Struts2中Session的使用方法

本文详细介绍了在Struts2框架中通过ActionContext和实现SessionAware接口两种方式获取并操作session的方法,以及在JSP页面如何展示session内容。

在Struts2里,如果需要在Action中使用session,可以通过下面两种方式得到
1.通过ActionContext class中的方法getSession得到
2.Action实现org.apache.struts2.interceptor.SessionAware接口的方式来对session进行操作

一、package s2.ex.action; 

      import java.util.Map;  

     import com.opensymphony.xwork2.ActionContext;  

     import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;  

      public class SessionTestAction extends ActionSupport {      

       public String execute() {       

                  ActionContext actionContext = ActionContext.getContext();         

                 Map session = actionContext.getSession();         

                 session.put("USER_NAME", "Test User");         

                  return SUCCESS;       }  

    }

在这个例子中,通过ActionContext得到session,并往session里放置一个key为USER_NAME,值为Test User的内容。

二、下面是一个实现org.apache.struts2.interceptor.SessionAware接口来对session操作的例子
 

package s2.ex.action;   import java.util.Map;   import org.apache.struts2.interceptor.SessionAware;   import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;   public class SessionTest1Action extends ActionSupport implements SessionAware {       private Map session;       public void setSession(Map session) {          this.session = session;      }       public String execute() {          this.session.put("USER_NAME", "Test User 1");          return SUCCESS;       }   }

下面是一个如何在JSP中使用session的例子。

<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" %>   <%@page pageEncoding="utf-8" %>   <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %>   <html>   <head>       <title>Session Test-JAVA中文网:http://www.javaweb.cc/</title>   </head>   <body>   <h1><s:property value="#session.USER_NAME"/></h1>   <h1></h1>   </body>   </html>
本篇文章来自Java中文网:http://javaweb.cc/architecture/struts/261792.shtml

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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