struts2中通过Action以InputStream的下载文件以及在iOS以及Android端接收的实现方式

AI 代码生成工具的质量评估体系 基础需求层包括响应速度(Response Time)和界面友好性(UI Friendliness),期望需求层涵盖智能提示(Smart Suggestions)和个性化配置(Personalization),兴奋需求层则涉及多模态交互(Multimodal Interaction)和代码进化(Code Evolution)。在金融领域,代码审计合规性(Compliance Audit)权重应提升至40%,而在Web开发中,API兼容性(API Compatibility)的权重需达到35%。 阅读详情

struts2中通过Action以InputStream的下载文件以及在iOS以及Android端接收的实现方式

最近在移动开发中遇到了一些文件下载的问题,实现后特地记录一下,以备以后查阅。

最简单的下载的实现方式是将文件的在网络上的URL直接发送给手机,然后手机通过URL来请求这个文件,这么做有个缺点无法对请求的用户进行准确的验证。另一种方法是通过Action先对用户的身份验证通过后再发送文件给手持设备(请求端)。下面就来实现第二中方式。

 

  • 服务器端非常简单,就是写个xml的配置文件,和实现一个简单的action即可。

struts.xml的配置文件如下:

复制代码
<result name="download" type="stream">
  <param name="contentType">application/octet-stream</param>
  <param name="inputName">targetFile</param>
  <param name="contentDisposition">${suffix}</param>
  <param name="contentLength">${fileSize}</param>
  <param name="bufferSize">4096</param>
</result>
复制代码

说明:

contentType:指定文件的类型,application/octet-stream代表所有的文件类型,查看其他的文件类型描述;
inputName:文件的InputStream流,action中需要提供一个返回InputStream的getTargetFile()方法;

contentDisposition:下载文件的文件名,${suffix}指到action中获取getSuffix()方法的返回值;也可以在这里放置filename=${fileName},这样通过浏览器访问的时候浏览器会自动查找到文件名,并显示出来;
contentLength:下载的当前文件的大小,获取方式同上,类型是long
bufferSize:缓存的大小

action对象实现如下:
?
/**
      * 文件的输出流
      * @return
      * @throws Exception
      */
     public InputStream getTargetFile() throws Exception {
         java.io.File f = new java.io.File( "D:\\test.avi" );
         if (f.exists()) {
             return new FileInputStream(f);
         } else {
             return null ;
         }
     }
      
     /**
      * 设置返回的文件的名字
      * @return
      */
     public String getFileName() {
         return "test.avi" ;
     }
      
     /**
      * 设置返回的文件的大小
      * @return
      */
     public long getFileSize() {
         java.io.File f = new java.io.File( "D:\\test.avi" );
         return f.length();
     }
      
     /**
      * 执行请求的逻辑处理,然后根据结果来判断是否返回文件
      * @return
      */
     public String download() {
        //进行认证或其它的逻辑检查
         if ( true ){
             return "download" ;
         }
         return "error" ;
     }
  •  移动请求端实现如下:

    iOS端

网络访问端代码如下:

NSURL *downloadURL = [NSURL URLWithString:url];
NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:downloadURL];
NSHTTPURLResponse *response = nil;
NSError *error = nil;
NSData *resData = [NSURLConnection sendSynchronousRequest:request returningResponse:&response error:&error];
if(error)
{
      NSLog(@"请求下载文件失败,错误信息:%@",error);
      return nil;
}
if(resData)
{
     if(response && [response respondsToSelector:@selector(allHeaderFields)])
   {
          NSDictionary *httpResponseHeaderFields = [response allHeaderFields];//获得相应的头
          long size = [[httpResponseHeaderFields objectForKey:@"Content-Length"] longLongValue];//获得文件的大小,是由服务器在相应头中传递过来的
          NSString *fileSuffix = [httpResponseHeaderFields objectForKey:@"Content-Disposition"];//我在的服务器端设置的存放后缀名
          VSFileUtil *fileUtil = [[VSFileUtil alloc]init];//自定义的一个文件工具类
          NSString *filePath = [fileUtil writeToFileWithNSData:resData FileName:[fileId stringByAppendingFormat:@".%@",fileSuffix]];//创建文件
          return filePath;
      }
}

    文件工具类的代码如下:

NSArray *dir = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDomainMask, YES);//获得Library/Caches目录,该目录程序退出不会清空,iTunes也不备份此目录
NSString *cDownloadBaseFolderPath = [[dir objectAtIndex:0] stringByAppendingPathComponent:@"FMADownload"];//创建Library/Caches/FMADownload目录作为下载目录
NSString *filePath = [cDownloadBaseFolderPath stringByAppendingPathComponent:file];//根据文件名和路径构建出文件的绝对路径
NSFileManager *fm = [NSFileManager defaultManager];//获取文件管理器
[fm removeItemAtPath:filePath error:nil];//如果文件已经存在则移除该文件,文件不存在时也不会抛出异常,如果想捕获提示信息,可以定义一个NSError传递给error参数即可
if([data writeToFile:filePath atomically:YES])//以原子处理的方式将内容写进文件中
{
   return filePath;
}
else
{
   return nil;
}

 

    Android端

    这个由于是java开发的,这个过程将变得比iOS上简单n倍,具体代码如下:

 

public void download() throws Exception {
	InputStream is = null;
	BufferedInputStream bis = null;
	FileOutputStream fos = null;
	BufferedOutputStream bos = null;
	try {
		httpClient = new DefaultHttpClient(new BasicHttpParams());
		HttpPost httpRequest = new HttpPost(validateURL);//validateURL是的请求地址
		HttpResponse response = httpClient.execute(httpRequest);
		Header[] headers = response.getAllHeaders();
		long size = 0;//文件大小
		String suff = "";//文件后缀名
		for(Header h : headers) {
			if("Content-Disposition".equals(h.getName())) {
				suff = h.getValue();
				Log.i("janken", suff);
			} else if ("Content-Length".equals(h.getName())) {
				size = Long.valueOf(h.getValue());
				Log.i("janken", size + "");
			}
		}
		if (response.getStatusLine().getStatusCode() != HttpStatus.SC_OK) {
			throw new Exception("请求失败");
		}
		HttpEntity resEntity = response.getEntity();
		is = resEntity.getContent();//获得文件的输入流
		bis = new BufferedInputStream(is);
		File newFile = new File("/sdcard/test." + suff);
		fos = new FileOutputStream(newFile);
		bos = new BufferedOutputStream(fos);
			
		byte[] bytes = new byte[4096];
		int len = 0;//最后一次的长度可能不足4096
		while((len = bis.read(bytes)) > 0) {
			bos.write(bytes,0,len);
		}
		bos.flush();
	} finally {
		if(bis != null)bis.close();
		if(bos != null)bos.close();
		if(fos != null)fos.close();
		httpClient.getConnectionManager().shutdown();
	}
}

 

  

 转自:http://www.cnblogs.com/janken/archive/2012/06/06/2534977.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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