session.setAttribute和session.getAttribute(

本文介绍了B/S架构中的会话管理机制,详细解释了如何利用session对象存储和获取用户数据,包括session的设置、获取方法及其实现原理。

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网上搜了些资料
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B/S架构中,客户端与服务器连接,在服务端就会自动创建一个session对象. session.setAttribute("username",username); 是将username保存在session中!session的key值为“username”value值就是username真实的值,或者引用值.这样以后你可以通过session.getAttribute("username")的方法获得这个对象. 比如说,当用户已登录系统后你就在session中存储了一个用户信息对象,此后你可以随时从session中将这个对象取出来进行一些操作,比如进行身份验证等等.
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1、request.getSession()可以帮你得到HttpSession类型的对象,通常称之为session对象,session对象的作用域为一次会话,通常浏览器不关闭,保存的值就不会消失,当然也会出现session超时。服务器里面可以设置session的超时时间,web.xml中有一个session time out的地方,tomcat默认为30分钟 2、session.setAttribute("key",value);是session设置值的方法,原理同java中的HashMap的键值对,意思也就是key现在为“user”;存放的值为userName,userName应该为一个String类型的变量吧?看你自己的定义。 3、可以使用session.getAttribute("key");来取值,以为着你能得到userName的值。 4、注意:getAttribute的返回值类型是Object,需要向下转型,转成你的userName类型的,简单说就是存什么,取出来还是什么。 5、setAttribute和getAttribute就是基于HashMap的put方法和get方法实现的,一般叫键值对或者key-value,即通过键找到值。例如你的名字和你的人的关系,只要一叫你的名字,你就会喊到,通过你的名字来找你的人,简单说这就是键值对的概念。
在 Python 中,可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合预测。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100) Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 将数据存放在DataFrame对象中 data = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y}) # 添加截距项 data = sm.add_constant(data) # 拟合OLS回归模型 model = sm.OLS(data['Y'], data[['const', 'X']]) result = model.fit() # 输出回归结果 print(result.summary()) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个简单的随机数据集,其中 X 是自变量,Y 是因变量。然后,我们将数据存放在了一个 pandas 的 DataFrame 对象中,并使用 sm.add_constant() 函数添加了截距项。接着,我们使用 sm.OLS() 函数拟合了OLS回归模型,并将结果保存在了 result 变量中。最后,我们使用 result.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。 需要注意的是,在使用 statsmodels 进行OLS回归模型拟合时,需要显式地添加截距项,否则结果会有偏差。此外,我们还可以使用 result.predict() 方法来进行预测,即: ```python # 进行预测 new_data = pd.DataFrame({'X': [0.1, 0.2, 0.3]}) new_data = sm.add_constant(new_data) prediction = result.predict(new_data) # 输出预测结果 print(prediction) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个新的数据集 new_data,然后使用 result.predict() 方法对其进行预测,并将结果保存在了 prediction 变量中。最后,我们使用 print() 函数输出了预测结果。
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