Servlet入门

本文详细介绍了JavaWeb开发中的URL与URI的区别,HTTP请求与响应结构,包括请求转发、响应重定向、Cookie和Session的使用,以及ServletContext的作用。同时涵盖了解决中文乱码、GET/POST编码、web.xml配置和Maven打包发布等内容。

URL和URI:
URL统一资源定位符,表示对外暴露的整个网址
URI统一资源标示符,表示资源的访问路径,与servlet绑定的地址

HTTP请求结构:

HTTP请求包含三部分:请求行、请求头、请求体
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请求行包含:请求方法、请求URI、HTTP协议和版本
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HTTP响应结构:

HTTP响应包括三部分:响应行、响应头、响应体
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响应行包含:HTTP协议及版本、状态码和状态码描述
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HTTP常见状态码:
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ContentType决定浏览器对响应体的处理方式:
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请求转发与响应重定向

request.getRequestDispatcher().forward()请求转发,只会产生一次请求,服务器跳转,地址栏中的地址不变,请求处理的方式要一致,只能在应用内转发;
response.sendRedirect()响应重定向,会产生两次请求,地址栏中的地址会变,响应重定向后的请求默认是Get方法,需要用doGet()方法去处理;

设置请求自定义属性:(只适用于请求转发的场景)
request.setAttribute(属性名,属性值);设置请求属性
Object attr=request.getAttribute(属性名,属性值);获取请求属性

Cookie和Session

Cookie是浏览器保存在本地的文本内容,默认只有当前域名下的程序才能读取数据,Cookie具有实效性,会伴随请求头发送给服务器。

Cookie的实效性有两种:

  • 默认Cookie有效期和当前浏览器进行绑定,浏览器关闭时失效
  • 设置过期时间,Cookie过期后才会失效
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    Session用于保存浏览器窗口对应的数据,存储在服务器中,具有实效性,Session通过浏览器Cookie的SessionId值提取用户数据,Session默认时长是30分钟
    request.getSession()获取Session对象
    get|set|removeAttribute()获取|设置|删除Session属性
    setMaxInactiveInterval()设置Session超时时间
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默认浏览器窗口关闭后cookie消失,session还存在,默认30分钟后session销毁;

在请求转发中,可以使用请求自定义属性完成跨请求的数据交换;在响应重定向中,可以使用session完成跨请求的数据交换功能;

Chrome浏览器中打开的不同页面携带相同的session信息

ServletContext

Servlet上下文对象,是Web应用全局对象,一个Web应用只会创建一个ServletContext对象,随着Web应用启动自动创建

ServletContext可以自定义属性,可以将一些静态数据存放在ServletContext自定义属性中,方便取用
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Java Web三大作用域对象

  • HttpServletRequest,请求对象
  • HttpSession,用户会话对象
  • ServletContext,Web应用全局对象

解决中文乱码问题:
由于发送方和接收方对数据使用不同的字符集解析会导致中文乱码问题,统一使用UTF-8编码即可解决中文乱码问题。

请求中的GET方法默认使用UTF-8编码,POST方法需要额外设置UTF-8编码。
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响应中通过setContentType设置字符集即可
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web.xml常用配置
1.设置默认首页,输入localhost:8080可以默认进入的页面
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2.通配符的使用
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启动时加载Servlet

  • web.xml使用<load-on-startup>设置启动加载
  • <load-on-startup>0~9999</load-on-startup>数字越小越靠前
  • 启动时加载在工作中用于系统的预处理

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自定义错误页面
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Java Web打包与发布

Java Web采用war包发布
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Maven的Scope属性
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使用maven打包后,将war包复制到tomcat的webapps目录下,即发布完成
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Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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