2019年5月23日技术杂学

博客介绍了SpringMvc流程,用户请求经前端控制器、处理器等一系列处理后返回结果并渲染视图。还给出解决post和get请求中文乱码的方法,如配置过滤器、修改tomcat配置文件。此外,阐述了MyBatis一对一、一对多查询,包括联合查询和嵌套查询的实现方式。

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1、springMvc 

springMVc 流程:用户发起请求到前端控制器dispatcherServlet,调用handlerMapping处理器,请求获取handle,处理器生成处理器对象,DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器,经过适配器调用具体处理器,执行返回imodeAndView,将执行结果返回给DispatcherServlet,DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewResolver视图解析器进行解析,ViewResolver解析后返回具体View,DispatcherServlet对View进行渲染视图,)DispatcherServlet响应用户。

2、如何解决post请求中文乱码的问题。

在web.xml中配置一个CharacterEncodingFilter过滤器,设置成utf-8;

get请求中文参数出现乱码的解决办法:

①修改tomcat配置文件添加编码与工程编码一致,如下:

<ConnectorURIEncoding="utf-8" connectionTimeout="20000" port="8080" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/>

3、mybatis 一对一、一对多查询

        有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次, 通过在resultMap里面配置association节点配置一对一的类就可以完成;

       有联合查询和嵌套查询。联合查询是几个表联合查询,只查询一次,通过在resultMap里面的collection节点配置一对多的类就可以完成;嵌套查询是先查一个表,根据这个表里面的 结果的外键id,去再另外一个表里面查询数据,也是通过配置collection,但另外一个表的查询通过select节点配置。

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
嗨!很高兴回答你关于Python的NumPy库的问题。NumPy是一个强大的科计算库,提供了高性能的数组对象和各种功能丰富的数函数。 首先,你可以使用以下命令安装NumPy库: ```python pip install numpy ``` 一旦安装完成,你可以在Python脚本中导入NumPy库: ```python import numpy as np ``` 现在让我们来看一些NumPy的常用功能。 1. 创建NumPy数组: - 使用`np.array()`函数从Python列表或元组创建数组。 - 使用`np.zeros()`创建一个元素全为0的数组。 - 使用`np.ones()`创建一个元素全为1的数组。 - 使用`np.random`模块生成随机数组。 2. 数组操作: - 通过索引访问和修改数组的元素。 - 使用切片操作提取子数组。 - 使用数组的形状、大小和维度等属性。 3. 数函数: - NumPy提供了丰富的数函数,例如平方根(`np.sqrt()`)、指数函数(`np.exp()`)、对数函数(`np.log()`)等。 - 通过在数组上应用这些函数,可以进行元素级别的数操作。 4. 数组运算: - NumPy支持基本的数组运算,如加法、减法、乘法和除法。 - 这些运算可以在两个数组之间进行,也可以在数组和标量之间进行。 5. 线性代数: - NumPy提供了许多线性代数操作的函数,如矩阵乘法(`np.dot()`)、矩阵求逆(`np.linalg.inv()`)、特征值和特征向量(`np.linalg.eig()`)等。 这只是NumPy库的一小部分功能,但对于进行科计算和数据分析来说非常重要。你可以参考NumPy官方文档以了解更多详细信息:https://numpy.org/doc/ 希望这些信息能帮助你开始习NumPy库!如果还有其他问题,请随时提问。
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