struts2之ModelDriven

本文介绍Struts2框架中ModelDriven接口的作用及其使用方法,展示如何通过实现此接口简化表单数据绑定过程,并提高代码复用性。

在Struts 2中,提供了另外一种直接使用领域对象的方式,就是让action实现com.opensymphony. xwork2.ModelDriven接口。ModelDriven让你可以直接操作应用程序中的领域对象(模型对象),允许你在Web层和业务逻辑层使用相同的对象。

ModelDriven接口中只有一个方法,如下:

 

 

 

 
  1. public T getModel()  
该方法返回一个用于接收用户输入数据的模型对象。
在页面中,这个模型对象中的属性可以直接通过属性名来访问(如username),而不需要使用形如“user.username”这种格式的表达式,
在action中也不需要为这个模型对象提供JavaBean风格的getter和setter方法。但是必须要在action中进行new操作,ModelDriven要使用泛型哦

下面我们让在3.1节创建的LoginAction类实现ModelDriven接口,修改后的代码如例3-7所示。

例3-7 LoginAction.Java

 

  1. package org.sunxin.struts2.ch03.action;  
  2. import org.sunxin.struts2.ch03.model.User;  
  3. import com.opensymphony.xwork2.Action;  
  4. import com.opensymphony.xwork2.ModelDriven;  
  5. public class LoginAction implements Action,ModelDriven<User>  
  6. {   
  7. private User user = new User();  
  8.  @Override  
  9. public String execute() throws Exception  
  10. {  
  11. …  
  12. //省略  
  13. }  
  14.  @Override  
  15. public User getModel()  
  16. {  
  17. return user;  
  18. }  
  19. }  

 

 

修改login.jsp,修改后的代码如例3-8所示。

例3-8 login.jsp

 

  1. …  
  2. <form action="login.action" method="post">  
  3. <table>  
  4. <tr>  
  5. <td>用户名:</td>  
  6. <td><input type="text" name="username"></td>  
  7. </tr>  
  8. <tr>  
  9. <td>密码:</td>  
  10. <td><input type="password" name="password"></td>  
  11. </tr>  
  12. <tr>  
  13. <td><input type="reset" value="重填"></td>  
  14. <td><input type="submit" value="登录"></td>  
  15. </tr>  
  16. </table>  
  17. </form>  
  18. …  

 

 

LoginAction实现了ModelDriven接口,表单字段就不需要再使用 “user.”前缀了。

修改success.jsp,修改后的代码如例3-9所示。

例3-9 success.jsp

 

  1. …  
  2. <body>  
  3. <h3><s:property value="username" />,欢迎您登  
  4. 录程序员之家网站(www.sunxin.org)。</h3>  
  5. </body>  
  6. …  

 

 

 

那么什么时候应该直接使用领域对象,什么时候应该实现ModelDriven接口呢?

这两种方式实际上并没有本质的区别,对于大多数的应用,使用任何一种方式都可以。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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