自己动手以窥探——URL路由

Groovy动态执行URL映射
本文介绍了一种使用Groovy实现动态从请求URL映射到特定类方法的技术方案。该方法通过解析URL中的模块名和操作名,加载并执行对应的Groovy脚本文件中的方法。

这个几乎n多语言平台下n多web框架都有的功能。

 

近说spring mvc注解,到php中直接obj->$method_name()调用,自己突然有兴趣,看看自己能否动手写一些代码自动从request url对应到一个类的方法——又拿自己熟悉的Groovy来试了。

 

贴下代码

 

 

// 已有变量 moduleStr对应类对象,actionStr对应方法名,都是从request url中取得。
// scriptDir scriptFileSuffix也是字符串,都是从配置里获取

 

		if (moduleStr == null || actionStr == null) {
			warn("Param Exception: m(odule) & a(ction) are required! ", request, response);
			return;
		}
		
		String scriptFile = scriptDir + moduleStr + scriptFileSuffix;
		File sf = new File(request.getRealPath(scriptFile));

		if (!sf.exists() || !sf.canRead() || sf.isDirectory()) {
			warn("IO Exception: " + scriptFile + " is not a readable file!", request, response);
			return;
		}

		ClassLoader cl = GroovyExeDispatcher.class.getClassLoader();  
		
		CompilerConfiguration conf = new CompilerConfiguration();
		conf.setSourceEncoding(encoding);
		conf.setClasspath(request.getRealPath(scriptDir));
        GroovyClassLoader groovyCl = new GroovyClassLoader(cl, conf);
        
        Map<String, Object> r = null;
        try {
        	Class groovyClass = groovyCl.parseClass(sf); 
        	GroovyObject obj = (GroovyObject)groovyClass.newInstance();
        	// init parameters 
        	obj.invokeMethod("initMap", new Object[]{this.preHandler(request)});
        	
        	r = (Map<String, Object>) obj.invokeMethod(actionStr, null);
        } catch (Exception e) {
        	warn("Method Execute Exception: " + scriptFile + " - " + e.getMessage(), request, response);
        	return;
        } 
 

 

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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