Android异步线程与Bundle消息传递


package com.lzr;
/////验证异步线程
/////先修改AndroidManifest.xml来默认启动HanderTest2这个Activity
////使用Looper来启动另一个线程实现handler
////HandlerThread对象用法
////Bundle对象用法
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.os.Handler;
import android.os.HandlerThread;
import android.os.Looper;
import android.os.Message;

public class Handlertest2 extends Activity {

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
// TODO Auto-generated method stub
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.main);
//打印当前线程的ID
System.out.println("Activity--->"+Thread.currentThread().getId());

///生成一个HandlerThread线程对象,实现使用Looper来处理消息队列的功能,这个类由Android提供
HandlerThread handlerThread=new HandlerThread("handler_thread");
////在使用HandlerThread的getLooper()方法前,必须先调用start()启动线程
handlerThread.start();

////
MyHandler myHandler=new MyHandler(handlerThread.getLooper());
Message msg=myHandler.obtainMessage();

////生成Bundle对象
Bundle b=new Bundle();
b.putInt("age", 25);
b.putString("name", "make");
msg.setData(b);
////将msg发送到目标对象,所谓目标对象,就是生成该对象的handler对象,如myHandler
msg.sendToTarget();///调用当生成的对象发送给handleMessage(Message msg)



}
class MyHandler extends Handler{

public MyHandler()
{}
////使用looper来使Handler从另外一个线程中的消息队列中取得数据
public MyHandler(Looper looper)
{
super(looper);
}
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
// TODO Auto-generated method stub
///super.handleMessage(msg);
Bundle b=msg.getData();
int age=b.getInt("age");
String name=b.getString("name");
System.out.println("age is"+age+" name is"+name);
System.out.println("handler--->"+Thread.currentThread().getId());
System.out.println("handlerMessage");

}

}


}

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爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。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爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。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。系统还提供多种图表类型,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。
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