Servlet开发入门(一)

理解Servlet在MVC架构中的作用及其实现流程
本文详细介绍了Servlet的概念、用途及其在MVC架构中的角色,包括Servlet的基本工作流程和如何实现一个Servlet。此外,文章还探讨了Servlet与JSP、JavaBean之间的关系,以及它们在Web开发中的协同作用。

原始出处:http://zhaoyuqiang.blog.51cto.com/6328846/1144626

JSP + JavaBean + Servlet可是说就算是MVC了,Servlet在开发中一直扮演着很重要的角色,所有的标准开发都离不开Servlet,我们来看一下到底什么是Servlet,它有什么样的用途。


Servlet简介



   Servlet(服务器端小程序)是使用java语言编写的服务器端程序,可以像JSP一样,生成动态的WEB页,Servlet主要运行在服务器端,并由服务器调用执行,是一种按照Servlet标准开发的类。

  Servlet程序是java对CGI(公共网关接口)程序的实现,但是与传统CGI的多进程处理操作不同的是,Servlet采用了多线程的处理方式,这样就使得Servlet程序的运行效率比传统的CGI更高,而且Servlet还保留有java的可移植性的特点,这样使得Servlet更容易使用,功能也更加强大

   知道Applet的读者应该觉得它与Servlet很相似,都是应用小程序

  之前所编写的jsp程序,基本上还是为了Servlet进行服务的,如果说句更专业的话,从JSP的发展来看,是先产生了Servlet,之后再产生了JSP,因为Servlet的开发较为困难,所以为了java技术可以走的更好,SUN公司向微软公司学习了ASP技术的特点,这才有了JSP程序,但是JSP程序在执行的时候依然是依靠.*class文件的执行,所以JSP的骨子里依然是Servlet


Servlet处理的基本流程


 

Servlet处理的基本流程(如下图)

     1.  客户端(很可能是WEB浏览器)通过HTTP提出请求

     2.   WEB服务器接收该请求并将其发送给Servlet。如果这个Servlet尚未被加载,web服务器将把它加载到java虚拟机并且执行它。

     3.    Servlet程序将接受该HTTP请求并执行某种处理

     4.   Servlet会将处理后的结果向web服务器返回应答

     5.   WEB服务器将从Servlet收到的应答发回给客户端

 


 

Servlet程序实现


 

Servlet程序实现

        在整个Servlet程序之中最重要的就是Servlet接口,在此接口下定义一个GenericServlet的子类,但是一般不会直接集成此类,而是根据所使用的协议选择GenericServlet的子类继承,例如:现在是采用HTTP协议处理的,所以一般而言当需要使用HTTP协议操作时用户自定义的Servlet类都要继承HttpServlet类。

 

 

要想在程序中实现一个Servlet的话,则必须继承HttpServlet类,这个类主要是针对于HTTP协议而生的。

 

JSP、javaBean和Servlet之间的关系



           简单的说  Servlet负责根据URL的路径结构进行分析,然后调用javaBean进行业务逻辑处理,结果交给JSP进行标示处理

   JSP文件中只使用非常少量的javaScript。  Servlet充当控制者的角色,负责管理对请求的处理,创建JSP页需要使用javaBean和对象,同时根据用户的动作决定把那个JSP页传给请求者。特别注意的是,在JSP页中没有处理逻辑,它仅负责检查原先由javaScript创建的对象或javaBean,从Servlet中提取动态内容插入静态模板。这是一种有代表性的方法,它清晰的分离了表达和内容,明确了角色的定义以及开发者与网页设计者的分工。

 

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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