easyui webapi

【ASP.NET编程知识】asp.net利用ashx文件实现文件的上传功能.docx 立即下载

今天算是踩雷了。。。。

先说一下,由于项目需要,我目前开发PO模块,

由于需要提供手机端,所以我在mvc项目中创建了  webapi。提供手机端调用。

然后我就考虑,easyui也使用webapi来提取数据。

好来,那么问题来了。。。。

我给大家看一下问题:


html--webapi

$('#tt').datagrid({
        width: 'auto',
        height: 300,
        striped: true,
        singleSelect: true,
        method: 'Get',
        url: 'Test/Get',
        loadMsg: '数据加载……',
        pagination: true,
        rownumbers: true,
        columns: [[
            { field: 'PT_Name', title: 'PT_Name', align: 'center', width: 180 },
            { field: 'PT_CreateTime', title: 'PT_CreateTime', align: 'center', width: 180 }

        ]]
    });
返回的数据:

"{"total": 1,"rows":[{"PT_ID":1,"PT_ParentID":0,"PT_Name":"鞋子","PT_Code":"Shoes","CompanyInfo_ID":null,"PT_CreateTime":null},{"PT_ID":2,"PT_ParentID":0,"PT_Name":"dfaz","PT_Code":"asfaf","CompanyInfo_ID":null,"PT_CreateTime":null}]}"


在看看html--ashx

$('#tt').datagrid({
        width: 'auto',
        height: 300,
        striped: true,
        singleSelect: true,
        method: 'Get',
        url: '/Ashx/Handler1.ashx',
        loadMsg: '数据加载……',
        pagination: true,
        rownumbers: true,
        columns: [[
            { field: 'PT_Name', title: 'PT_Name', align: 'center', width: 180 },
            { field: 'PT_CreateTime', title: 'PT_CreateTime', align: 'center', width: 180 }

        ]]
    });
返回的数据:

{"total": 1,"rows":[{"PT_ID":1,"PT_ParentID":0,"PT_Name":"鞋子","PT_Code":"Shoes","CompanyInfo_ID":null,"PT_CreateTime":null},{"PT_ID":2,"PT_ParentID":0,"PT_Name":"dfaz","PT_Code":"asfaf","CompanyInfo_ID":null,"PT_CreateTime":null}]}

细心的你,可能已经发现了、webapi会在最外面带双引号。导致easyui无法解析json!!!


后来的解决方案:

1  使用HttpResponseMessage 返回(这里还是使用webapi来返回,如果使用ashx,那么直接前面的代码就能搞定了)
public HttpResponseMessage Get()
        {
            string a = "{\"total\": 1,\"rows\":[{\"PT_ID\":1,\"PT_ParentID\":0,\"PT_Name\":\"鞋子\",\"PT_Code\":\"Shoes\",\"CompanyInfo_ID\":null,\"PT_CreateTime\":null},{\"PT_ID\":2,\"PT_ParentID\":0,\"PT_Name\":\"dfaz\",\"PT_Code\":\"asfaf\",\"CompanyInfo_ID\":null,\"PT_CreateTime\":null}]}";
            var resp = new HttpResponseMessage { Content = new StringContent(a, System.Text.Encoding.UTF8, "application/json") };

            return resp;
        }

2  使用对象返回

public Rootobject Get()
        {
            Rootobject resp=new Rootobject();
            //省略赋值

            return resp;
        }

        public class Rootobject
        {
            public int total { get; set; }
            public List<Row> rows = new List<Row>();
        }

        public class Row
        {
            public int PT_ID { get; set; }
            public int PT_ParentID { get; set; }
            public string PT_Name { get; set; }
            public string PT_Code { get; set; }
            public object CompanyInfo_ID { get; set; }
            public object PT_CreateTime { get; set; }
        }

没有想到这么坑爹。。。。哎。记录一下,给大伙提个醒



ashx和 webapi都是

返回

string a = "{\"total\": 1,\"rows\":[{\"PT_ID\":1,\"PT_ParentID\":0,\"PT_Name\":\"鞋子\",\"PT_Code\":\"Shoes\",\"CompanyInfo_ID\":null,\"PT_CreateTime\":null},{\"PT_ID\":2,\"PT_ParentID\":0,\"PT_Name\":\"dfaz\",\"PT_Code\":\"asfaf\",\"CompanyInfo_ID\":null,\"PT_CreateTime\":null}]}";


也是研究不够深入,哎。后来才想起来。。。

不同的是,ashx其实通过HttpResponse返回,而webapi则直接返回 string





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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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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正怒月神
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