扩展etmvc的视图

etmvc中的视图对应MVC中的view,每个Action方法的返回类型决定了视图输出的类型,内置的几种视图是:

JspView

TextView

StringView

JsonView

FreeMarketView

BinaryView

如果Action方法返回void则将使用VoidView,VoidView将使用同JspView一样的处理方式,可以简单认为就是JspView。

 

关于etmvc的详细资料,请访问www.etmvc.cn

 

视图的渲染由相应的renderer对象完成。比如JspView有相应的JspViewRenderer,通过在JspView中使用@ViewRendererClass注解关联起来。

 

扩展视图很容易,我们以扩展JavaScriptView为例说明一下:

1、编写视图,需要继承View

@ViewRendererClass(JavaScriptViewRenderer.class)
public class JavaScriptView extends View{
    private String js;

    public JavaScriptView(String js){
        this.js = js;
    }

    public String getJs() {
        return js;
    }

    public void setJs(String js) {
        this.js = js;
    }
}
 

2、编写视图渲染类,需要继承AbstractViewRenderer

public class JavaScriptViewRenderer extends AbstractViewRenderer<JavaScriptView>{
    public void renderView(JavaScriptView view, ViewContext context) throws Exception{
        PrintWriter out = context.getResponse().getWriter();
        out.print("<script>"+view.getJs()+"</script>");
        out.close();
    }
}

 

3、在视图类上应用注解,指定相应的渲染类

 

这样,自定义视图就完成了,可以在Action中使用了。

public class TestController extends ApplicationController{
    public View index(){
        JspView view = new JspView();
        view.setAttribute("hello", "Hello,World,test index");
        return view;
    }

    public View jstest(){
        JavaScriptView view = new JavaScriptView("alert('abc');");
        return view;
    }
}

 

执行程序,打开浏览器,输入http://localhost:8080/test/test/jstest,可以看到显示'abc'的对话框。

 

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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