flex2使用webservice完成天气预报

本文介绍如何使用Flex2和一个免费的WebService接口实现一个简单的天气查询系统。该系统能够获取并展示中国主要城市的天气信息。
http://www.webservicex.net/globalweather.asmx是一个公共免费的webservice接口,提供全球主要城市的当天天气情况(包括中国的主要城市),firefox下打开链接,用GetCitiesByCountry方法和china参数试运行一下,可以看到返回一个xml结构表示支持的城市名称(用这些城市名称作为参数使用GetWeather方法就能得到天气信息了)。下面我们就使用flex2丰富的用户体验来实现简单的天气查询系统。
IDE:Flex builder 3

打开flex 2 language reference,可以看到web service 应用相关的namespace有两个:
  • mx.rpc.soap
  • mx.rpc.soap.mxml
从名称上来看,后者是前者的component封装(实际上就是如此),说白了mx.rpc.soap.mxml下的两个class可以使用mxml tag的声明方式来定义一个web service,一般情况下,这样的声明方式可读性还是比较好的,代码量比较少,还有一些UI上扩展的功能可以利用(比如WebService class的ShowBusyCursor方法)。声明方式很简单
xml 代码
 
  1. <mx:WebService id="weatherWS" wsdl="http://www.webservicex.net/globalweather.asmx?WSDL" showBusyCursor="true" fault="wsFaultPopAlert()"/>  
这就是一个简单的webservice定义,然后我们可以加上operation声明,或者使用编程方式调用。以本例来讲,可以直接使用编程方式调用,就跟普通的方法调用形式一样:
xml 代码
  1. weatherWS.GetCitiesByCountry("China");  
很简单吧,都不需要关注底层技术。

声明方式也是可以的:
xml 代码
 
  1. <mx:WebService id="weatherWS" wsdl="http://www.webservicex.net/globalweather.asmx?WSDL" showBusyCursor="true" fault="wsFaultPopAlert()">  
  2.     <mx:operation name="GetCitiesByCountry"/>  
  3. mx:WebService>  
mx:operation其实就是mx.rpc.soap.mxml.Operation,里面有一个public funciton -- send(...args),代表方法调用,于是:
xml 代码
  1. weatherWS.GetCitiesByCountry.send("china")  
这样也是可以的。

除此以外WebService提供两个event:
分别代表调用出错和成功事件,两者都没有提供用户默认实现,需要用编程方式实现事件处理。特别是用ResultEvent可以获得调用结果(就是本例开始获得的xml结果,剩下的处理就是分析xml结构啦)。

下面是模块代码:
xml 代码
 
  1. xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  
  2. <mx:Panel xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" width="174" height="200" title="Weather" creationComplete="init()">  
  3.       
  4.     <mx:Script>  
  5.          
  6.             private var citysArr:Array = new Array(); 
  7.              
  8.             private function init():void 
  9.             { 
  10.                 citysArr.push({label:"choose..."}); 
  11.                 cityCombo.selectedIndex = 0; 
  12.                 weatherWS.addEventListener(ResultEvent.RESULT, wsResult); 
  13.                 weatherWS.GetCitiesByCountry("China"); 
  14.                  
  15.                 this.title = "Weather(connecting...)"; 
  16.             } 
  17.              
  18.             private function wsResult(eve:ResultEvent):void 
  19.             { 
  20.                 this.title = "Weather"; 
  21.                 weatherWS.removeEventListener(ResultEvent.RESULT,wsResult); 
  22.                 XML.ignoreWhitespace = true; 
  23.                 XML.ignoreComments = true; 
  24.                 XML.ignoreProcessingInstructions = true; 
  25.                 var xml:XML = new XML(eve.result.toString()); 
  26.                  
  27.                 var cityNum:int = xml.Table.length(); 
  28.                 for(var i:int=0 ; i 
  29.                 { 
  30.                     citysArr.push({label:xml.Table[i].City}); 
  31.                 } 
  32.                  
  33.                 cityCombo.addEventListener(ListEvent.CHANGE, cityListChooseHandler); 
  34.                 weatherWS.addEventListener(ResultEvent.RESULT, onCityInfo); 
  35.             } 
  36.              
  37.              
  38.             private function cityListChooseHandler(eve:ListEvent):void 
  39.             { 
  40.                 var cityName:String = cityCombo.selectedLabel; 
  41.                 cityInfo.htmlText = ""; 
  42.                 weatherWS.GetWeather(cityName,"china"); 
  43.             } 
  44.              
  45.             private function onCityInfo(eve:ResultEvent):void 
  46.             { 
  47.                 var xml:XML = new XML(eve.result.toString()); 
  48.                 var infoNum:int = xml.children().length(); 
  49.                 for(var i:int=0 ; i 
  50.                 { 
  51.                     var nodestr:String = xml.children()[i].toXMLString(); 
  52.                     cityInfo.htmlText += " 
  53.                 } 
  54.             } 
  55.              
  56.             private function wsFaultPopAlert():void 
  57.             { 
  58.                 Alert.show("WebService access failed"); 
  59.             } 
  60.         ]]>  
  61.     mx:Script>  
  62.       
  63.     <mx:WebService id="weatherWS" wsdl="http://www.webservicex.net/globalweather.asmx?WSDL" showBusyCursor="true" fault="wsFaultPopAlert()"/>  
  64.       
  65.     <mx:Label x="0" y="0" text="City"/>  
  66.     <mx:ComboBox id="cityCombo" x="34" y="-2" width="120" dataProvider="{citysArr}" labelField="label"/>  
  67.     <mx:TextArea id="cityInfo" x="0" y="26" width="100%" height="100%" selectable="false"/>  
  68.     <mx:ControlBar>  
  69.     mx:ControlBar>  
  70. mx:Panel>  
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试与调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用,旨在解决微电网运行中经济性、环保性与稳定性等多重目标的协同优化问题。文中详细介绍了NSDBO算法的设计与实现过程,结合Matlab代码对微电网调度模型进行仿真验证,展示了该算法在处理复杂多目标优化问题上的有效性与优越性。同时,文档还提供了丰富的科研资源支持,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个领域,配套网盘资料便于读者复现与拓展研究。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合关注微电网调度、智能优化算法应用的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSDBO等智能优化算法在多目标问题中的设计与实现方法;②学习微电网多目标调度建模与Matlab仿真技术;③复现论文结果并开展算法改进与对比研究; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码和网盘资源,逐步调试与运行算法程序,重点关注算法流程、目标函数构建与仿真结果分析,同时可参考文中提及的其他优化方法进行横向对比,深化对智能优化在电力系统中应用的理解。
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