mvc5源碼
1. 網頁音樂播放器HTML源碼
一、在ASPASP.Net MVC音樂播放的HTML代碼網頁。
2. spring mvc 常用註解詳解
前言
現在主流的Web MVC框架除了Struts這個主力 外,其次就是Spring MVC了,因此這也是作為一名程序員需要掌握的主流框架,框架選擇多了,應對多變的需求和業務時,可實行的方案自然就多了。不過要想靈活運用Spring MVC來應對大多數的Web開發,就必須要掌握它的配置及原理。
Spring mvc 介紹
Spring Web MVC是一種基於Java的實現了Web MVC設計模式的請求驅動類型的輕量級Web框架,即使用了MVC架構模式的思想,將web層進行職責解耦,基於請求驅動指的就是使用請求-響應模型,框架的目的就是幫助我們簡化開發,Spring Web MVC也是要簡化我們日常Web開發
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spring mvc 常用註解詳解
@Controller
在SpringMVC 中,控制器Controller 負責處理由DispatcherServlet 分發的請求,它把用戶請求的數據經過業務處理層處理之後封裝成一個Model ,然後再把該Model 返回給對應的View 進行展示。在SpringMVC 中提供了一個非常簡便的定義Controller 的方法,你無需繼承特定的類或實現特定的介面,只需使用@Controller 標記一個類是Controller ,然後使用@RequestMapping 等一些註解用以定義請求URL 請求和Controller 方法之間的映射,這樣的Controller 就能被外界訪問到。其標記在一個類上,使用它標記的類就是一個SpringMVC Controller 對象。分發處理器將會掃描使用了該註解的類的方法,並檢測該方法是否使用@RequestMapping 註解。@Controller 只是定義了一個控制器類,而使用@RequestMapping 註解的方法才是真正處理請求的處理器。此外我們還需要將controller注冊到spring里
@RequestMapping
RequestMapping是一個用來處理請求地址映射的註解,可用於類或方法上。用於類上,表示類中的所有響應請求的方法都是以該地址作為父路徑,作用於方法上,表明該處理器的請求地址=父路徑+方法上url+method,其擁有6個屬性
1、 value, method;定義處理器訪問的具體體質
value: 指定請求的實際地址,指定的地址可以是URI Template 模式;
method: 指定請求的method類型, GET、POST、PUT、DELETE等;
2、consumes,proces 定義處理器內容類型
consumes: 指定處理請求的提交內容類型(Content-Type),例如application/json, text/html;
proces: 指定返回的內容類型,僅當request請求頭中的(Accept)類型中包含該指定類型才返回;
3、params,headers 定義處理器處理類型
params: 指定request中必須包含某些參數值,才讓該方法處理!
headers: 指定request中必須包含某些指定的header值,才能讓該方法處理請求。
@PathVariable
用於將請求URL中的模板變數映射到功能處理方法的參數上,即取出uri模板中的變數作為參數。如:
@requestParam
@requestParam主要用於在SpringMVC後台控制層獲取參數,類似一種是request.getParameter("name"),它有三個常用參數:defaultValue = "0", required = false, value = "isApp";defaultValue 表示設置默認值,required 銅過boolean設置是否是必須要傳入的參數,value 值表示接受的傳入的參數類型。
@ResponseBody
作用: 該註解用於將Controller的方法返回的對象,通過適當的HttpMessageConverter轉換為指定格式後,寫入到Response對象的body數據區。使用時機:返回的數據不是html標簽的頁面,而是其他某種格式的數據時(如json等)使用;
@RequestBody
該註解常用來處理Content-Type: 不是application/x-www-form-urlencoded編碼的內容,例如application/json, application/xml等;它是通過使用HandlerAdapter 配置的HttpMessageConverters來解析post data body,然後綁定到相應的bean上的。
spring mvc 攔截器配置
preHandle:預處理回調方法,返回值:true表示繼續流程,false表示流程中斷(如登錄檢查失敗),不會繼續續調用其他的攔截器或處理器,此時我們需要通過response來產生響應;
postHandle:後處理回調方法,實現處理器的後處理(但在渲染視圖之前),此時我們可以通過modelAndView(模型和視圖對象)對模型數據進行處理或對視圖進行處理,modelAndView也可能為null。
afterCompletion:整個請求處理完畢回調方法,即在視圖渲染完畢時回調,如性能監控中我們可以在此記錄結束時間並輸出消耗時間,還可以進行一些資源清理,類似於try-catch-finally中的finally,但僅調用處理器執行鏈中preHandle返回true的攔截器的afterCompletion。
spring mvc 靜態資源放問配置
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spring mvc 文件上傳
前端
後端
spring mvc 工作流程詳解
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1、 用戶發送請求至前端控制器DispatcherServlet。
2、 DispatcherServlet收到請求調用HandlerMapping處理器映射器。
3、 處理器映射器找到具體的處理器(可以根據xml配置、註解進行查找),生成處理器對象及處理器攔截器(如果有則生成)一並返回給DispatcherServlet。
4、 DispatcherServlet調用HandlerAdapter處理器適配器。
5、 HandlerAdapter經過適配調用具體的處理器(Controller,也叫後端控制器)。
6、 Controller執行完成返回ModelAndView。
7、 HandlerAdapter將controller執行結果ModelAndView返回給DispatcherServlet。
8、 DispatcherServlet將ModelAndView傳給ViewReslover視圖解析器。
9、 ViewReslover解析後返回具體View。
10、DispatcherServlet根據View進行渲染視圖(即將模型數據填充至視圖中)。
11、 DispatcherServlet響應用戶。
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3. 網頁音樂播放器HTML源碼
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書名:看透Spring MVC
作者:韓路彪
豆瓣評分:6.8
出版社:機械工業出版社
出版年份:2016-1-1
頁數:309
內容簡介:
國內資深Web開發專家根據Spring MVC全新技術撰寫,基於實際生產環境,從基礎知識、源代碼和實戰3個維度對Spring MVC的結構和實現進行詳細講解
全面介紹Spring MVC的架構、原理、核心概念和操作,通過案例完整呈現Tomcat的實現,系統總結Spring MVC九大組件的處理以及常用的技巧和實踐
在大型網站和復雜系統的開發中,Java具有天然的優勢,而在Java的Web框架中Spring MVC以其強大的功能以及簡單且靈活的用法受到越來越多開發者的青睞。本書不僅詳細地分析Spring MVC的結構及其實現細節,而且講解網站的不同架構及其演變的過程,以及網路底層協議的概念及其實現方法,幫助讀者開發更高效的網站。
通過本書,你將:
系統學習網站的各種架構以及每種架構所針對的問題。
深入分析Web底層協議及其實現方法。
系統理解Spring MVC框架,為靈活開發高質量產品打下堅實基礎。
深入理解Spring MVC的編程技巧和設計理念,提高綜合思考、整體架構的能力。
學習作者自研的源代碼分析方法——器用分析法,高效學習程序源代碼。
5. python後端開發需要學什麼
第一階段:Python語言基礎
主要學習Python最基礎知識,如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後,學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。
第二階段:Python語言高級
主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
第三階段:Pythonweb開發
主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識,掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。
第四階段:Linux基礎
主要學習Linux相關的各種命令,如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
第五階段:Linux運維自動化開發
主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
第六階段:Python爬蟲
主要學習python爬蟲技術,掌握多線程爬蟲技術,分布式爬蟲技術。
第七階段:Python數據分析和大數據
主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八階段:Python機器學習
主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
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