jsp入门

本文详细介绍了JSP(JavaServer Pages)技术的特点、语法、内置对象、指令及动作等核心内容,揭示了JSP如何作为Servlet的简化设计,以及在实际开发中的应用方式。同时,阐述了JSP与Servlet之间的关系,展示了JSP如何被用于配置Servlet,并介绍了其在MVC设计模式中的角色。此外,文章还涵盖了JSP中的EL表达式、JSTL标签库等内容,为开发者提供了全面的技术指南。
JSP全称是Java Server Pages,和Servlet一样,是动态网页技术

为什么有了Servlet还需要JSP?
JSP最大的特点在于,可以在html当中嵌入Java代码,为用户提供动态数据。 JSP是Servlet的简化设计,逻辑与界面设计分开,开发更方便;

JSP语法
JSP原始代码中包含了JSP元素(java代码)和Template(模板) data(html)两类

<!-- 声明 html注释 --> 右键查看源代码可以看到

<%-- 脚本 jsp注释 --%>右键查看源代码看不到

声明<%! %>: 在类当中写代码,定义的变量是成员变量,方法是成员方法
脚本<% %>: 在service方法中写代码,定义的变量是局部变量
表达式<%= %>: out输出结果
D:\workspace\fkjava\j1301\javaweb\.metadata\.plugins\org.eclipse.wst.server.core\tmp0\work


work目录是服务器的工作目录.
所有的jsp生成的文件在这个目录.

jsp可以作为servlet配置
<servlet>
      <servlet-name>index</servlet-name>
      <jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
  </servlet>
  <servlet-mapping>
      <servlet-name>index</servlet-name>
      <url-pattern>/hello.action</url-pattern>
  </servlet-mapping>


结论: jsp其实就是一个Servlet

三个指令
jsp指令是传递一些信息
<%@page %>
<%@include %>  静态包含
<%@taglib  %>  标签库
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="值" %>


七个动作
<jsp:forward>  跳转,请求链没有断开
<jsp:param/>   传递参数
<jsp:include>  动态包含
<jsp:plugin>   插件

在jsp开发中,提供了一种非常优雅的方式帮助开发者在jsp页面操作javabean
<jsp:getProperty>
<jsp:setProperty>
<jsp:useBean>

九个内置对象  8+1
什么叫做内置对象?
jsp当中已经定义好的对象,可以直接使用的.

jsp的作用范围域
pageContext(javax.servlet.jsp.PageContext) 页面上下文对象
request(javax.servlet.http.HttpServletRequest)请求对象
session(javax.servlet.http.HttpSession) 会话对象
application(javax.servlet.ServletContext) 应用程序对象

response(javax.servlet.http.HttpServletResponse)响应对象
out(javax.servlet.jsp.JspWriter) 输出对象
config(javax.servlet.ServletConfig) 配置对象
page(java.lang.Object) 页面对象

exception(java.lang.Throwable)例外对象,需要设置page指令中的属性isErrorPage="true"


model2模式:
JSP : 前端页面显示
Servlet: 接收前台页面传递的参数,负责调用业务接口(javabean),并将返回的数据传给jsp
javabean: 业务接口,负责真正的业务处理

MVC:
View(视图)  jsp
Controller(控制器) servlet
Model(模型)  javabean

EL表达式
JSTL标签库
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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