java Servlet 过滤器 浅析

本文介绍了Servlet过滤器的基础定义及其在Web应用中的作用。包括如何创建过滤器、实现接口方法、配置web.xml等内容,并探讨了过滤器如何处理中文乱码问题及响应过滤流程。
1.Servlet 过滤器基础
定义:它能够对Servlet容器的请求和响应对象进行检查和修改。其本身不产生请求和响应对象,只提供过滤的功能。在Servlet被调用之前检查Request对象,修改Request Header和Request内容;在Servlet被调用之后检查Response对象,修改Response Header和Response内容。

Servlet 过滤器是Servlet的一种特殊用法,主要用来完成一些通用的操作。比如编码的顾虑,判断用户的登录状态。过滤器适用场合:
认证过滤
登录和审核过滤
图像转换过滤
数据压缩过滤
加密过滤
令牌过滤
资源访问触发事件过滤
XSL/T过滤
Mime-type过滤
2.Servlet过滤器接口的构成:
所有的Servlet过滤器类都必须实现javax.servlet.Filter接口。这个接口含有3个过滤器类必须实 现的方法:

(1)init(FilterConfig cfg) 这是Servlet过滤器的初始化方法,性质等同与servlet的init方法。
(2)doFilter(ServletRequest,ServletResponse,FilterChain) 完成实际的过滤操作,当请求访问过滤器关联的URL时,Servlet容器将先调用过滤器的doFilter方法。FilterChain参数用于访问后续过滤器
(3)destroy() Servlet容器在销毁过滤器实例前调用该方法,这个方法中可以释放Servlet过滤器占用的资源。性质等同与servlet的destory()方法。

3.Servlet过滤器的创建步骤:
(1)实现javax.servlet.Filter接口的servlet类
(2)实现init方法,读取过滤器的初始化函数
(3)实现doFilter方法,完成对请求或过滤的响应
(4)调用FilterChain接口对象的doFilter方法,向后续的过滤器传递请求或响应
(5)在web.xml中配置Filter

4.servlet过滤器有关中文问题:

当用用户登陆页面输入帐号时,如果输入是中文,后台servlet再次输出这个内容时,可能就会是乱码,这是因为serlvet中默认是以ISO-8859-1格式编码的,如果后台有多个Servlet,多个参数,这样就不合适,这个问题,我们可以通过一个过滤器统一解决,使后台的输出输出都支持中文!添加将ISO-8859-1转码为你所试用的编码格式(UTF-8/gb2312)的代码。

5.Servlet监听器
类似与Swing界面应用开发,Servlet也可以创建监听器,以对Servlet容器,或Servlet中以象的事件做出反应。Servlet监听器主要有以下几种:
ServletRequestListener ,ServletRequestAttributeListener,
HttpSessionActivationListener ,HttpSessionBindingListener ,
HttpSessionAttributeListener,HttpSessionListener,
ServletContextListener等等。
这些监听器主要用来监听session,request,application这三个对象里存取数据的变化。

6.、Servlet过滤器对响应的过滤:
(1)过滤器截获客户端的请求
(2)重新封装ServletResponse,在封装后的ServletResponse中提供用户自定义的输出流
(3)将请求向后续传递
(4)Web组件产生响应
(5)从封装后的ServletResponse中获取用户自定义的输出流
(6)将响应内容通过用户自定义的输出流写入到缓冲流中
(7)在缓冲流中修改响应的内容后清空缓冲流,输出响应内容
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。
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