在WTP 2中使用Axis 1.4 构建Web Services(转)

本文介绍如何在WTP2中利用Axis1.4框架创建和部署Web服务,包括构建时间服务接口和服务实现,通过Eclipse IDE自动生成WSDL文件和配置web.xml,以及创建客户端并进行功能测试。

 

在WTP 2中使用Axis 1.4 构建Web Services

文章分类:Java编程 关键字: web services

Apache Axis 是Apache WebService项目中的子项目,最初起源于IBM的"SOAP4J",是最早的一批用于构造基于SOAP应用的框架。Axis项目提供了对Web Services的实现,Axis 1.4是其1.x系列的最新版本。

WTP是Eclipse项目发布的免费WEB工具平台,是开发Java WEB应用系统的优秀IDE,在Eclipse下载榜经常排第一(http://download.eclipse.org/webtools/downloads/ ),目前最新的稳定版本是V2.0.1。WTP 2内部集成了对Axis 1.4的支持。

下面介绍一下在WTP 2中使用Axis 1.4构建Web服务的过程。

1,新建一个动态WEB工程myservice。

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2,编写服务源代码

(1)先定义时间服务接口

image

在接口中定义一个报告当前时间的方法reportCurrentTime():

image

(2)简单实现该接口

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到此为止,源代码结构如下所示:

image

在继续下一步之前,要保证本工程被编译了一遍。

3,使用Axis 1.4框架将TimeService发布为Web服务

(1)右键单击TimeService.java,出现下拉列表,选择Web Services --》 Create Web Service

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(2)弹出Web服务构建选项卡,保持默认设置,点击Next。

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(3)进入"Web Service Java Bean Identity"选项卡,保持默认设置,点击Next。

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(4)上一步执行完毕,会生成WSDL等文件,完成web.xml配置,完成基本部署,现在会提示你启动服务器:

image

点击Start server,启动服务器后,Start server变成灰色

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然后点击下一步

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(5)最后点击Finish,Web服务已经彻底部署完毕。在本地工作空间,你会发现工程已经扩展如下形式:

image

(6)在浏览器地址栏输入http://localhost:8080/myservice/services/TimeService?wsdl ,点击回车,检查WSDL格式的服务。

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4,保持myservice运行状态,我们生成myservice的客户端工程myclient

(1)构建一个普通Java工程 "myclient"

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(2)将myclinet转化为myservice的WEB服务客户端

右键点击工程名称myclinet--》New--》Other--》Web Services--》Web Service Client

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点击下一步,进入Web Service Client选项卡

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在Service definition中填写 http://localhost:8080/myservice/services/TimeService?wsdl

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其他保持默认设置,依次点击Next、Finish,至此,myclient工程结构变为下图形式

image  

你会发现IDE已经自动生成了客户端辅助代码,增加了axis.jar等类库的配置。为了增强客户端的兼容性和稳定性,还要增加以下两个jar包:

image

增加后也配置到build path中:

image

5,在myclient工程内生成测试代码,进行功能测试

(1)生成Demo类,在main方法中编写简单的测试代码

image

(2)运行一下,后台显示:

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在WTP 2中使用Axis 1.4 构建Web Services

文章分类:Java编程 关键字: web services

Apache Axis 是Apache WebService项目中的子项目,最初起源于IBM的"SOAP4J",是最早的一批用于构造基于SOAP应用的框架。Axis项目提供了对Web Services的实现,Axis 1.4是其1.x系列的最新版本。

WTP是Eclipse项目发布的免费WEB工具平台,是开发Java WEB应用系统的优秀IDE,在Eclipse下载榜经常排第一(http://download.eclipse.org/webtools/downloads/ ),目前最新的稳定版本是V2.0.1。WTP 2内部集成了对Axis 1.4的支持。

下面介绍一下在WTP 2中使用Axis 1.4构建Web服务的过程。

1,新建一个动态WEB工程myservice。

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2,编写服务源代码

(1)先定义时间服务接口

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在接口中定义一个报告当前时间的方法reportCurrentTime():

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(2)简单实现该接口

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到此为止,源代码结构如下所示:

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在继续下一步之前,要保证本工程被编译了一遍。

3,使用Axis 1.4框架将TimeService发布为Web服务

(1)右键单击TimeService.java,出现下拉列表,选择Web Services --》 Create Web Service

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(2)弹出Web服务构建选项卡,保持默认设置,点击Next。

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(3)进入"Web Service Java Bean Identity"选项卡,保持默认设置,点击Next。

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(4)上一步执行完毕,会生成WSDL等文件,完成web.xml配置,完成基本部署,现在会提示你启动服务器:

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点击Start server,启动服务器后,Start server变成灰色

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然后点击下一步

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(5)最后点击Finish,Web服务已经彻底部署完毕。在本地工作空间,你会发现工程已经扩展如下形式:

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(6)在浏览器地址栏输入http://localhost:8080/myservice/services/TimeService?wsdl ,点击回车,检查WSDL格式的服务。

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4,保持myservice运行状态,我们生成myservice的客户端工程myclient

(1)构建一个普通Java工程 "myclient"

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(2)将myclinet转化为myservice的WEB服务客户端

右键点击工程名称myclinet--》New--》Other--》Web Services--》Web Service Client

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点击下一步,进入Web Service Client选项卡

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在Service definition中填写 http://localhost:8080/myservice/services/TimeService?wsdl

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其他保持默认设置,依次点击Next、Finish,至此,myclient工程结构变为下图形式

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你会发现IDE已经自动生成了客户端辅助代码,增加了axis.jar等类库的配置。为了增强客户端的兼容性和稳定性,还要增加以下两个jar包:

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增加后也配置到build path中:

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5,在myclient工程内生成测试代码,进行功能测试

(1)生成Demo类,在main方法中编写简单的测试代码

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(2)运行一下,后台显示:

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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