WebWork2.2.2中一个控件的theme的查找顺序

本文详细解析了WebWork2.2.2框架中控件theme的查找顺序及控制因素。从控件自身到所在表单,再到属性栈直至配置文件,介绍了如何在各环节设置theme。
[url=http://www.jscud.com/srun/news/viewhtml/4_2006_3/182.htm]WebWork2.2.2中一个控件的theme的查找顺序[/url]

webwork 2.2.2中提供了几个theme,包括simple,xhtml以及新的ajax,css_xhtml等等.

每个控件都可以指定theme,那么theme是什么查找顺序哪?都由什么因素控制哪?

让我们来看UIBean中的一段代码:


public String getTheme() {
String theme = null;

if (this.theme != null) {
theme = findString(this.theme);
}

if ( theme == null || theme.equals("") ) {
Form form = (Form) findAncestor(Form.class);
if (form != null) {
theme = form.getTheme();
}
}

// If theme set is not explicitly given,
// try to find attribute which states the theme set to use
if ((theme == null) || (theme.equals(""))) {
theme = (String) stack.findValue("#attr.theme");
}

// Default theme set
if ((theme == null) || (theme.equals(""))) {
theme = Configuration.getString(WebWorkConstants.WEBWORK_UI_THEME);
}

return theme;
}




可以看到,顺序是这样的:

首先查找控件本身的theme,也就是说控件本身可以设定theme
如果没有找到,则查找此控件所在的form的theme,如果找到了,就使用form的theme设定
如果还没有找到,则在value stack里查找属性theme. 也就是说你可以编程控制theme设定
如果最后还没有找到,则到配置文件里寻找,默认的是xhtml,用户可以在webwork.properties里面修改配置
这样你就可以在各个环节进行设置,达到自己的目的.

其中attr的说明参考 http://wiki.opensymphony.com/display/WW/Accessing+application%2C+session%2C+request+objects 以及 http://wiki.opensymphony.com/display/WW/What+are+the+default+variables+in+the+value+stack

attr: 会依次扫描 request, session 和 application attributes 设置
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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