JAVA操作properties文件

本文详细介绍了Java中Properties类的使用方法,包括如何加载、读取和修改配置文件。同时提供了具体的代码示例,帮助读者更好地理解和掌握Properties类的操作。

API: java.util 类 Properties继承Hashtable

java中的properties文件是一种配置文件

主要用于表达配置信息,文件类型为*.properties,格式为文本文件,文件的内容是格式是"键=值"的格式,

在properties文件中,可以用"#"来作注释,properties文件在Java编程中用到的地方很多,操作很方便。

#驱动连接
driverClass=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
url=jdbc:oracle:thin:@192.168.0.1:1521:oracle
userName=pwbxx
password=pwbxx

1. getProperty ( String key) , 用指定的键在此属性列表中搜索属性。也就是通过参数 key ,得到 key 所对应的 value。
2. load ( InputStream inStream) ,从输入流中读取属性列表(键和元素对)。通过对指定的文件(比如说上面的 test.properties 文件)进行装载来获取该文
件中的所有键 - 值对。以供 getProperty ( String key) 来搜索。
3. setProperty ( String key, String value) ,调用 Hashtable 的方法 put 。他通过调用基类的put方法来设置 键 - 值对。
4. store ( OutputStream out, String comments) , 以适合使用 load 方法加载到 Properties 表中的格式,将此 Properties 表中的属性列表(键和元素对)写入输出流。与 load 方法相反,该方法将键 - 值对写入到指定的文件中去。
5. clear () ,清除所有装载的 键 - 值对。该方法在基类中提供。

javaproperties文件需要放到classpath下面,这样程序才能读取到,有关classpath实际上就是java类或者库的存放路径,在java工程中,properties放到class文件一块。在web应用中,最简单的方法是放到web应用的WEB- INF\classes目录下即可,也可以放在其他文件夹下面,这时候需要在设置classpath环境变量的时候,将这个文件夹路径加到 classpath变量中,这样也也可以读取到。在此,你需要对classpath有个深刻理解,classpath绝非系统中刻意设定的那个系统环境变

量,WEB-INF\classes其实也是,java工程的class文件目录也是

import java.io.BufferedInputStream;
 import java.io.FileInputStream;
 import java.io.FileOutputStream;
 import java.io.IOException;
 import java.io.InputStream;
 import java.io.OutputStream;
 import java.util.Enumeration;
 import java.util.Properties;
 
public class TestMain {
  
  //根据key读取value
  public static String readValue(String filePath,String key) {
   Properties props = new Properties();
         try {
          InputStream in = new BufferedInputStream (new FileInputStream(filePath));
          props.load(in);
          String value = props.getProperty (key);
             System.out.println(key+value);
             return value;
         } catch (Exception e) {
          e.printStackTrace();
          return null;
         }
  }
  
  //读取properties的全部信息
     public static void readProperties(String filePath) {
      Properties props = new Properties();
         try {
          InputStream in = new BufferedInputStream (new FileInputStream(filePath));
          props.load(in);
             Enumeration en = props.propertyNames();
              while (en.hasMoreElements()) {
               String key = (String) en.nextElement();
                     String Property = props.getProperty (key);
                     System.out.println(key+Property);
                 }
         } catch (Exception e) {
          e.printStackTrace();
         }
     }
 
    //写入properties信息
     public static void writeProperties(String filePath,String parameterName,String parameterValue) {
      Properties prop = new Properties();
      try {
       InputStream fis = new FileInputStream(filePath);
             //从输入流中读取属性列表(键和元素对)
             prop.load(fis);
             //调用 Hashtable 的方法 put。使用 getProperty 方法提供并行性。
             //强制要求为属性的键和值使用字符串。返回值是 Hashtable 调用 put 的结果。
             OutputStream fos = new FileOutputStream(filePath);
             prop.setProperty(parameterName, parameterValue);
             //以适合使用 load 方法加载到 Properties 表中的格式,
             //将此 Properties 表中的属性列表(键和元素对)写入输出流
             prop.store(fos, "Update '" + parameterName + "' value");
         } catch (IOException e) {
          System.err.println("Visit "+filePath+" for updating "+parameterName+" value error");
         }
     }
 
    public static void main(String[] args) {
      readValue("info.properties","url");
         writeProperties("info.properties","age","21");
         readProperties("info.properties" );
         System.out.println("OK");
     }
 }


数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
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