Axis Web Service开发之旅 (四) --复合类型数据的传递

本文介绍如何使用WebService传递复合类型数据,包括数组、类及接口。详细讲解了一维和多维数组的处理方法,以及如何序列化和反序列化对象实例。

在实际的应用中,不仅需要使用WebService来传递简单类型的数据,有时也需要传递更复杂的数据,这些数据可以被称为复合类型的数据。数组与类(接口)是比较常用的复合类型。在Axis2中可以直接使用将WebService方法的参数或返回值类型声明成数组或类(接口)。但要注意,在定义数组类型时只能使用一维数组,如果想传递多维数组,可以使用分隔符进行分隔,如下面的代码所示:

String[] strArray = new String[]{ "自行车,飞机,火箭","中国,美国,德国", "超人,蜘蛛侠,钢铁侠" } ;

    上面的代码可以看作是一个3*3的二维数组。

    在传递类的对象实例时,除了直接将数组类型声明成相应的类或接口,也可以将对象实例进行序列化,也就是说,将一个对象实例转换成字节数组进行传递,然后接收方再进行反序列化,还原这个对象实例。

    下面的示例代码演示了如何传递数组与类(接口)类型的数据,并演示如何使用字节数组上传图像。本示例的客户端代码使用Java和C#编写。要完成这个例子需要如下几步:

    ComplexTypeService是一个WebService类,该类的代码如下:

  

DataForm是要返回的对象实例所对应的类,该类的实现代码如下:


  


由于本示例的WebService类使用了一个Java类(DataForm类),因此,在发布WebService之前,需要先将DataForm.class文件复制到<Tomcat安装目录>/webapps/axis2/WEB-INF/classes/data目录中,然后将ComplexTypeService.class文件复制到<Tomcat安装目录>/webapps/axis2/WEB-INF/pojo目录中,最后启动Tomcat(如果Tomcat已经启动,由于增加了一个DataForm类,因此,需要重新启动Tomcat)。

    在客户端仍然使用了RPC的调用方式,代码如下:


     在Visual Studio中使用WebService就简单得多。假设引用WebService时的引用名为complexType,则下面的代码调用了uploadImageWithByte方法来上传图像文件。在Visual Studio引用WebService时,uploadImageWithByte方法多了两个out参数,在使用时要注意。



在获得二维数组时,可以将数据加载到DataGridView或其他类似的控件中,代码如下:



 
  

    要注意的是,由于.net和java序列化和反序列化的差异,通过序列化的方式传递对象实例只使用于客户端与服务端为同一种语言或技术的情况,如客户端和服务端都使用Java来编写。

    如果读者要上传大文件,应尽量使用FTP的方式来传递,而只通过WebService方法来传递文件名等信息。这样有助于提高传输效率。

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/crazystone4/archive/2009/06/20/4285722.aspx

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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