Tomcat架构分析概览

Service中配置了实际工作的Engine,同时配置了用来处理业务的线程组Executor(如果没有配置则用系统默认的WorkThread模式的线程组),以及处理网络socket的相关组件connector。详细情况如图所示。 
 
图中,1:n代表一对多的关系;1:1代表一对一的关系。 

StandEngine, StandHost, StandContext及StandWrapper是容器,他们之间有互相的包含关系。例如,StandEngine是StandHost的父容器,StandHost是StandEngine的子容器。在StandService内还包含一个Executor及Connector。 
1) Executor是线程池,它的具体实现是java的concurrent包实现的executor,这个不是必须的,如果没有配置,则使用自写的worker thread线程池 
2) Connector是网络socket相关接口模块,它包含两个对象,ProtocolHandler及Adapter 
  • ProtocolHandler是接收socket请求,并将其解析成HTTP请求对象,可以配置成nio模式或者传统io模式
  • Adapter是处理HTTP请求对象,它就是从StandEngine的valve一直调用到StandWrapper的valve

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值