Struts2拦截器介绍

Struts2拦截器介绍
今天给大家介绍一下struts2的拦截器,如果对java基础知识不是很熟悉的可以先看看java教程, 好了言归正传大家请看。
一、什么是拦截器?
1、拦截器,在AOP(Aspect-Oriented Programming<面向切面编程>)中用于在某个方法或字段被访问之前,进行拦截然后在之前或之后加入某些操作。拦截是AOP的一种实现策略。
在Webwork的中文文档的解释为——拦截器是动态拦截Action调用的对象。它提供了一种机制可以使开发者可以定义在一个action执行的前后执行的代码,也可以在一个action执行前阻止其执行。同时也是提供了一种可以提取action中可重用的部分的方式。
2、拦截器链(Interceptor Chain,在Struts 2中称为拦截器栈Interceptor Stack)。拦截器链就是将拦截器按一定的顺序联结成一条链。在访问被拦截的方法或字段时,拦截器链中的拦截器就会按其之前定义的顺序被调用。
3、如何使用struts2拦截器,或者自定义拦截器。特别注意,在使用拦截器的时候,在Action里面必须最后一定要引用struts2自带的拦截器缺省堆栈defaultStack,如下(这里我是引用了struts2自带的checkbox拦截器):
 <interceptor-ref name="checkbox">
  <param name="uncheckedValue">0</param>
</interceptor-ref>
<interceptor-ref name="defaultStack"/>(必须加,否则出错)
4、也可以改为对全局Action设置自己需要的拦截器,如下:

在struts.xml里面定义全局的配置设置

  <package name="struts-shop" extends="struts-default">
    <interceptors>
          <interceptor-stack name="myStack">
            <interceptor-ref name="checkbox">
              <param name="uncheckedValue">0</param>
           </interceptor-ref>
           <interceptor-ref name="defaultStack"/>
          </interceptor-stack>
        </interceptors>
        <default-interceptor-ref name="myStack"/>(这句是设置所有Action自动调用的拦截器堆栈)
      </package>
    
    
    struts-action.xml里面配置Action如下:
      <package name="LogonAdmin" extends="struts-shop">(这里扩展struts.xml里面定义的配置就可以了)
      <action name="logon" class="logonAction">
          <result>/jsp/smeishop/admin/index.jsp</result>     <result name="error">/jsp/smeishop/admin/logon.jsp</result>
  <result name="input">/jsp/smeishop/admin/logon.jsp</result>
       </action>
       <action name="logout" class="logoutAction">
         <result>/jsp/smeishop/admin/logon.jsp</result>
       </action>
     </package>
二、Struts2自带的配置及其拦截器配置

更多详情请查看:59biye网

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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