WebService详解(二)

WsExplorer和Tcp/Ip Monitor工具本身就存在于eclipse和MyEclipse中 
使用工具的原因: 
1、  使用工具可以更好的了解WebService请求的过程 
2、  使用工具WsExplore可以获取SOAP数据发送和接收的格式 
3、  使用工具Tcp/Ip Monitor可以监控拦截器请求头和响应头的具体数据 
什么是SOAP? 
SOAP是一种基于XML编码规范的文本协议,简单的说SOAP就是在HTTP的基础上传输XML数据,以实现远程调用【无论你的服务端是什么语言书写的,只要接收SOAP协议的XML数据,并返回SOAP协议的XML数据,就可以被任何语言调用】 
使用WsExplorer实例:验证qq是否在线 
采用qqOnlineWebServiceSoap中的qqCheckOnLine验证时,返回的是 
qqCheckOnlineResponse  
    qqCheckOnlineResult (string):   N  
 
 
 
点击source可以看到详细信息,信息如下: 
1:这是发出的消息格式: 
<soapenv:Envelope xmlns:soapenv=" http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/ " xmlns:q0=" http://WebXml.com.cn/ " xmlns:xsd=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema " xmlns:xsi=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance "> 
- <soapenv:Body> 
- <q0:qqCheckOnline> 
  <q0:qqCode>870931520</q0:qqCode>  
  </q0:qqCheckOnline> 
  </soapenv:Body> 
  </soapenv:Envelope> 
2:以下是接收到的XML格式 
<soap:Envelope xmlns:soap=" http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/ " xmlns:xsd=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema " xmlns:xsi=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance "> 
- <soap:Body> 
- <qqCheckOnlineResponse xmlns=" http://WebXml.com.cn/ "> 
  <qqCheckOnlineResult>N</qqCheckOnlineResult>  
  </qqCheckOnlineResponse> 
  </soap:Body> 
  </soap:Envelope> 
 
采用qqOnlineWebServiceHttpGet或qqOnlineWebServiceHttpPost中的qqCheckOnline验证时,返回的都是 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<string xmlns=" http://WebXml.com.cn/">N</string
 
使用Tcp/Ip Monitor 
TCP/IP Monitor不仅可以看到SOAP数据,还可以获取HTTP请求和接收的头信息。 
1、位置:此工具位于:window>show view>other>MyEclipse Common(常用工具)>TCP/IP Monitor 
2、此工具,相当于一个代理商,启动后它将监听本地的某个端口,然后再将请求转发给指定的目标IP和端口。 
获取到数据后,再将数据原封不动的返回给客户。在客户看来,永远首先访问的都应该是这个代理,否则我们将看不到数据传输的过程。 
4、  配置选项: 
在打开的TCP/IP Monitor界面上:view Menu(右上方向下的小箭头)>Properties>Add(右侧添加) 
设置成以下属性: 
第一步: 
1)local monitoring port(监听本地的端口号):9876,随意设置一个4位的端口号,一会将通过 http://127.0.0.1:9876 的形式访问 
2)host name(要监听的服务器,如 www.2cto.com ):127.0.0.1 –因为本机发布了一个WebService所以监听本机IP.也可以是任意的主机。 
3)Port(要监听的目标服务器的端口):6666  - 因为我们发布的WebService为 http://127.0.0.1:6666/helloworld 所以,6666是需要监听的端口号。 
      4)Type(监听的类型): 
-- TCP/IP : 将使用原始地址继续访问下一个请求,如用户输入: http://127.0.0.1:9876/helloworld?wsdl 此时将返回wsdl服务访问地址同前。 
-- HTTP :将使用目标地址继续访问下一个请求。如用户输入:  http://127.0.0.1:9876/helloworld?wsdl 在请求方法时将使用 http://127.0.0.1:6666/helloworld 来访问sayHi方法。此种方式将不再会被代理。因为已经不是正在监听的端口号了。 
   在监听类型处,我选择了TCP/IP,然后通过在地址栏输入: http://127.0.0.1:9876/helloworld?wsdl ,在返回的wsdl文件中查看:<soap:address location=“http:……”/>处地址的变化情况。 
time out:设置访问不成功的连接时间,保持为0,即不设置。 
在设置好后,点OK按扭,然后再点右方的Start按扭,监听便已经启动。 
    第二步: 
      在MyEclipse的WebService上配置WSDL URL为: http://127.0.0.1:9876/helloworld?wsdl ,注意使用的是MyEclipse TCP/IP Monitor的端口。而不是直接去访问我们发布的 http://127.0.0.1:6666/helloworld?wsdl  
 
如何修改wsdl文件的内容? 
使用WebService的注解。 
1、  @WebService-定义服务 
2、  @WebMethod-定义方法 
3、  @WebResult-定义返回值 
4、@WebParam-定义参数 
注意:对于注解,不同的版本支持程度不相同: 
1、1.5不支持. 
2、1.6.0_20前版本必须使用完整注解. 
3、1.6.0_21以后可以只使用@WebService对类进行注解. 
注释的作用: 
通过WebService的注解,可以更加形像的描述Web服务。从而生成WSDL文档。 
当修改了WebService注解之后,同时会影响客户端生成的代码。 
调用的方法名和参数名也发生了变化。 
 
示例: 
@WebService(name="myName",//对应portType name="myName" 
portName="myPort",  //对应服务中的port name="myPort" 
serviceName="myService",//对应service name="myService" 
targetNamespace=" http://leaf.com/mynamespace")// 可以随意书写类似于java中的package 
public class HelloWorld{ 
private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); 
@WebMethod(action="myAction",//定义一个soapAction="myAction"用于找到这个方法以执行 
   operationName="myOperationName")//定义可以调用的方法,会生成相应类的具体方法,operation name=".." 
public @WebResult(name="mySayHelloResult")String//定义返回值的名称 
sayHello(){ 
return "HelloWorld"; 

@WebMethod(action="mySayHiAction",operationName="mySayHiOperationName") 
public @WebResult(name="mySayHiResult")String sayHi(@WebParam(name="myParaName", 
//将参数放到头信息中,用于保护参数,默认在body中 
                                                      header=true, 
  mode=Mode.IN) 
String name){ 
String str = "你好:"+name+",当前时间是:"+sdf.format(new Date()); 
return str; 

public static void main(String[] args) { 
Endpoint.publish(" http://127.0.0.1:6666/helloworld",new  HelloWorld()); 


3:将上面的程序对外发布以后,我们通过MyEclipse的WebService Explorer来访问 
你会发现和以前不一样的提示信息,但其实,仍然还是调用的那同一个方法。 
4:再次使用wsimport –s .  http://127.0.0.1:6666/helloworld?wsdl 生成java代码然后调用 
以下是调用代码(可以用面目全非来形容,但完成的还是同样的工作。) 
package com.leaf.mynamespace; 
public class Main { 
public static void main(String[] args) { 
//通过分析wsdl可知从myService中调用getMyPort返回myName 
MyName myName = new MyService().getMyPort(); 
//通过myName的mySayHiOperationName来调用sayHi方法 
String str = myName.mySayHiOperationName("王健"); 
System.err.println(str); 

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghang/p/6299144.html

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。 、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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