基于Jave的Web服务工作机制(6)(转)

博客主要介绍了Request类的parseUri方法,用于解析请求字符串中的URI。还阐述了Response类,它表示HTTP响应,构造函数接受OutputStream对象。Response类有setRequest和sendStaticResource两个公共方法,分别用于传递Request对象和发送静态资源,如HTML文件。

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parseUri 方法从请求行那里得到URI。Listing 1.3 展示了parseUri 方法的用途。 parseUri 减缩请求中的第一个和第二个空格来获得URI。

  Listing 1.3. The Request class' parseUri method

  private String parseUri(String requestString) {
  int index1, index2;
  index1 = requestString.indexOf(' ');

  if (index1 != -1) {
    index2 = requestString.indexOf(' ', index1 + 1);
    if (index2 > index1)
     return requestString.substring(index1 + 1, index2);
  }

  return null;
}

  Response类

  Response表示一个HTTP响应。它的构造函数接受一个OutputStream对象,比如下面的:

  public Response(OutputStream output) {
  this.output = output;
  }
  Response 对象被HttpServer类的await方法构造,该方法被传递的参数是从socket那里得到的OutputStream对象。

  Response类有两个公共方法: setRequest和sendStaticResource. setRequest方法传递一个Request对象给Response对象。Listing 1.4中的代码显示了这个:

  Listing 1.4. The Response class' setRequest method

  public void setRequest(Request request) {
  this.request = request;
  }
  sendStaticResource 方法用来发送一个静态资源,比如HTML文件。Listing 1.5给出了它的实现过程:

  Listing 1.5. The Response class' sendStaticResource method

  public void sendStaticResource() throws IOException {
  byte[] bytes    = new byte[BUFFER_SIZE];
  FileInputStream fis = null;

  try {
    File file = new File(HttpServer.WEB_ROOT, request.getUri());
    if (file.exists()) {
      fis  = new FileInputStream(file);
      int ch = fis.read(bytes, 0, BUFFER_SIZE);

      while (ch != -1) {
        output.write(bytes, 0, ch);
        ch = fis.read(bytes, 0, BUFFER_SIZE);
      }
    }
    else {
      // file not found
      String errorMessage = "HTTP/1.1 404 File Not Found " +
        "Content-Type: text/html " +
        "Content-Length: 23 " +
        " " +
        "

File Not Found

";
      output.write(errorMessage.getBytes());
    }
  }
  catch (Exception e) {
    // thrown if cannot instantiate a File object
    System.out.println(e.toString() );
  }
  finally {
    if (fis != null)
      fis.close();
  }
}

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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