struts2之文件上传

本文详细介绍了如何在JSP中实现文件上传功能,包括表单创建、上传处理及多文件上传的方法,并提供了代码示例。此外,还讲解了如何设置文件大小限制。
  1. 在jsp中创建表单
<form name="form" method="post" action="${pageContext.request.contextPath}/upform.action"
enctype="multipart/form-data" >//文件上传enctype一定要改成multipart/form-data
    文件:<input type="file" name="upfile"/> 
    <input type="submit" value="提交">
</form>

2.action中的代码

 public class Upform extends ActionSupport {
    //定义私有属性,文件名与jsp中文件的name同 
    private File upfile;
    //得到上传文件的文件名称
    private String upfileFileName;
     /*得到私有属性的get,set方法*/
     public String getUpfileFileName() {
        return upfileFileName;
    }

    public void setUpfileFileName(String upfileFileName) {
        this.upfileFileName = upfileFileName;
    }

    public File getUpfile() {
        return upfile;
    }

    public void setUpfile(File upfile) {
        this.upfile = upfile;
    }
public String execute() throws Exception { 
    //获取文件夹的真实路径
    String realpath=ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("/file");
    //控制台输出便于校验
    System.out.println(realpath);
if(upfile!=null){  
    //创建保存文件
    File savefile=new File(new File(realpath),upfileFileName);
    //如果需保存文件的父目录不存在,创建其父目录
    if(!savefile.getParentFile().exists()) savefile.getParentFile().mkdirs(); 
    //将文件保存在硬盘上 
    FileUtils.copyFile(upfile,savefile);
    //方法一:保存成功信息至request域
    HttpServletRequest request=ServletActionContext.getRequest(); 
    request.setAttribute("msg","文件上传成功");
    //方法二:保存成功信息,保存信息到action上下文中,以键值对方式保存(推荐,与servlet无关,与web解耦合)
     ActionContext.getContext().put("message","Ok");
    }
}

execute中的File既可以代表文件也可以代表文件夹,因此new File(new File(realpath),upfileFileName)括号中的new File是在创建文件夹
3.多文件上传时,多文件的name保持一致,以File[ ]形式上传
4.注意文件的大小不要超出限制,若需修改文件大小限制,在struts.xml中修改常量

//文件上传的最大值为6M
<constant name="struts.multipart.maxSize" value="6291456"></constant>

如果有错误的地方还请各位大神指正

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应用价值。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应用于图像分割任务,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,并提出自适应参数调整、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系统中实现工程化应用;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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值