struts2 向action提交list

本文详细介绍了如何在Struts2中使用List进行数据传递及动态创建对象实例的方法,包括基本原理、实现方式以及相关配置。
1. 基本原理 

在action里面定义 
private List<String> list=new ArrayList<String>(); 
页面写上 
<input type="text" name="list[0]"/> 
<input type="text" name="list[1]"/> 
<input type="text" name="list[2]"/> 
那么提交过去就是3个元素的list了 
如果list里面是自己的类 
可以这样 
private List<User> users; 
在页面这样 
<input type="text" name="users[0].name" value="aaa" />  
<input type="text" name="users[1].name" value="bbb" /> 
就可以了。 

注:这种方法存在一个问题,就是list的控制是手动控制的,如果为null就会引发异常。但是个是简单的示例,下面用iterator标签控制数据的加载,并为action获取数据做保证。 

2. 实现方法 

Struts2中支持使用List在页面和Action之间直接传递表格数据。下面是一个示例: 
public class Person { 
int id; 
String name; 
int age; 
float height; 


这是一个POJO,getter和setting省略了。 

action中可以这样使用: 
public class MyAction { 
public List getPeopleList() { … } 
public void setPeopleList( List peopleList ) { … } 
… 

在我们使用Person类之前,需要添加一个配置文件,MyAction-conversion.properties,把这个文件和MyAction放在一起。 
这个文件里只有一行内容: 
Element_peopleList=Person 
前缀Element_是一个常量,表明等号左边的表达式中跟在这个常量后面的是Action类中一个List类型的字段名。 
等号右边的表达式是全类名(包含package) 
下面是一个页面的代码片段: 
<s:form action="update" method="post" > 
<s:iterator value="peopleList" status="stat"> 
<s:hidden 
name="peopleList[%{#stat.index}].id" 
value="%{peopleList[#stat.index].id}"/> 
<s:textfield label="Name" 
name="peopleList[%{#stat.index}].name" 
value="%{peopleList[#stat.index].name}"/> 
<s:textfield label="Age" 
name="peopleList[%{#stat.index}].age" 
value="%{peopleList[#stat.index].age}" /> 
<s:textfield label="Height" 
name="peopleList[%{#stat.index}].height" 
value="%{peopleList[#stat.index].height}"/> 
<br/> 
s:iterator> 
<s:submit value="Update"/> 
s:form> 


使用这段代码,Struts2会创建一个Person类的ArrayList,并且用setPersonList这个方法把页面表格中的值传递回Action。 
如果你是想从用户界面中动态创建列表值,需要允许Struts2给列表中类的实例。那么在配置文件MyAction-conversion.properties中添加一行: 
CreateIfNull_peopleList = true 
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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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