自己查与写的批量比较bash

本文介绍如何使用bash脚本自动化处理Java项目的Jar包打包过程,包括.manifest文件的编写、不同项目结构下的打包命令,以及如何在Linux环境下通过编写shell脚本来批量执行Jar包,实现对拍测试,提高工作效率。

前言:互测的时候一个一个输入感觉太麻烦,于是尝试写自己的对拍,又想到os刚学了bash命令行处理,于是想把两者结合一下减轻自己的工作量

分两步:

  • 将所有人的工程导出成jar文件
  • 放到linux下用bash同一处理

第一部分

.jar文件的打包,这一部分弄了有五六个小时,感觉最晕也查了很多资料,想给大家分享一下现成的东西减少时间的浪费。

1.简单打包:

遇到非常简单的单独java文件的时候

javac Main.java //compile the .java
jar cvfm Main.jar manf Main.class //package .class into .jar
java -jar Main.jar //test if .jar excutable

manf文件说明

manf相当于是windows中的 .ini说明文件,也可以见到别的帖子中有命名为 MANIFEST.MF 或 manifest.mf 的,但其实应该都没有关系,只要里面的语句是正确的即可,在打包的时候声明即可 其中常见常用的有: Main-Class: xxx 这是告诉 .jar 主函数入口在哪个文件里面,这里后面的xxx就是包含主函数main的xxx.java的名字不带扩展名。如在Polynomial.java中包含主函数入口main,则manf应该写成: Main-Class: Polynomial 此外,manf文件对内部的文字格式有着严格的要求 包括但不限于: 1. 冒号后面有且只有一个空格 2. 行末不能有多余空格 3. 文件最后有一行空行,即有字符的最后一行要敲回车

此外还有可能包含的语句: Class-Path: xxx.jar 这是在文件引用了已有的jar包的时候需要在manf中添加的,同样需要保证冒号后面有且只有一个空格

2. 稍微复杂一点的打包

在主函数文件中或其他地方引用了根目录下的目录下的package

如结构:

  • Polynomial
    • test
      • test1.java
      • test2.java
    • Main.java

这个时候就要在每个文件夹中对所有要用到的 .java文件进行编译,然后再在Polynomial文件下面写好manf文件,并在命令行中将出现的 .class全部包括进来,具体的命令为:

//模拟命令行

- Polynomial> cd test
- test> javac test1.java
- test> javac test2.java
- test> cd ..
- Polynomial> javac Main.java
- Polynomial> TREE
- Polynomial
    - test
        - test1.java
        - test1.class
        - test2.java
        - test2.java
    - Main.java
    - Main.class
- Polynomial> vim manf
- ........... //省略manf的编写
- Polynomial> jar cvfm Main.jar manf test/test1.class test/test2.class Main.class
- Polynomial> java -jar Main.jar //test if .jar excutable

cvfm等option具体含义如下:

    -c  创建新档案
    -t  列出档案目录
    -x  从档案中提取指定的 (或所有) 文件
    -u  更新现有档案
    -v  在标准输出中生成详细输出
    -f  指定档案文件名
    -m  包含指定清单文件中的清单信息
    -n  创建新档案后执行 Pack200 规范化
    -e  为捆绑到可执行 jar 文件的独立应用程序
        指定应用程序入口点
    -0  仅存储; 不使用任何 ZIP 压缩
    -P  保留文件名中的前导 '/' (绝对路径) 和 ".." (父目录) 组件
    -M  不创建条目的清单文件
    -i  为指定的 jar 文件生成索引信息
    -C  更改为指定的目录并包含以下文件

解决同一个package中的相互依赖问题

  • 在javac一个java文件的时候因为里面用到了另外的.java导致出现找不到特别类的情况,这时候要加上一个 -cp参数,如果是自己主函数也在这个package里面就要cp到自己的父目录
  • 即:javac -cp .. Main.java
  • 其中 -cp 表示指定查找用户类文件和注释处理程序的位置,所以主函数在package内当然是查找自己的父目录,主函数和package文件夹并列的时候用 "." 不用 ".."

3. 另一种主函数在package中的情况

如树形结构:

- Polynomial //<Package>
    - Main.java
    - test1.java
    - test2.java
    - //三者都在package Polynomial中

此时用上方的调用方法失效,因为主函数入口也在package中,此时应该

  1. 在package中对每个 .java 编译出 .class
  2. 在package目录的同级写好manf文件,文件中Main-Class写为: package + "." + Main,如主函数在Main.java中,Main.java 在Polynomial的package中,就应该写:Main-Class: Polynomial.Main
  3. 然后再在Polynomial同级下运行cmd命令行:
    • jar cvfm Main.jar manf Polynomial
    • //注:最后的Polynomial参数会将该目录下的所有文件打包到jar中

第二部分

bash的编辑,在windows下肯定也有相应的指令,但是想着熟悉一下linux所以这部分是在linux下编写。

  1. 将打包好的 .jar文件全部放到一个文件夹内
  2. 编写my.sh,我写的部分如下:
#!/bin/bash
#excute .jar(s)
find . -name "*.txt" -exec rm -rf {} \;
touch archer.txt
touch assassin.txt
touch berserker.txt
touch caster.txt
touch lancer.txt
touch rider.txt
touch saber.txnalfint
echo $1 | java -jar archer.jar | sed -n "1p" >>  archer.txt
echo $1 | java -jar assassin.jar | sed -n "1p"  >> assassin.txt
echo $1 | java -jar berserker.jar | sed -n "1p" >> berserker.txt
echo $1 | java -jar caster.jar | sed -n "1p" >> caster.txt
echo $1 | java -jar lancer.jar | sed -n "1p" >> lancer.txt
echo $1 | java -jar rider.jar | sed -n "1p" >> rider.txt
echo $1 | java -jar saber.jar | sed -n "1p" >> saber.txt
diff -saBb archer.txt berserker.txt 
diff -saBb assassin.txt berserker.txt 
diff -saBb caster.txt berserker.txt 
diff -saBb lancer.txt berserker.txt 
diff -saBb rider.txt berserker.txt 
diff -saBb saber.txt berserker.txt 
//当然有很多可以优化的地方,比如直接用 > 覆盖文档,不用删了再加,或许可以直接多个处理对比什么的,但是我还没查到

部分解释: 第一行find是找到该目录下所有名字匹配 *.txt的文件并删除 第二部分是建立每个人的输出文档 第三部分是将第一个参数,也就是我们需要输入的一行用echo和管道传给java -jar执行,并将执行的结果用管道传给命令sed,经过sed可以只取

P.S. 用diff比较文件 常用参数:

-s 相同时仍输出
-b 忽略首部空格
-y 逐行比较
-B 忽略空行

nano常用功能: 自由赋值 Ctrl+6开始 Alt+6截至 Ctrl+U 粘贴

参考资料:

命令行打包jar: https://blog.youkuaiyun.com/whitenigt/article/details/80209472

jar instruction: https://www.jb51.net/article/43033.htm

nano instruction: https://www.cnblogs.com/nufangrensheng/p/3486018.html

Ending: 文章里面或许有不足甚至错误的地方,还请各位霸霸直接指出!

转载于:https://www.cnblogs.com/CookieLau/p/10494232.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、步骤及测试用设计。4.3系统性能测试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、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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种法,结合合理的数据处理模型优化,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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