Servlet && tomcat

本文介绍Servlet的三种开发方式,重点讲解其生命周期管理过程,包括加载、实例化、初始化和服务请求等阶段,以及如何通过配置实现在Tomcat启动时初始化。

 

开发servlet有三种方法:

1.实现servlet 接口

2.继承GenericServet  (了解即可)

3.继承HttpServlet

 

servlet 不能独立运行,它运行完全由servlet引擎来控制和调度

 

面试题:请简述servlet的生命周期(工作流程)

      其生命周期全过程:加载(Classloader);实例化(new);初始化(init(ServletConfig));处理请求(doget  dopost);退出服务( destroy() 只会new一个对象,以后再调用也不会new )

      a》当servlet第一次被调用的时候,会触发init函数,该函数会把servlet实例装载到内存。init函数只会被调用一次。

      b》然后去调用 servlet 的service函数

      c》当第二次后访问该servlet就直接调用serivice 函数

      d》当web 应用reload 或者是关闭 tomcat 或者关机 都会调用 destory 函数,该函数应付去销毁servlet.

为什么需要web服务器/web究竟是干什么的??下面正在解答、、、、、

 

 在DOS窗口下,netstat -anb来查看端口使用

 Servlet 的单例问题:

当servlet 被第一次访问后,就被加载到内存,以后该实例对各个请求服务,即就是一个单例

 .

1.实现servlet 接口

package heng.java.servlet;
import java.io.IOException;

import javax.servlet.Servlet;
import javax.servlet.ServletConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;


public class MyfirstServlet implements Servlet {

	@Override//销毁该servlet,从内存中清除,该函数被调用一次。
	public void destroy() {

	}

	@Override//得到servletConfig对象
	public ServletConfig getServletConfig() {
		
		return null;
	}

	@Override//该函数时得到servlet配置信息。
	public String getServletInfo() {
		
		return null;
	}

	@Override//该函数用于初始化servlet,就是把该servlet装载到内存中,该函数只会被调用一次
	public void init(ServletConfig arg0) throws ServletException {
		

	}

	@Override//该函数是服务函数,我们的业务逻辑代码就是写在这里。该函数每次都会被调用
	public void service(ServletRequest req, ServletResponse res)
			throws ServletException, IOException {
		
		System.out.println("helloworld21656"+new java.util.Date());
		res.getWriter().println("helloworld "+new java.util.Date());
	}

}


 

 doGet 和doPost 的区别:

 

 

 

 

 

 

 

tomcat 环境变量配置

方法一:

 

方法二:

在tomcat 文件中修改启动文件(startu.bat) 在此文件中第二十五行添加 set JAVA_HOME= C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10

Tomcat 目录层次结构:

 

 

bin:启动和关闭tomcat的bat文件

conf:配置文件

       server.xml:该文件用于配置和server相关的信息。比如tomcat启动端口后,配置Host,配置Context既web应用

       web.xml:该文件配置与web应用(web应用就相当于是一个web站点)

       tomcat-users.xml:该文件用户配置tomcat的用户密码和权限

lib: 该目录放置运行tomcat运行需要的jar包

logs:该目录存放日志,当我们需要去查看日志的时候,很有用!当我们启动tomcat错误时候,可以查询信息。

webapps:该目录下,放置我们的web应用(web站点)比如:建立web1目录,下面放置各种文件。。。则web1就被当做一个web应用管理起来(tomcat6.0 以后支持)

work:工作目录。该目录用于存放jsp被访问生成的对应的server文件和class文件。

 

 

 

 

 

 

在对servlet 进行映射的时候,可以使用通配符合有两种格式:

第一种格式:*扩展名  比如 *.do  *.sdfsdfsdf

第二种格式:以/ 开头  同时以/* 结尾    比如:/*     /sdfsd/*

第三种:/       这是说此servlet是缺省的servlet,那么该servlet就只处理别的servlet都不处理的请求

在匹配的时候,要参考的标准:

(1)看谁的匹配度高,谁就被摆选择

 (2)*. do 的优先级最低。

 

Servlet 的启动配置:

<servlet>
    <servlet-name>MyServlet</servlet-name>
    <servlet-class>com.heng.servlet.MyServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
  </servlet>

这样,在tomcat启动时,servlet 对应的应用就初始化了,并创建了实例。。。。。不然只有当访问到该应用时才会初始化servlet,创建实例。

 

注意:static 修饰的属性,当类加载时就会被调用,从而写到内存里。。。所以static的必定是共享的,so容易造成线程并发,使程序崩溃

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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