webservice(三)

本文介绍如何使用Java的HttpURLConnection类来访问WebService服务。通过一个具体示例展示了发送SOAP请求和解析响应的过程,包括设置HTTP请求头、发送请求数据、读取响应并使用DOM4J解析返回的数据。

主题:利用httpUrlConnection进行webservice访问

想要利用httpUrlConnection访问webservice,必须利用携带消息体,并且必须知道响应体的格式才知道获取的节点

利用工具包


下面是通过eclipse访问得到的消息体


下面是代码:

package Client2;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStream;
import java.io.StringReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URI;
import java.net.URL;
import java.net.URLConnection;
import java.util.List;

import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.SAXReader;

public class Client {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		URL url =  new URL("http://127.0.0.1:8080/datetime");
		URLConnection connection = url.openConnection();
		HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection)connection;
		httpURLConnection.setDoInput(true);
		httpURLConnection.setDoOutput(true);
		httpURLConnection.setRequestProperty("Content-Type","text/xml;charset=UTF-8");
		httpURLConnection.setRequestMethod("POST");
		String data = ""
				+""
				+"";

		//获得输出流
		OutputStream out = httpURLConnection.getOutputStream();
		//发送数据
		out.write(data.getBytes());
		//判断请求成功
		if(httpURLConnection.getResponseCode() == 200){
			//获得输入流
			InputStream in = httpURLConnection.getInputStream();
			//使用输入流的缓冲区
			BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
			StringBuffer sb = new StringBuffer();
			String line = null;
			//读取输入流
			while((line = reader.readLine()) != null){
				sb.append(line);
			}
			//创建sax的读取器
			SAXReader saxReader = new SAXReader();
			//创建文档对象
			Document doc = saxReader.read(new StringReader(sb.toString()));
			//获得请求响应return元素
			List eles = doc.selectNodes("//return");
			for (Element ele : eles){
				System.out.println(ele.getText());
			}
}
	}
}
运行结果:2017-04-11

本例子的webservice在上一篇文章有。

最后,本来想写一篇ajax访问webservice的,其实访问形式都差不多,就是携带消息体,然后解析响应体


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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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