struts2拦截器

本文介绍了Struts2框架中的拦截器概念及其应用,包括如何自定义拦截器、拦截器栈的配置方法,并列举了Struts2自带的多种拦截器功能。

拦截器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,strut2核心功能都是通过拦截器来实现的。

拦截器栈:由多个拦截器组成。

作用:对于action的一些公共处理代码可以放到拦截器中来实现。如权限控制等。


Struts2核心接口和类


名称

作用

ActionMapper

根据请求的URI查找是否存在对应Action调用

ActionMapping

保存调用Action的映射信息,如namespace、name等

ActionProxy

在XWork和真正的Action之间充当代理

ActionInvocation

表示Action的执行状态,保存拦截器、Action实例

Interceptor

在请求处理之前或者之后执行的Struts 2组件




自定义一个拦截器的步骤


1 .自定义一个实现Interceptor接口(或者继承自AbstractInterceptor)的类。

2 .在struts.xml中注册上一步中定义的拦截器。

3 .在需要使用的Action中引用上述定义的拦截器,为了方便也可将拦截器定义为默认

的拦截器,这样在不加特殊声明的情况下所有的Action都被这个拦截器拦截

注意:如果某个action配置里面写入了interceptor的配置,那么该action就不会再有struts框架提供的默认拦截器。








编写一个计时器拦截器

第一步:创建类MyTimeInterceptor

public class MyTimeInterceptor extends AbstractInterceptor{

         @Override

         publicString intercept(ActionInvocation arg0)throwsException {

                   //预处理工作

                   System.out.println("thiis i1 start");

                   longstartTime=System.currentTimeMillis();

                   //执行后续拦截器或Action

                   String result=arg0.invoke();

        //后续处理工作

                   longexecTime=System.currentTimeMillis()-startTime;

                   System.out.println("Theinterval time is "+execTime+"ms");

                   returnresult;

         }

}


第二步:在struts.xml文件中定义拦截器

         <interceptors>

                            <interceptor name="myTimer"class="base.MyTimeInterceptor"></interceptor>

         </interceptors>

:拦截器的定义需要放在package标签的最上边


第三步:在需要添加拦截器的action中配置

<actionname="reg"class="base.RegAction">

                                     <result name="success">/regsuccess.jsp</result>

                                     <result name="fail">/reg.jsp</result>

                                     <result name="input">/reg.jsp</result>

                                     <interceptor-ref name="myTimer"></interceptor-ref>

                            </action>

注意:如果使用上述拦截器,那么reg中之前struts提供的数据校验,数据自动封装等功能将无法使用,不过我们可以加再次加入默认的拦截器


struts-default.xml中定义一个defaultStack拦截器栈,并将其指定为默认拦截器

只要在定义包的过程中继承struts-default包,那么defaultStack将是默认的拦截器

<actionname="reg"class="base.RegAction">

                                     <result name="success">/regsuccess.jsp</result>

                                     <result name="fail">/reg.jsp</result>

                                     <result name="input">/reg.jsp</result>

                                     <interceptor-ref name="myTimer"></interceptor-ref>

                                     <interceptor-ref name="defaultStack"></interceptor-ref>

                            </action>

修改为上边代码后strtus默认提供的功能就又可以使用了



拦截器栈

从结构上看,拦截器栈相当于多个拦截器的组合

在功能上看,拦截器栈也是拦截器

<interceptors>                  

                            <interceptor name="myTimer"class="base.MyTimeInterceptor"></interceptor>

                            <interceptor name="myTimer2"class="base.MyTimer2"></interceptor>

                            <interceptor-stack name="is">

                                     <interceptor-ref name="myTimer"></interceptor-ref>

                                     <interceptor-ref name="myTimer2"></interceptor-ref>

                            </interceptor-stack>

</interceptors>

<actionname="reg"class="base.RegAction">

                                     <result name="success">/regsuccess.jsp</result>

                                     <result name="fail">/reg.jsp</result>

                                     <result name="input">/reg.jsp</result>

                                     <interceptor-ref name="is"></interceptor-ref>

                                     <interceptor-ref name="defaultStack"></interceptor-ref>

</action>





Struts 2自带拦截器

params拦截器

负责将请求参数设置为Action属性

servletConfig拦截器

将源于Servlet API的各种对象注入到Action

fileUpload拦截器

对文件上传提供支持

exception拦截器

捕获异常,并且将异常映射到用户自定义的错误页面

validation拦截器

调用验证框架进行数据验证

workflow拦截器

调用Action类的validate(),执行数据验证

 

权限拦截器

public class AuthorizationInterceptorextends AbstractInterceptor{

         @Override

         publicString intercept(ActionInvocation arg0)throwsException {

                   ActionContextac=ActionContext.getContext();

                   //通过解耦方式session对象

                   Mapsession=ac.getSession();

                   User u=(User)session.get("user");

                   if(u==null){

                            //如果用户没有登录,则返回登录页面

                            return Action.LOGIN; //login字符串常量

                   }else{

                              //如果已经登录,继续执行剩余的拦截器和Action

                            return arg0.invoke();

                   }       

         }

}       

执行Invoke将控制权交给invocation,即继续向下执行拦截器,如果是最后一个拦截器,将执行action并根据action中的返回值执行result,拦截器中的return将没有作用。

如果不执行invoke直接返回一个结果,那么将不再执行后续的拦截器,也将不再执行action,而直接根据result的值进行跳转。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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