Android的volley请

本文详细介绍了Volley网络库的功能特性,包括异步下载、网络请求管理、缓存机制、请求优先级设置及取消请求等功能,并提供了GET和POST请求的具体实现示例。

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Volley提供的功能  简单来说,它提供了如下的便利功能:

  1. JSON,图像等的异步下载;
  2. 网络请求的排序(scheduling)
  3. 网络请求的优先级处理
  4. 缓存
  5. 多级别取消请求
  6. 和Activity和生命周期的联动(Activity结束时同时取消所有网络请求)


Volley在不同的线程上异步执行所有请求而避免了阻塞主线程



Volley到底有哪些特点呢?

  • 自动调度网络请求
  • 多个并发的网络连接
  • 通过使用标准的HTTP缓存机制保持磁盘和内存响应的一致
  • 支持请求优先级
  • 支持取消请求的强大API,可以取消单个请求或多个
  • 易于定制
  • 健壮性:便于正确的更新UI和获取数据
  • 包含调试和追踪工具


//volley的get请求:
private void volleyGet() {
		String url = Contant.Url + "?" + Contant.params;
		StringRequest request = new StringRequest(Method.GET, url,
				new Listener<String>() {
					public void onResponse(String arg0) {
						Log.e("", " arg 0 = " + arg0);
					}
				}, new Response.ErrorListener() {
					public void onErrorResponse(VolleyError arg0) {
						Log.e("", "onErrorResponse  arg0 = " + arg0.toString());
					}
				});
		request.setTag("abc");
		MyApp.getHttpQueue().add(request);
	}
//volley的post请求:
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">public void volleyPost() {</span>
		String url = Contant.Url;
		Map<String, String> params = new HashMap<String, String>();
		params.put("subject", "1");
		params.put("model", "c1");
		params.put("testType", "");
		params.put("key", "08b71a6e8398e19496629d830527d543");

		Request<JSONObject> request = new NormalPostRequest(url,
				new Listener<JSONObject>() {
					public void onResponse(JSONObject arg0) {
						Log.i("", "--------volleyPost arg0=" + arg0);
					}
				}, new ErrorListener() {
					public void onErrorResponse(VolleyError arg0) {
					}
				}, params);
		MyApp.getHttpQueue().add(request);
	}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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