mvc5源码
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2. spring mvc 常用注解详解
前言
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。
Spring mvc 介绍
Spring Web MVC是一种基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，即使用了MVC架构模式的思想，将web层进行职责解耦，基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型，框架的目的就是帮助我们简化开发，Spring Web MVC也是要简化我们日常Web开发
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spring mvc 常用注解详解
@Controller
在SpringMVC 中，控制器Controller 负责处理由DispatcherServlet 分发的请求，它把用户请求的数据经过业务处理层处理之后封装成一个Model ，然后再把该Model 返回给对应的View 进行展示。在SpringMVC 中提供了一个非常简便的定义Controller 的方法，你无需继承特定的类或实现特定的接口，只需使用@Controller 标记一个类是Controller ，然后使用@RequestMapping 等一些注解用以定义请求URL 请求和Controller 方法之间的映射，这样的Controller 就能被外界访问到。其标记在一个类上，使用它标记的类就是一个SpringMVC Controller 对象。分发处理器将会扫描使用了该注解的类的方法，并检测该方法是否使用@RequestMapping 注解。@Controller 只是定义了一个控制器类，而使用@RequestMapping 注解的方法才是真正处理请求的处理器。此外我们还需要将controller注册到spring里
@RequestMapping
RequestMapping是一个用来处理请求地址映射的注解，可用于类或方法上。用于类上，表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径，作用于方法上，表明该处理器的请求地址=父路径+方法上url+method，其拥有6个属性
1、 value， method；定义处理器访问的具体体质
value： 指定请求的实际地址，指定的地址可以是URI Template 模式；
method： 指定请求的method类型， GET、POST、PUT、DELETE等；
2、consumes，proces 定义处理器内容类型
consumes： 指定处理请求的提交内容类型（Content-Type），例如application/json, text/html;
proces: 指定返回的内容类型，仅当request请求头中的(Accept)类型中包含该指定类型才返回；
3、params，headers 定义处理器处理类型
params： 指定request中必须包含某些参数值，才让该方法处理！
headers： 指定request中必须包含某些指定的header值，才能让该方法处理请求。
@PathVariable
用于将请求URL中的模板变量映射到功能处理方法的参数上，即取出uri模板中的变量作为参数。如：
@requestParam
@requestParam主要用于在SpringMVC后台控制层获取参数，类似一种是request.getParameter("name")，它有三个常用参数：defaultValue = "0", required = false, value = "isApp"；defaultValue 表示设置默认值，required 铜过boolean设置是否是必须要传入的参数，value 值表示接受的传入的参数类型。
@ResponseBody
作用： 该注解用于将Controller的方法返回的对象，通过适当的HttpMessageConverter转换为指定格式后，写入到Response对象的body数据区。使用时机：返回的数据不是html标签的页面，而是其他某种格式的数据时（如json等）使用；
@RequestBody
该注解常用来处理Content-Type: 不是application/x-www-form-urlencoded编码的内容，例如application/json, application/xml等；它是通过使用HandlerAdapter 配置的HttpMessageConverters来解析post data body，然后绑定到相应的bean上的。
spring mvc 拦截器配置
preHandle：预处理回调方法，返回值：true表示继续流程，false表示流程中断（如登录检查失败），不会继续续调用其他的拦截器或处理器，此时我们需要通过response来产生响应；
postHandle：后处理回调方法，实现处理器的后处理（但在渲染视图之前），此时我们可以通过modelAndView（模型和视图对象）对模型数据进行处理或对视图进行处理，modelAndView也可能为null。
afterCompletion：整个请求处理完毕回调方法，即在视图渲染完毕时回调，如性能监控中我们可以在此记录结束时间并输出消耗时间，还可以进行一些资源清理，类似于try-catch-finally中的finally，但仅调用处理器执行链中preHandle返回true的拦截器的afterCompletion。
spring mvc 静态资源放问配置
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spring mvc 文件上传
前端
后端
spring mvc 工作流程详解
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1、 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。
2、 DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。
3、 处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找)，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。
4、 DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器。
5、 HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller，也叫后端控制器)。
6、 Controller执行完成返回ModelAndView。
7、 HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet。
8、 DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器。
9、 ViewReslover解析后返回具体View。
10、DispatcherServlet根据View进行渲染视图（即将模型数据填充至视图中）。
11、 DispatcherServlet响应用户。
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3. 网页音乐播放器HTML源码
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4. 《看透SpringMVC源代码分析与实践》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源
《看透Spring MVC》（韩路彪）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：看透Spring MVC
作者：韩路彪
豆瓣评分：6.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2016-1-1
页数：309
内容简介：
国内资深Web开发专家根据Spring MVC全新技术撰写，基于实际生产环境，从基础知识、源代码和实战3个维度对Spring MVC的结构和实现进行详细讲解
全面介绍Spring MVC的架构、原理、核心概念和操作，通过案例完整呈现Tomcat的实现，系统总结Spring MVC九大组件的处理以及常用的技巧和实践
在大型网站和复杂系统的开发中，Java具有天然的优势，而在Java的Web框架中Spring MVC以其强大的功能以及简单且灵活的用法受到越来越多开发者的青睐。本书不仅详细地分析Spring MVC的结构及其实现细节，而且讲解网站的不同架构及其演变的过程，以及网络底层协议的概念及其实现方法，帮助读者开发更高效的网站。
通过本书，你将：
系统学习网站的各种架构以及每种架构所针对的问题。
深入分析Web底层协议及其实现方法。
系统理解Spring MVC框架，为灵活开发高质量产品打下坚实基础。
深入理解Spring MVC的编程技巧和设计理念，提高综合思考、整体架构的能力。
学习作者自研的源代码分析方法——器用分析法，高效学习程序源代码。
5. python后端开发需要学什么
第一阶段：Python语言基础
主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。
第二阶段：Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
第三阶段：Pythonweb开发
主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。
第四阶段：Linux基础
主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。
第五阶段：Linux运维自动化开发
主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。
第六阶段：Python爬虫
主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
第七阶段：Python数据分析和大数据
主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八阶段：Python机器学习
主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
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