ASP.NET 应程序运行结构

本文介绍ASP.NET的工作原理,包括运行环境、面向对象处理请求的方法、客户端请求信息和响应信息的对象化处理过程。同时,还提供了HttpRequest和HttpResponse对象的详细属性说明,并通过一个简单的ASP.NET服务器示例展示了如何创建和使用这些对象。

运行环境

Asp.Net 所设计的类主要定义在System.Web程序集下,通过将应用程序集加载到应用程序域AppDomain运行。AppDomain为运行环境。

  • 优点:不需要创建多个进程,一个进程中可以包含多个应用程序域,独立性,一个应用程序域挂掉不会影响其他应用程序域。

    面向对象化处理请求

    Asp.net为了方便处理,将客户端请信息和响应信息对象化了,这样我们开发中只需要读取或设置对象属性,调用对象方法处理客户端请求。
    System.Web.HttpRuntime类是Asp.Net处理入口,每个应用程序域存在一个。
  1. 其中HttpRuntime的静态方法ProcessRequest接受HttpWorkRequest
  2. HttpWorkRequest 的实例提供处理请求说需要的信息
  3. 根据HttpWorkRequest实例数据,创建HttpRequest用于获取客户端请求 和HttpResponse用于服务端响应。
  • HttpRequest对象
Propertiesdescription
HttpMethod请求方式
RawUrl原始请求地址
QueryString请求参数(NameValueCollection类型)
Cookies请求的Cookie
Form请求的表单
Files上传的文件
  • HttpResponse对象
Propertiesdescription
StatusCode设置状态码
ContentType设置响应文件类型
AppendHeader方式设置响应头
outputStream输出流,写入流响应客户端
  • HttpServerUtility 辅助工具类
Propertiesdescription
MapPath将虚拟路径转换为物理路径
HtmlEncodeHtml标签编码
UrllEncodeUrl标签编码

一个简单的ASP.Net Server

新建类库,程序集为ASPNET.Server,下新建类

    public class WebServer : MarshalByRefObject
    {
        public void ProcessRequest(string page, string query, TextWriter writer)
        {
            SimpleWorkerRequest worker = new SimpleWorkerRequest(page, query, writer);
            HttpRuntime.ProcessRequest(worker);
        }
    }

新建监听程序(控制台应用程序),运行时需要在.exe路径下新建bin文件夹并保存ASPNET.Server.dll文件,这里通过ApplicationHost.CreateApplicationHost创建程序域,将ASPNET.Server.dll程序动态加载到程序域。

public delegate void ProcessRequestHandler(string page, string query, TextWriter writer);
    public class HttpServer
    {
        public event ProcessRequestHandler ProcessRequest;
        public void Run()
        {
            if (!HttpListener.IsSupported)
            {
                Console.WriteLine("Not Support");
            }

            string[] prefixes = new string[] { "http://localhost:8085/" };

            HttpListener listener = new HttpListener();
            foreach (string s in prefixes)
            {
                listener.Prefixes.Add(s);
            }
            //开启Http服务监听
            listener.Start();
            Console.WriteLine("Listening...");
            while (true)
            {
                //接受客户端请求数据
                HttpListenerContext context = listener.GetContext();
                // 提取客户端请求对象
                HttpListenerRequest request = context.Request;

                // 服务端响应
                HttpListenerResponse response = context.Response;
                
                //out stream
                using(TextWriter writer = new StreamWriter(response.OutputStream))
                {
                    string path = Path.GetFileName(request.Url.AbsolutePath);
                    StringWriter sw = new StringWriter();
                    this.ProcessRequest.Invoke(path, request.Url.Query, sw);
                    //获取
                    string content = sw.ToString();
                    sw.Close();
                    Console.WriteLine(content);
                    response.ContentLength64 = Encoding.UTF8.GetByteCount(content);
                    response.ContentType = "text/html;charset=UTF-8";
                    writer.Write(content);
                    Console.WriteLine("\r\n Process OK.\r\n");
                }
            
                if (Console.KeyAvailable)
                {
                    break;
                }
            }
            listener.Stop();
        }
    }

运行程序

        static void Main(string[] args)
        {
            Type type = typeof(ASPNET.Server.WebServer);
            WebServer server = ApplicationHost.CreateApplicationHost(type, "/", System.Environment.CurrentDirectory) as WebServer;
            HttpServer listener = new HttpServer();
            listener.ProcessRequest += server.ProcessRequest;
            listener.Run();

            Console.ReadKey();
        }

转载于:https://www.cnblogs.com/LoveTomato/p/9106947.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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