HttpServletResponse学习

本文详细介绍了如何使用HttpServletResponse对象处理HTTP响应,包括向客户端发送数据、设置响应头及状态码等关键操作,并提供了中文文件下载的示例。

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Web服务器收到客户端的http请求,会针对每一次请求,分别创建一个用于代表请求的request对象、和代表响应的response对象。
request和response对象即然代表请求和响应,那我们要获取客户机提交过来的数据,只需要找request对象就行了。要向客户机输出数据,只需要找response对象就行了。

HttpServletResponse对象代表服务器的响应。这个对象中封装了向客户端发送数据、发送响应头,发送响应状态码的方法。

1.1、负责向客户端(浏览器)发送数据的相关方法

   getOutputStream();//字节流
   getWriter();//字符流,不要处理图片,视频等数据,否则会出错

注意:1:**在服务器端,数据是以哪个码表输出的,那么就要控制客户端浏览器以相应的码表打开,比如:outputStream.write(“中国”.getBytes(“UTF-8”));使用OutputStream流向客户端浏览器输出中文,以UTF-8的编码进行输出,此时就要控制客户端浏览器以UTF-8的编码打开,否则显示的时候就会出现中文乱码,那么在服务器端如何控制客户端浏览器以以UTF-8的编码显示数据呢?可以通过设置响应头控制浏览器的行为,例如:
response.setHeader(“content-type”, “text/html;charset=UTF-8”);通过设置响应头控制浏览器以UTF-8的编码显示数据**
2:在同一个servlet内,上述方法只能获取一个或者使用完立马关闭,再使用另一个方法,否则会报异常。
3:使用getWriter()获取PrintWriter想浏览器写数据时,一定要先设定字符编码再写数据。
eg:response.setCharacterEncoding(“UTF-8”);//要先进行编码,再输出
PrintWriter out = response.getWriter();
out.wirter(“中文”);

4:*在开发过程中,如果希望服务器输出什么浏览器就能看到什么,那么在服务器端都要以字符串的形式进行输出**
eg:输出数字56
outputStream.write((56+”“).getBytes());

5:使用Response实现中文文件下载
eg:String fileName = “张家界国家森林公园.JPG”;
中文文件名要使用URLEncoder.encode方法进行编码(URLEncoder.encode(fileName, “字符编码”)),否则会出现文件名乱码

1.2、负责向客户端(浏览器)发送响应头的相关方法

public void setStatus(int statusCode);
这个方法设置了响应的状态码,如果状态码已经被设置,新的值将覆盖当前的值。

public void setHeader(String name, String value);
用一个给定的名称和域设置响应头。如果响应头已经被设置,新的值将覆盖当前的值。

1.3 、一些细节问题

Servlet程序向ServletOutputStream或PrintWriter对象中写入的数据将被Servlet引擎从response里面获取,Servlet引擎将这些数据当作响应消息的正文,然后再与响应状态行和各响应头组合后输出到客户端。
  Serlvet的service方法结束后,Servlet引擎将检查getWriter或getOutputStream方法返回的输出流对象是否已经调用过close方法,如果没有,Servlet引擎将调用close方法关闭该输出流对象。

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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