Struts2学习总结

简介

Struts2是一个表示层的优秀框架,Apache提供的开源框架。

Struts2例子的执行过程

  1. tomcat启动,加载web.xml,实例化Struts2核心过滤器(StrutsPrepareAndExecuteFilter),加载struts.xml
  2. 用户点击页面,发送请求,hello.action;进入核心过滤器,根据Action名称在struts.xml中查找,找到后实例化动作类,调用动作方法,返回字符串;根据返回的字符串找到结果视图result,找到jsp页面响应给浏览器。

Action名称搜索顺序

获得请求路径的URI,例如url是:http://localhost:8080/struts2/path1/path2/path3/test.action

1. 寻找namespace为/path1/path2/path3的package,如果不存在这个package则执行步骤2;如果存在这个package,则在这个package中寻找名字为test的action,当在该package下寻找不到action 时就会直接跑到默认namaspace的package里面去寻找action,如果在默认namaspace的package里面还寻找不到该action,页面提示找不到action报错。
2. 寻找namespace为/path1/path2的package,如果不存在这个package,则转至步骤3;如果存在这个package,则在这个package中寻找名字为test的action,当在该package中寻找不到action 时就会直接跑到默认namaspace的package里面去找名字为test的action ,在默认namaspace的package里面还寻找不到该action,页面提示找不到action报错。
3. 寻找namespace为/path1的package,如果不存在这个package则执行步骤4;如果存在这个package,则在这个package中寻找名字为test的action,当在该package中寻找不到action 时就会直接跑到默认namaspace的package里面去找名字为test的action ,在默认namaspace的package里面还寻找不到该action,页面提示找不到action报错。
4. 寻找namespace为"/"的package(也就是根命名空间),如果存在这个package,则在这个package中寻找名字为test的action,当在package中寻找不到action或者不存在这个package时,都会去默认namaspace的package里面寻找action,如果还是找不到,页面提示找不到action。

注意:默认命名空间是 namespace="",或者不写namespace属性。而namespace="/" 是根命名空间。

当在package中寻找不到action或者不存在这个package时,都会去默认namaspace的package里面寻找action,如果还是找不到,页面提示找不到action。

核心配置文件struts.xml

顺序 struts.xml --> struts2.properties 若有重复的配置,后面的会覆盖前面的。
一般都是使用struts.xml ,必须在类路径下(src/)。

常量: <constant name="" value=""/>
包:动作类:
	<package name="p1" namespace="/" extends="struts-default">
		<action name="action1" class="com.ljq.web.action.HelloAction" method="sayHello">
			<result name="success">/success.jsp</result>
		</action>
		<!-- 此处的class=“”的值是由spring注解@Controller产生,默认是简单类名(首字母小写) -->
		<action name="userAction_*" class="userAction" method="{1}">
			<result name="success">/WEB-INF/success.jsp</result>
			<result name="home" type="redirectAction">page_common_index</result>
		</action>
		<!-- 需要进行权限控制的页面访问 -->
		<action name="page_*_*">  <!-- 没有给定动作类,默认的是ActionSupport,没有给定动作方法,默认的是execute -->
			<result name="success" type="dispatcher">/WEB-INF/pages/{1}/{2}.jsp</result>
		</action>
	</package>

Action配置中,配置项的默认值

  1. 如果没有指定Action的class,默认值为ActionSupport。
  2. 如果没有指定Action的method属性,默认值为execute()方法。
  3. 如果没有指定result的name属性,默认值为“success“

结果类型视图

resulst元素:配置逻辑结果视图 
	name属性:结果视图名称。与动作方法的返回值对应,当一致前往指定的jsp
	type属性:结果视图类型。不写的时候,有默认值,默认值是dispatcher 转发。
		常用取值:
			dispatcher:请求转发  默认值
			redirect:重定向
			chain:转发到另一个动作
				转发到同包(同名称空间)下的另一个动作
					<result name="success" type="chain">action2</result>
				转发到不同包(不同名称空间)下的另一个动作
					<result name="success" type="chain">
						使用的是注入的思想,在执行之重定向之前,会先获取这两个参数的值
						调用的就是setNamespace("/n2")setActionName("action3")
						<param name="namespace">/n2</param>
						<param name="actionName">action3</param>
					</result>
			redirectAction:重定向到另一个动作
				重定向到同包(同名称空间)下的另一个动作
					<result name="success" type="redirectAction">action2</result>
				重定向不同包(不同名称空间)下的另一个动作
				<result name="success" type="redirectAction">
					使用的是注入的思想,在执行之重定向之前,会先获取这两个参数的值
					调用的就是setNamespace("/n2")setActionName("action3")
					<param name="namespace">/n2</param>
					<param name="actionName">action3</param>
				</result>
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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