Listener监听器入门、手工整合Spring到自己的Servlet中、Maven打包依赖

JavaWeb实战学习地图:从Servlet到MVC架构与数据库连接池详解 JavaWeb开发是构建企业级Web应用的核心技术栈,其基础建立在Servlet规范之上,通过处理HTTP请求与响应实现动态内容交互。理解Servlet的生命周期、线程安全模型及请求转发与重定向的原理,是掌握Web开发的关键。这一技术价值在于能够构建稳定、可扩展的后端服务,广泛应用于电商、金融、社交等各类互联网平台。在实际开发中,采用MVC设计模式进行职责分离,并结合数据库连接池技术优化性能,是提升工程实践能力的必经之路。本文基于JavaWeb学习笔记,深入解析Servlet核心机制、MVC分层架构的实现, 阅读详情

1、前面已经学习了:自己写Servlet,自己写Filter。
现在学习:自己写Listener。套路其实都一样的(继承接口、重写方法;在web.xml中配置一下)。

web.xml中加入:

    <listener>
        <listener-class>com.mydev.MyListener</listener-class>
    </listener>  

这里写图片描述
(新建的几个文件,稍后会一一解释)
配置文件 web.xml 中的<listener-class> 对应其中的MyListener 类文件。

2、关于Listener不着急,下面看看如何手工整合Spring框架到我们自己写的Servlet。

使用maven下载Spring:

        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-context</artifactId>
            <version>5.0.0.RELEASE</version>
        </dependency>

在resourece项目资源目录下创建Spring框架的配置文件,比如我这里的mySpring.xml,代码如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <bean id="myBean" class="com.mydev.MyBean">
        <constructor-arg index="0" value="0"/>
        <constructor-arg index="1" value="jack"/>
    </bean>

</beans>

我们配置了一个<bean>。

这个<bean对应的是MyBean这个类,代码如下:


public class MyBean {
    private int id;
    private String name;


    public MyBean(int id, String name) {
        this.id = id;
        this.name = name;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

3、完成MyListener这个监听器类

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import javax.servlet.ServletContextEvent;
import javax.servlet.ServletContextListener;

public class MyListener implements ServletContextListener {

    public void contextInitialized(ServletContextEvent servletContextEvent) {
        // 使用配置文件的方式
        ClassPathXmlApplicationContext classPathXmlApplicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("mySpring.xml");

        //  设置一个属性
        servletContextEvent.getServletContext().setAttribute("spring",classPathXmlApplicationContext);
    }

    public void contextDestroyed(ServletContextEvent servletContextEvent) {

    }
}

读取我们的Spring框架配置文件,然后设置了一个名为spring的属性。

4、然后在自己写的Servlet里,获取监听器里设置的属性,然后获取 Bean。

MyServlet.java代码如下:

public class MyServlet extends HttpServlet {
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
        // 获取监听器里设置的属性
        ClassPathXmlApplicationContext classPathXmlApplicationContext = (ClassPathXmlApplicationContext)req.getServletContext().getAttribute("spring");
        // 获取Bean
        MyBean myBean = classPathXmlApplicationContext.getBean("myBean",com.mydev.MyBean.class);


        // 把从Bean获取的值输出
        resp.getWriter().write(myBean.getName());
    }
}

从代码可以看出,请求之后,会输出MyBean类里的name属性的值。
这个name属性值,是在配置文件mySpring里配置好的。

4、到了这一步,以为编译一下,然后把编译之后的target目录下的classes文件夹复制到我们的tomcat站点里就可以了。其实还没有完,因为我们还要外部依赖(我们使用了Spring这个框架),我们需要使用maven把依赖打包一下。

使用maven打包依赖,需要一个插件,还是在pom.xml写上,先下载这个插件:

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
                <version>2.10</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>copy-dependencies</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>copy-dependencies</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <outputDirectory>${project.build.directory}/lib</outputDirectory>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

然后进入项目根目录,执行:

 mvn package

这里写图片描述
我们把需要的依赖都打包到了lib 这个文件夹里。

5、把target目录下的classes 和lib 复制到 站点下:
这里写图片描述
(这一切搞定之后,我们开始测试,记得重启tomcat)

访问http://localhost:8080/myjavaweb/1.abc
经过Filter,然后到达Servlet。

会触发doGet()方法,在这个方法中,最后向页面输出Bean组件的属性(name属性)的值。

    <bean id="myBean" class="com.mydev.MyBean">
        <constructor-arg index="0" value="0"/>
        <constructor-arg index="1" value="jack"/>
    </bean>

这是Spring配置文件里,给MyBean属性配置的值。

我们用浏览器查看:
这里写图片描述

webservice服务中WSServletContextListener监听器所需要的jar包 解决异常:Error configuring application listener of class com.sun.xml.ws.transport.http.servlet.WSServletContextListener java.lang.ClassNotFoundException: com.sun.xml.ws.transport.http.servlet.WSServletContextListener;在web项目中发布webservice服务所依赖的jar包 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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