Struts由入门到精通(第二章)-Struts入门经验

本文详细介绍了Struts框架中Controller的主要组成部分及工作流程,包括如何处理用户请求、映射业务操作、获取并返回业务结果,以及决定后续页面展示。重点讨论了ActionServlet、RequestProcessor、Action、ActionForward和ActionForm等核心组件。

Struts controller基本功能是

1. 截获用户的Http请求

2. 把这个请求映射到一个定义好的业务操作上

3. 获取业务操作结果,提供给客户端

4. 决定下一步应该显示哪一个页面 有几个部分共同组成了Struts Controller,用户的请求发送到ActionServlet中,ActionServlet调用RequestProssor开始处理用户请求的流程,在这个流程中,会查找ApplicationConfig,得到用户请求对应的Action,调用相应的Action来具体执行用户的请求,最后返回ActionForward,转向相应的流程。

================ org.apache.struts.action.ActionServlet Struts Controller中最主要的部分,所有用户请求都会被发送到这里,所有的其它处理也必须从这里经过。ActionServlet是从HttpServlet中继承过来的。 ActionServlet接收到HTTP request的时候,不管是doGet()或者doPost()方法,都会调用process()方法。 protected void process(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws IOException, ServletException { RequestUtils.selectApplication( request, getServletContext() ); getApplicationConfig(request).getProcessor().process( request, response );} 一般情况下,我们不需要自己实现或者修改ActionServlet类,仅仅使用就可以了。某些情况下,我们可以自己扩展ActionServlet类,从ActionServlet继承,实现自己的MyActionServlet类。覆盖其中的一些方法来达到你的特殊处理的需要。ActionServlet继承自javax.servlet.http.HttpServlet,所以在本质上它和一个普通的servlet没有区别,你完全可以把它当做一个servlet来看待,只是在其中完成的功能不同罢了。 ================ RequestProssor具体处理用户的request,作为一个request handler存在。同样,处理request的时候,会执行RequestProcessor类中的processexecute)方法。 process中调用的方法都是可以重载的, 如果有需要,可以实现为自己特定的方法。比如,对于Locale问题,通常都是在系统最一开始加载的时候读取的,如果用户想在任何时刻都可以切换或者选择自己的Locale,我们就可以重载processLocale()方法。然后只需要在配置文件中加入段就可以了 ================ Action类是实现整个体系的核心部分,它在客户请求、界面表示和业务逻辑之间起到一个桥梁的作用。每一个Action都用来处理某一项任务,或者进行一个业务操作。当然了,我们说一项任务不是说Action只实现一个业务操作方法,而是集中实现某一个功能单元。比如登录用的LogonAction、查找用的SearchAction等等。Action是在RequestProcessor中,由processActionPerform方法调用的 非常重要的一点:不要在Action中包含任何业务逻辑操作,而是应该调用一个Model层的JavaBean来实现你的业务逻辑操作。在某些情况下,可能包含少许表现逻辑。这样,就可以充分进行代码重用,比如上例中调用的IStorefrontService接口,这个接口在实现时完全可以不用考虑客户端的事情,所以它可以被其它部分或者其它系统所使用。否则的话,Action会变得非常难于理解,难于维护,代码也不能重用。 struts-example工程的设计就是一个bug,它把业务逻辑封装到了Action类中 =================== Actionexecute方法中,返回一个ActionForward类。ActionForward把配置文件中forward部分的信息包装起来,减少了应用程序和物理资源信息之间的耦合性。通过ActionMapping类,可以在配置文件中查找相应的forward信息。例如,对于一个LoginAction,它的配置信息可能是这样的: 返回的ActionForward就会包含段中的信息。在ActionMapping类的findForward方法中,首先会根据查找forwardname查找是否有相应的forward段,如果没有,则在配置文件中的段中进行查找,如果还没有就会抛出一个例外。 ===================== 以前,页面上的输入数据都通过HTTP request提交,服务方检索出输入的数据,进行验证,然后将这些数据传递给其它组件进行业务处理。一切基本都需要手工编写代码进行操作,比较麻烦,也使代码变得复杂。 ActionForm[org.apache.struts.action.ActionForm]用来收集用户的输入,并且把这些信息传递给Action对象,然后,在Action对象中,ActionForm中的数据被取出来传递给业务逻辑层进行处理。 ActionForm一方面作为一个缓冲区,临时存储用户输入的数据;另一方面,可以把ActionForm当成是HTTPAction之间的一个防火墙,它可以验证输入数据的正确性,如果验证不通过,这个request是不会发送给Action进行处理的。 ActionForm可以有两种Scoperequest或者sessionrequest就是只能在rquestresponse,之后ActionForm就不可见了;session可以保存时间长一点。 ================== ActionFormValidate方法中返回的是ActionErrors对象。这个对象可以将错误信息都封装起来,并且自动把它们显示给用户。 在相应JSP页面上添加,可以自动将ActionErrors中的错误信息显示出来。包括,每一个具体的,通过add添加的错误信息,和一个ErrorHeader和一个ErrorFooter,这些都可以通过配置文件指定,并且可以包含HTML语法。 ========================== Struts提供了四种自定义Tag库: beanstruts-bean taglib包含在访问beanbean属性时使用的tag,也包含一些消息显示的tag htmlstruts-html taglib包含用来创建struts输入表单的tag,和其它通常用来创建基于HTML用户界面的tag logicstruts-logic taglib包含的tag用来管理根据条件生成输出文本,和其它一些用来控制的信息。 templatestruts-template taglib包含的tag用来定义模板机制。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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