webservice入门(二)

本文介绍如何使用JDK内置的WebService API创建并发布WebService服务。通过示例代码演示了@WebService注解的使用方法,以及如何利用Endpoint.publish方法将服务绑定到特定URL。同时提供了客户端调用服务的示例。

主题:利用jdk编写webservice服务发布并测试使用


jdk中所有关于webservice的类都存放在javax.xml.ws


主要类有:

a) @WebService 它是一个注解,用在类上指定将此类发布成一个webservice服务.

b) Endpoint – 此类为端点服务类,它的方法publish用于将一个已经添加了@WebService注解对象绑定到一个地址的端口上。Endpoint是jdk提供的一个专门用于发布服务的类,它的publish方法接收两个参数,一个是本地的服务地址,二是提供服务的类。它位于javax.xml.ws.*包中。

static Endpoint.publish(String address, Object implementor) 在给定地址处针对指定的实现者对象创建并发布端点。stop方法用于停止服务。

其他注意事项:

1) 给类添加上@WebService注解后,类中所有的非静态方法都将会对外公布。不支持静态方法,final方法。

2) 如果希望某个方法(非static,非final)不对外公开,可以在方法上添加@WebMethod(exclude=true),阻止对外公开。

3) 如果一个类上,被添加了@WebService注解,则必须此类至少有一个可以公开的方法,否则将会启动失败。

4) 服务类中不能没有方法

5) @WebMethod(exclude=true)屏蔽方法


以下是测试Demo和结果截图

package cn.ccdio;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import javax.jws.WebMethod;
import javax.jws.WebService;

@WebService
public class DateTime {
	@WebMethod
	public String getDateTime(){
		Date date = new Date();
		String pattern = "yyyy-MM-dd";
		SimpleDateFormat dateFormat =  new SimpleDateFormat(pattern);
		return dateFormat.format(date);
	}
}


package PublicServer;

import javax.xml.ws.Endpoint;

import cn.ccdio.DateTime;

public class Public {
	public static void main(String[] args) {
		Endpoint.publish("http://127.0.0.1:8080/datetime",new DateTime());
	}
}


//客户端测试
package Client;

import cn.ccdio.DateTime;
import cn.ccdio.DateTimeService;

public class Client {
	public static void main(String[] args) {
		//获取访问点集合
		DateTimeService dts= new DateTimeService();
		//获取服务类
		DateTime dt = dts.getDateTimePort();
		//调用方法
		String result = dt.getDateTime();
		//
		System.out.println(result);
	}
}





多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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