SpringMVC:文件上传

SpringMVC文件上传实战
本文详细介绍如何使用SpringMVC框架结合Apache Commons FileUpload库实现文件上传功能,包括配置MultipartResolver、处理文件流及异常解析,适用于需要上传二进制文件的场景。

1. 基于apatch的commons-fileupload.jar完成上传

2. MultipartResovler作用

            2.1 把客户端上传的文件流转换成MultipartFile封装类

            2.2通过MultipartFile封装类获取文件流

3. 表单数据类型分类

3.1 在<form>中的entype属性控制表单类型

3.2 默认值application/x-www-form-urlencoded,普通表单数据(少量文字信息)

3.3 text/plain 大文字量时使用的类型。邮件.论文

3.4 multipart/form-data表单中包含二进制文件内容

4. 实现步骤

4.1 导入SpringMVC包和apatch文件上传commons-fileupload.jar和commons-io.jar两个jar包

4.2 编写jsp页面

<form action="upload" enctype="multipart/form-data" method="post">

姓名:<input type="text" name="name"/><br/>

文件:<input type="file" name="file"/><br/>

<input type="submit" value="提交"/>

</form>

4.3 配置springmvc.xml

<!-- MultipartResolver解析器 -->

   <bean id="multipartResolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver">

    <property name="maxUploadSize" value="50"></property>

   </bean>

   

   <!-- 异常解析器 -->

   <bean id="exceptionResolver" class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver">

<property name="exceptionMappings">

<props>

<prop key="org.springframework.web.multipart.MaxUploadSizeExceededException">/error.jsp</prop>

</props>

</property>

</bean>

4.4 编写控制器类

            4.4.1 MultipartFile对象名必须和<input type=”file” name=”文件名”>的name属性的属性值一致

@RequestMapping("upload")

public String upload(MultipartFile file, String name) throws IOException{

String filename = file.getOriginalFilename();

String suffix = filename.substring(filename.lastIndexOf("."));

String uuid = UUID.randomUUID().toString();

if(suffix.equalsIgnoreCase(".txt")){

FileUtils.copyInputStreamToFile(file.getInputStream(), new File("G:\\"+uuid+suffix));

return "/index.jsp";

}else{

return "/error.jsp";

}

}

 

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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