Spring 3.0.5 MVC 异常处理

本文深入探讨了 Spring MVC 中的异常处理机制,从 SimpleMappingExceptionResolver 到 AnnotationMethodHandlerExceptionResolver 的应用,以及自定义异常处理的实践,包括如何在 springmvc.xml 配置文件中实现不同异常类型的视图映射。同时,文章还介绍了 HandlerExceptionResolver 的自定义异常处理实现,提供了具体的代码示例。
[b]SimpleMappingExceptionResolver[/b]
简单,清晰,够用,异常类型与视图的映射,自定义的任何异常类型都可以在这里和错误页面进行映射,颗粒度够细
[b]springmvc.xml[/b]
<bean id="webExceptionResolver" class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver">
<property name="defaultErrorView" value="redirect:/error.jsp?flag=defaultErrorView" />
<property name="exceptionMappings">
<props>
<prop key="com.a.a.a.exception.BaseServiceException">
redirect:/error.jsp?flag=BaseServiceException
</prop>
<prop key="java.lang.RuntimeException">
redirect:/error.jsp?flag=RuntimeException
</prop>
</props>
</property>
</bean>


[b]AnnotationMethodHandlerExceptionResolver[/b]
Spring 3新增的注解是异常处理,在Control类中加入

@RequestMapping("exception")
public void throwException() {
throw new RuntimeException("This is the runtime exception");
}

@ExceptionHandler(Exception.class)
public @ResponseBody String handleException(Exception ex) {
return ex.getMessage();
}

也可以将@ExceptionHandle抽象到BaseControl里,不过若用了SimpleMappingExceptionResolver,则@ExceptionHandle会不起作用

[b]HandlerExceptionResolver[/b]
自定义异常实现

public class WebExceptionResolver implements HandlerExceptionResolver {

public ModelAndView resolveException(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response, Object object, Exception e) {
HttpSession session = request.getSession();
session.getId();
//处理异常

return null;
}

}

[b]springmvc.xml[/b]

<bean id="webExceptionResolver" class="com.a.a.WebExceptionResolver"/>
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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