中文乱码问题

本文介绍如何在Eclipse环境中解决中文乱码问题,包括设置Eclipse、Tomcat及MySQL的UTF-8编码,确保从前端到数据库全程使用统一字符集。

 

前一段在eclipse下做一个小东东,中文乱码问题很令人头疼,现在把它总结一下。开发环境是eclipse3.0 + tomcat6.0 + mysql server5.0, 字符集统一为utf-8. 我们先从前端页面说起,然后说数据库中的编码问题。

首先,在eclipse菜单“首选项”中,更改“general”中工作区间的文本字符集选项,选为utf-8,这样在新建jsp时,默认的字符集就是utf-8. 然后,新建一个fiter,该文件用来过滤所有的请求,设置其中的编码格式为utf-8.

<filter>
		<description>
		</description>
		<display-name>
		CharacterEncodingFilter</display-name>
		<filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name>
		<filter-class>com.cms.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>
		<init-param>
                      <param-name>encoding</param-name>
                      <param-value>utf-8</param-value>
                </init-param>
	</filter>
   

 重要的一点是,在工程下的web.xml中要将字符集过滤器的filter mapping放在其它mapping的前边。

  <filter>
    <display-name>LoginFilter</display-name>
    <filter-name>LoginFilter</filter-name>
    <filter-class>com.cms.filter.LoginFilter</filter-class>
  </filter>
 

应用端的字符集设置工作完成后,我们要设置一下mysql的数据库字符集。首先,我们在mysql安装文件夹下,找到my.ini文件,在这个文件中设置了数据库默认的端口号和字符集:

[client]
port=3306

[mysql]
default-character-set=latin1

在这里,我们可以更改它的默认字符集,如果要使默认字符集为utf-8 , 那么就可以把latin1改为utf8 。my.ini文件中总共需要两处这样相同的改动。更改完成后保存,重启mysql,如果已经建好的数据库被设置的字符集不是utf-8,直接点数据库属性,在里边改过来就行了。这时候我们可以新建一个数据库,它的默认字符集就是utf-8了。

 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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