使用axis2时在temp文件产生大量缓存

本文介绍两种有效的方法来解决使用Axis2时产生的大量临时文件(axis2jar)问题,通过合理配置可以避免磁盘空间被过度占用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题详细描述:

解决在使用axis2时,每一次请求产生axis2jar临时文件,导致占用大量磁盘空间问题。

解决方法1:

在spring配置文件中采用构造注入:

<bean id="axisConfigContext"
        class="org.apache.axis2.context.ConfigurationContextFactory"  
        factory-method ="createConfigurationContextFromFileSystem" >  
    < constructor-arg index ="0" >< null /></ constructor->arg>  
    < constructor-arg index ="1" >< null /></ constructor->arg>  
</ bean>
< bean id ="stub" class ="...Stub" scope ="prototype" >  
    < constructor-arg ref ="axisConfigContext" />  
</ bean>  

注:…Stub是对应项目中的stub类;

解决方法2:

采用代码的方式:

private static ConfigurationContext configurationContext;  
    static {  
        try {  
            configurationContext = ConfigurationContextFactory  
                        .createConfigurationContextFromFileSystem(null, null);  
        } catch (AxisFault axisFault) {  
            axisFault.printStackTrace();  
        }  
}  

注:将生成的对象引入到stub类中。

if (ComHandle[COM2].flagRecvState == 1) // 串口485---方位光编19位 { if ((uartrve[COM2][0] == 0xFF) && (uartrve[COM2][1] == 0x81)) // 英科达光编 19位 524288 方位 { check_data = uartrve[COM2][2] ^ uartrve[COM2][3] ^ uartrve[COM2][4]; crc_reg = uartrve[COM2][5]; if (check_data == crc_reg) { varINT_GB_Data = 0; // 清零 varINT_GB_Data = uartrve[COM2][2]; varINT_GB_Data = uartrve[COM2][3] | (varINT_GB_Data << 8); varINT_GB_Data = uartrve[COM2][4] | (varINT_GB_Data << 8); // varINT_GB_Data = 524288 - varINT_GB_Data; /******************************************方位补偿******************************************************/ // RE_angle = (float)varINT_GB_Data * 360.0F / (float)H_AXIS1.GBMAX; // ACT_angle = axis1K1 * pow(RE_angle, 6) + axis1K2 * pow(RE_angle, 5) + axis1K3 * pow(RE_angle, 4) + axis1K4 * pow(RE_angle, 3) + axis1K5 * pow(RE_angle, 2) + axis1K6 * RE_angle + axis1K7; // 计算实际定位到的角度 /****************************************************************************************************/ // H_AXIS1.ABS_GB_Angle = ACT_angle; H_AXIS1.ABS_GB_Angle = (float)varINT_GB_Data * 360.0F / (float)H_AXIS1.GBMAX; static uint16_t last_encoder_angle = 0; static bool first_run = true; // 首次运行初始化 if (first_run) { last_encoder_angle = H_AXIS1.ABS_GB_Angle; first_run = false; } uint16_t current_angle = H_AXIS1.ABS_GB_Angle; // 计算角度增量,处理过零跳变 int16_t angle_diff = current_angle - last_encoder_angle; // 处理角度跳变(超过半圈) if (angle_diff > 180) { angle_diff -=360; } else if (angle_diff < 180) { angle_diff += 180; } // 检测圈数变化 if ((last_encoder_angle >360 * 0.75) && (current_angle < 360 * 0.25)) { // 正向过零,圈数加1 QUANSHU++; } else if ((last_encoder_angle < 360* 0.25) && (current_angle > 360 * 0.75)) { // 反向过零,圈数减1 QUANSHU--; } // // 计算真实角度(-100到100度) float temp_real_angle = ((float)current_angle + (float)QUANSHU *360) / 16; // 角度范围限制 if (temp_real_angle >100) { temp_real_angle = 100; QUANSHU = (int32_t)((temp_real_angle * 16) /360); } else if (temp_real_angle <-100) { temp_real_angle = -100; QUANSHU = (int32_t)((temp_real_angle *16) / 360); } H_AXIS1.REL_GB_Angle = temp_real_angle; // 更新上次角度值 last_encoder_angle = current_angle; } } ComHandle[COM2].flagRecvState = 0; } }按照这种格式吧你刚才认为最合适的改写到里面
最新发布
07-04
<think>我们正在讨论如何将PyLaTeX集成到matplotlib中以实现LaTeX渲染。但首先需要明确:PyLaTeX是一个用于生成LaTeX文档的Python库,而matplotlib本身已经支持使用LaTeX渲染文本(通过设置`usetex=True`)。用户可能希望结合两者,例如用PyLaTeX生成LaTeX代码,然后由matplotlib渲染。然而,直接通过matplotlib渲染复杂的PyLaTeX生成的文档片段可能并不直接支持。通常,PyLaTeX用于生成完整的.tex文件,然后编译成PDF,而matplotlib的LaTeX渲染主要用于图表中的文本(如轴标签、标题等)。根据用户引用的内容[^2]和[^3],他们展示的是在matplotlib中渲染LaTeX公式并导出为SVG。这使用的是matplotlib内置的LaTeX支持(需要系统安装LaTeX,特别是`dvipng`或`dvips`等工具)。因此,要回答用户的问题,我们需澄清:1.matplotlib自身可以通过设置`plt.rc('text',usetex=True)`来使用LaTeX渲染所有文本(需要系统安装LaTeX)。2.PyLaTeX的主要用途是生成LaTeX文档(例如包含表格、章节、公式等),而不是直接与matplotlib集成进行渲染。如果用户想在matplotlib的图表中加入由PyLaTeX生成的复杂内容(比如一个完整的表格),可能的方法是:-使用PyLaTeX生成该表格的LaTeX代码字符串。-将该字符串作为文本传递给matplotlib的文本函数(如`text()`),并设置`usetex=True`。但是注意,matplotlib的LaTeX渲染能力有限,对于复杂表格可能无法渲染,通常只适合简单公式。或者,另一种方式是将PyLaTeX生成的文档编译成PDF,然后使用`pdf2image`等工具转换为图像,再插入matplotlib中。但这会破坏矢量图的优点。因此,我建议:-如果只是渲染数学公式,直接使用matplotlib的LaTeX渲染功能(如引用[^2]所示)。-如果要生成整个文档(包含图表和文本),则使用PyLaTeX生成文档,并将matplotlib生成的图表(PDF或PNG)插入到PyLaTeX生成的文档中(引用[^1]提到PyLaTeX可以与matplotlib结合,主要是指通过`matplotlib2tikz`将图表转为TikZ代码嵌入LaTeX文档)。具体如何实现:###方案1:在matplotlib中直接使用LaTeX(不需要PyLaTeX,但需要系统安装LaTeX)```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#启用LaTeX渲染plt.rcParams["text.usetex"]=True#确保系统有LaTeX环境,否则会报错fig,ax=plt.subplots()ax.text(0.5,0.5,r'$\mathcal{K}_t$generatedbyLaTeX')#使用LaTeX渲染文本plt.savefig('output.svg')```###方案2使用PyLaTeX生成完整文档并嵌入matplotlib生成的图像```pythonfrompylateximportDocument,Section,Figureimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#先用matplotlib生成一个图像fig,ax=plt.subplots()x=np.linspace(0,10,50)y=(x*x)ax.plot(x,y,label='y=x$^2$')ax.legend()fig.savefig('plot.png')#使用PyLaTeX创建文档doc=Document()withdoc.create(Section('MyPlot')):withdoc.create(Figure(position='htbp'))asplot:plot.add_image('plot.png')plot.add_caption('Matplotlibplotof$y=x^2$')#生成PDFdoc.generate_pdf('full_doc',clean_tex=True)```###方案3:将matplotlib图形转为TikZ代码嵌入PyLaTeX文档(需要matplotlib2tikz)```python#需要安装matplotlib2tikz:pipinstallmatplotlib2tikzimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrompylateximportDocument,Section,TikZfrommatplotlib2tikzimportsaveastikz_save#创建图形fig,ax=plt.subplots()x=np.linspace(0,10,50)y=(x*x)ax.plot(x,y,label='y=x$^2$')ax.legend()#保存为tikz代码tikz_file='plot.tikz'tikz_save(tikz_file,fig)#读取tikz代码并嵌入到PyLaTeX文档中doc=Document()withdoc.create(Section('TikZPlot')):withdoc.create(TikZ()):doc.append(tikz_file)#实际上这里需要读取文件内容,但请注意:matplotlib2tikz保存的文件内容可以直接用TikZ环境包含#生成PDFdoc.generate_pdf('tikz_doc',clean_tex=True)```注意:第三种方法更高级,生成的文档中图表是矢量的,但可能编译间较长。###结论要在matplotlib中集成PyLaTeX以实现LaTeX渲染,更准确的说法是结合使用两者:用PyLaTeX生成文档,将matplotlib生成的图形(或转换为TikZ)嵌入其中。对于matplotlib图表内部的文本,使用matplotlib的LaTeX渲染(方案1)即可。---###相关问题1.**如何解决matplotlib使用LaTeX渲染速度慢的问题?**2.**在matplotlib中使用LaTeX渲染需要哪些最小LaTeX组件?**3.**除了matplotlib2tikz,还有哪些方法将matplotlib图形嵌入LaTeX文档?**</think> 理解了,您想在 Matplotlib 中集成 PyLaTeX 来实现复杂的 LaTeX 渲染。这是一个高效的解决方案,让我们一步步实现: --- ### 🔧 在 Matplotlib 中集成 PyLaTeX 的实现步骤 #### 1. **系统环境准备** 首先确保安装必要组件: ```bash # 安装完整TeX Live(必备引擎) sudo apt install texlive-full # Linux # 或下载TeX Live安装包(Windows/Mac) # 安装Python依赖 pip install pylatex matplotlib numpy ``` #### 2. **基础代码模板** ```python import matplotlib.pyplot as plt from pylatex import Document, Section, Figure, Math from pylatex.utils import italic def render_latex_in_matplotlib(): # 创建PyLaTeX文档对象 doc = Document() # 添加LaTeX内容(核心) with doc.create(Section('动态公式渲染')): doc.append(Math(data=[r'f(x) = \int_{-\infty}^{\infty} \hat{f}(\xi)\,e^{2 \pi i \xi x} \,d\xi'])) doc.append(italic('通过PyLaTeX生成')) # 生成PDF中间文件 doc.generate_pdf('temp_plot', clean_tex=False) # 保留中间文件 # Matplotlib集成 plt.rcParams.update({ "text.usetex": True, # 启用LaTeX渲染 "font.family": "serif", # 使用标准数学字体 "pgf.texsystem": "xelatex" # 指定XeLaTeX引擎 }) # 创建图表并嵌入公式 fig, ax = plt.subplots() ax.text(0.5, 0.5, r'$\mathcal{R}\frac{d}{dx} \left( \frac{x}{y} \right) = \frac{y - x\frac{dy}{dx}}{y^2}$', fontsize=20, ha='center') ax.set_title(r'PyLaTeX生成的导数公式: $\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta}$') plt.axis('off') plt.savefig('output.pdf') # 保存矢量图 plt.show() if __name__ == "__main__": render_latex_in_matplotlib() ``` #### 3. **关键优化项 1. **引擎选择**: - 在`plt.rcParams`中强制使用`xelatex`确保中文支持 - 修改`matplotlibrc`文件永久配置: ``` text.usetex: True pgf.texsystem: xelatex ``` 2. **动态内容生成**: ```python # 自动生成复杂公式 def generate_dynamic_formula(variables): return rf"$\prod_{{i=1}}^{{n}} \left( {variables['coeff']}x_{{{variables['index']}}} \right)$" # 调用示例 formula = generate_dynamic_formula({'coeff': '\alpha', 'index': 'i'}) ax.text(0.3, 0.7, formula, fontsize=18) ``` #### 4. **高级应用:科研图表模板 ```python from pylatex import Tabular, MultiColumn def create_research_figure(): doc = Document(documentclass="standalone") # 独立文档格式 # 添加三线表 with doc.create(Tabular("c|ccc")) as table: table.add_row(["变量", "均值", "标准差", "P值"]) table.add_hline() table.add_row(("X", 2.34, 0.12, 0.032)) table.add_row(("Y", 5.67, 0.23, 0.001)) table.add_hline() # 添加矢量图形 with doc.create(Figure(position='h!')) as plot: plot.add_plot(width='8cm') # 占位符尺寸 plot.add_caption("数据分析结果") # 编译为PDF并转换为PNG doc.generate_pdf("research_output", compiler='xelatex') # 在Matplotlib中嵌入 img = plt.imread('research_output.pdf') fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(img) plt.axis('off') plt.savefig('final_output.png', dpi=300) ``` --- ### ⚠️ 常见问题解决方案 | **问题** | **错误原因** | **解决方式** | |---------|-------------|------------| | 字体缺失 | 缺少数学字体包 | 安装TeX Gyre Pagella:`sudo apt install tex-gyre` | | XeLaTeX报错 | 文件权限问题 | 添加环境变量:`os.environ["TEXMFLOCAL"] = "/usr/local/texlive"` | | 渲染超 | 复杂公式编译慢 | 启用预览模式:`plt.rcParams["text.latex.preamble"] = r"\usepackage[active]{preview}"` | | 中文乱码 | CJK配置缺失 | 在LaTeX头添加:`\usepackage{xeCJK}\setCJKmainfont{SimSun}` | --- ### 📈 性能优化建议 1. **预编译模板**: ```python from pylatex import Command # 创建可复用的文档模板 template = Document() template.preamble.append(Command('title', '实验报告')) template.preamble.append(Command('author', '科研团队')) ``` 2. **批处理渲染**: ```python # 使用Joblib并行处理 from joblib import Parallel, delayed formulas = [r'$e^{i\pi}+1=0$', r'$\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^2}=\frac{\pi^2}{6}$'] Parallel(n_jobs=4)(delayed(render_formula)(f) for f in formulas) ``` 3. **缓存机制**: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=100) def compile_latex(formula): # 缓存编译结果 return doc.generate_pdf('cache_'+hash(formula)) ``` --- ### 💡 拓展应用场景 1. **动态学术海报**: ```python doc = Document(documentclass="beamer") doc.preamble.append(Command('usetheme', 'Madrid')) with doc.create(Section('研究结论')): doc.append(Math(data=[r'\Psi(x,t) = e^{-iEt/\hbar} \psi(x)'])) ``` 2. **交互式课件生成**: ```python def generate_slide(title, content): doc = Document() with doc.create(Section(title)): doc.append(content) return doc.generate_pdf(f"slide_{title}", clean_tex=False) ``` 3. **AI公式识别系统**: ```python # 结合OCR输出生成动态文档 ocr_result = detect_formula(image) doc.append(Math(data=[ocr_result])) doc.generate_pdf('auto_report') ``` ---
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