我理解的webservice是这样的

本文介绍了Webservice作为一种跨平台的数据交换标准,在不同项目间的应用实例。解析了Webservice的工作原理,并详细阐述了XML、SOAP等关键技术的作用。
        </div>
        <h1>我理解的webservice是这样的</h1>
        <div class="txt-infr">
            <!--<em class="iconfont"></em>-->
            <em class="font">发布时间:</em>
            <span>2016-01-10</span>
            <!--<em class="iconfont"></em>-->
            <em class="font">作者:</em>
            <span>迹忆</span>
            <em class="font">浏览次数:</em>
            <!--<em class="iconfont"></em>-->
            <span class="count"></span>
        </div>
        <div class="graf-box">
            <p>
最近在工作中遇到这样的一个项目(暂且定为项目A),项目A本身是用PHP开发的,但是其数据是来自于另一个使用java开发的项目(暂且定为项目B),项目A不能操作项目B的数据库,它有其自己的一套数据库,只是有些地方需要用到项目B中的内容。所以在这里就需要一种通信方式,可以使B中的数据可以传到A中。很当然的就选择了Webservice,我使用PHP在项目A中搭建了Webservice服务,向B提供了我需要实现的接口,只要B调用相应的接口,按照接口要求的数据格式将数据传输到A中,这就大功告成了。</p>

那Webservice究竟是个什么东西呢,刚开始使用的时候我在网上也查了很多的资料,下面就我自己对Webservice的理解向大家分享一下。

Webservice可以看做不同设备之间通信的一种标准,和具体的某种语言没有关系,如果非要说有关系的话,那就是每种语言都按照这个webservice标准来开发相应的函数以实现此标准。就向我上面说的项目B向项目A传输数据,需要按照这个Webservice标准来传输才可以成功。

当然对于上述案例如果说是项目A需要在本地存一份项目B中的部分数据,但是对于业务逻辑是和B没有关系的,那么就需要A来提供webservice服务,由B来调用接口发送数据,接下来就没有B什么事儿了,仅当B中相应数据有更新的时候,再次调用A提供的webservice接口更新A中的数据就可以了。但是如果业务是这样的,项目A不需要存B中的数据,它只是用B中的部分数据做展示,那我们就需要在B中搭建Webservice服务,提供相应的接口,由A调用B提供的Webservice接口以此取出B中的数据,那这样当B中数据有更新的时候,A调用的数据也是最新的。

上面说了这么多,无非就是一句话

Webservice是被定义用来使不同应用之间通过网络传输数据的一种标准,此标准和具体的语言无关,至于哪种语言提供接口,哪种语言来调用要看项目的需要。

既然是一种标准,那就需要有相应的技术来支持这个标准的实现。下面就出现了Webservice中的四种技术——XML、WSDL、SOAP、UDDI。在一套完整的Webservice服务中,这四种技术各有其自己的实现价值,下面分别来介绍一下各自的用途

1.XML 

XML是用来标记数据的(对于XML标签详细介绍,可以参考W3C),因为上面我们说过,webservice不依赖于某一门特定的编程语言。而不同的系统可能是使用不同的编程语言来开发,(如上:项目A使用PHP开发,项目B使用Java开发)所以说就需要一种方式来交换数据,这种方式同样不依赖于某种编程语言,大多数软件都集成了XML标签,因此使用XML格式的数据来实现数据的交换。

2.SOAP 

SOAP是一种特殊的协议,用来传输数据。当调用方一旦发现提供Webservice接口的地址,它将会使用SOAP协议和提供Webservice的系统进行连接。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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