%>

</body>

</html>
复制代码


 

这个出现乱码原因是由于页面编码不一致导致的乱码,在这个例子中我们可以看到有三处设置字符集的地方,下面分别了解一下这三处设置具体含义:

第一处<%@ page language="java" pageEncoding="gb2312"%>的编码格式为jsp文件的存储格式。Eclipse会根据这个编码格式保存文件。并编译jsp文件,包括里面的汉字。
第二处编码为解码格式。因为存为gb2312的文件被解码为iso8859-1,这样如有中文肯定出乱码。也就是必须一致。而第二处所在的这一行,可以没有。缺省也是使用iso8859-1的编码格式。所以如果没有这一行的话,也会出现乱码。必须一致才可以。

第三处编码为控制浏览器的解码方式。如果前面的解码都一致并且无误的话,这个编码格式用不用设置都可以。有的网页出现乱码,就是因为浏览器不能确定使用哪种编码格式。因为页面有时候会嵌入页面,导致浏览器混淆了编码格式出现了乱码。

完整解决代码如下:

复制代码
<%@ page language="java" pageEncoding="gb2312"%>

<%@ page contentType="text/html;charset= gb2312"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=gb2312">

</head>

<body>

<%out.print("JSP的中文处理");%>

</body>

</html>
复制代码

 

二、 表单提交中文时出现乱码

下面是一个提交页面(submit.jsp),代码如下:

 

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

 <html>

<head><title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

</head>

<body>

<form name="form1" method="post/get" action="process.jsp">

<div align="center">

<input type="text" name="name">

<input type="submit" name="Submit" value="Submit">

</div>

</form>

</body>

</html>
复制代码

 

下面是处理页面(process.jsp)代码:

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

</head>

<body>

<%=request.getParameter("name")%>

</body>

</html>
复制代码

 

如果submit.jsp提交英文字符能正确显示,如果提交中文时就会出现乱码。原因:浏览器默认使用UTF-8编码方式来发送请求,而UTF- 8和GB2312编码方式表示字符时不一样,这样就出现了不能识别字符。

Ø POST提交方式

解决办法:

A、 接受参数时进行编码转换

String s=new String(request.getParameter("name").getBytes("ISO-8859-1"),"gb2312") ;

修改后的process.jsp代码如下:

      

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

</head>

<body>

<%

String s=new String(request.getParameter("name").getBytes("ISO-8859-1"),"gb2312") ;

out.print(s);

%>

</body>

</html>
复制代码

 

如果使用该方法的话,每一个参数都必须这样进行转码。很麻烦。但确实可以拿到汉字。

B、通过request.seCharacterEncoding ("gb2312")对请求进行统一编码,就实现了中文的正常显示。

修改后的process.jsp代码如下:

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<%request.seCharacterEncoding("gb2312");%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

</head>

<body>

<%=request.getParameter("name")%>

</body>

</html>
复制代码

 

如果使用该方法接受此参数的页面就不必在转码了,即可得到汉字参数。但每页都需要执行这句话。

C、为了避免每页都要写request.setCharacterEncoding("gb2312"),可以使用过滤器对所有jsp

进行编码处理。就是使用Servlet规范中的过虑器指定编码,主要代码如下:

复制代码
import java.io.*;

import javax.servlet.Filter; 

import javax.servlet.FilterChain; 

import javax.servlet.FilterConfig; 

import javax.servlet.ServletException; 

import javax.servlet.ServletRequest; 

import javax.servlet.ServletResponse; 

public class SetCharacterEncodingFilter implements Filter {

protected String encoding = null; 

public void destroy(){ 

this.encoding = null; 

} 

public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException

{

 this.encoding = filterConfig.getInitParameter("encoding");

}

public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException

{

request.setCharacterEncoding(encoding);

response.setContentType("text/html;charset="+encoding);

chain.doFilter(request, response);

}

}
复制代码

 

 

过滤器在web.xml中的配置如下:

复制代码
<filter>

<filter-name>SetCharacterEncodingFilter</filter-name>

<filter-class>SetCharacterEncodingFilter</filter-class>

<init-param>

<param-name>encoding</param-name>

<param-value>gb2312</param-value>

</init-param>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>SetCharacterEncodingFilter</filter-name>

<url-pattern>/*</url-pattern>

</filter-mapping>
复制代码

 

修改后的process.jsp代码如下:

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

</head>

<body>

<%=request.getParameter("name")%>

</body>

</html>
复制代码


 

以上方法只对POST方式提交有效果。

Ø GET提交方式

如果使用get方式提交中文,接受参数的页面也会出现乱码,这个乱码的原因也是tomcat的内部编码格式iso8859-1导致。Tomcat会以get的缺省编码方式iso8859-1对汉字进行编码,编码后追加到url,导致接受页面得到的参数为乱码。

解决办法:

A、 使用POST提交方式解决办法的第一种方式,对接受到的字符进行解码,再转码。

B 、首先配置tomcat下server.xml的Connector节点增加useBodyEncodingForURI="true"属性配置,然后在JSP页面中加入<%request.seCharacterEncoding("gb2312");%>所设置的编码格式进行编码。

1、Tomcat中server.xml配置如下:

复制代码
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" 

connectionTimeout="20000" 

redirectPort="8443" 

useBodyEncodingForURI="true"

/>
复制代码

2、修改后的process.jsp代码如下:

复制代码
<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"%>

<%request.seCharacterEncoding("gb2312");%>

<html>

<head>

<title>JSP的中文处理</title>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

</head>

<body>

<%=request.getParameter("name")%>

</body>

</html>
复制代码

 

三、数据库连接出现乱码

这种乱码会使你插入数据库的中文变成乱码,或者读出显示时也是乱码,解决方法如下:  在数据库连接字符串中加入编码字符集 

String Url=" jdbc:sqlserver://localhost:1433; DataBaseName=mydb;user=sa&password=sa&useUnicode=true&characterEncoding=GB2312"; 

 并在JSP页面中使用如下代码: 

 

response.setContentType("text/html;charset=gb2312");  request.setCharacterEncoding("gb2312");

 

四、关于jsp在MyEclipse中打开的乱码问题

对于一个已经存在的项目,Jsp文件的存储格式可能是utf-8。如果新安装的eclipse,则缺省打开使用的编码格式可能iso8859-1。所以导致 jsp里面的汉字出现乱码。这个乱码鱼解决方式如下:

A、Myeclispe Window - > Preferences弹出属性窗口

General - > Workspace 设置Text file encoding 全局设置。

B、右键你的项目---属性---Text file encoding 项目设置

五、关于html页面在eclipse中打开出现乱码情况

由于大部分页面都是由dreamweaver制作,其存储格式跟eclipse的识别有差别导致。

一般这种情况,在eclipse中新建一个jsp,直接从dreamweaver复制页面内容粘贴到jsp即可。

六、JSP页面通过URL传递中文参数的乱码问题

在项目中,我们经常遇到需要在jsp页面切换中传递中文字符。例如:http://website/test1.jsp?act=add&type=苹果

Ø 一般来说我们很少直接在URL里面把参数写成中文,如例子中的"type=苹果"这样传递。如果出现这种情况,在我们的接收参数的页面我们只需要做个简单的转换就可以了。

代码test1.jsp:(主要部分)

   

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="gb2312"%>
<%
String type = request.getParameter("type");
String result = new String(type.getBytes("iso-8859-1"), "gb2312");
out.println(result);
%>

 

Ø 更普遍的做法,就是对url中的中文字符进行编码,变成类似type=%20D%20B这样的字符。

代码MyJsp1.jsp:

 

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="gb2312"%>

<%@ page import="java.net.*" %>
<a href='./MyJsp2.jsp?act=<%=URLEncoder.encode("中国人 非常好")%>'>test</a>

 

代码MyJsp2.jsp:

复制代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="gb2312"%>

<%@ page import="java.net.*" %>

<%

String tempVal = URLDecoder.decode(request.getParameter("act"));

out.println(new String(tempVal.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312"));

%>
复制代码
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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andyLiuJava
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