Rumah Java javaTutorial 关于Struts1框架的简介与入门

关于Struts1框架的简介与入门

Sep 02, 2017 am 11:12 AM
bermula pengenalan

这篇文章主要为大家详细介绍了Struts1简介和入门的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文为大家分享了Struts1简介和入门的学习资料,供大家参考,具体内容如下

1. 框架

框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法。也就是说框架是一个半成品的应用程序。
我们所面对的应用程序一般都是分为两部分,一部分是业务相关的组件部分,另一部分是和业务无关的组件部分。而我们知道和业务相关的组件部分的重用性是非常低的,这也是显而易见的事情;而和业务无关的组件部分,如验证、异常、程序流程控制等等服务组件的复用性是非常高的。所以当人们在不同的应用程序中抽出共性的组件,构成一个半成品应用程序,这时候框架就应运而生了。

2.  Struts1框架

 什么是struts1框架?解答这个问题,就不得不看先前的三篇中的mvc设计模式实例,因为struts1框架是一个基于mvc的框架(如果弄懂那个实例,这里理解struts1框架是非常轻松的)。

Struts1框架结构如图:

上面图展示了struts1框架的结构,从左到右,分别是V,C,M。表示层主要由JSP和标签库组成。所有通过struts1框架的请求都经过ActionServlet接受(这个类struts1框架已经给我封装好了),根据接收的请求参数和Struts配置(struts-config.xml)中ActionMapping,将请求送给合适的Action去处理,解决由谁做的问题,它们共同构成Struts的控制器。Action则是Struts应用中真正干活的组件,开发人员一般都要在这里耗费大量的时间,它解决的是做什么的问题,它通过调用需要的业务组件(模型)来完成应用的业务,业务组件解决的是如何做的问题,并将执行的结果返回一个代表所需的描绘响应的JSP(或Action)的ActionForward对象给ActionServlet以将响应呈现给客户。

虽然现在还没有实现一个struts1框架实例,但是我们有了先前mvc设计模式实例的基础,我们来看struts框架,我们发现我们先前的实例中的testservlet做了struts中的Actionservlet的事情;AddUserAction、DelUserAction、ModifyUserAction、QueryUserAciton做了struts中的Action事情,ActionForm做了struts中actionform的事情;actionmapping做了struts中actionmapping的事情;action_config.xml做了struts-config.xml的事情。可以看出先前我们的mvc设计模式其实就是一个struts框架的雏形,也更加让我们明白struts框架是基于MVC的框架。

Atas ialah kandungan terperinci 关于Struts1框架的简介与入门. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Tutorial Model Penyebaran Bernilai Masa Anda, dari Universiti Purdue Tutorial Model Penyebaran Bernilai Masa Anda, dari Universiti Purdue Apr 07, 2024 am 09:01 AM

Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu Aug 01, 2024 pm 03:28 PM

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik Jun 20, 2024 pm 05:43 PM

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan Jul 24, 2024 pm 08:13 PM

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari Aug 07, 2024 pm 10:53 PM

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Mesti dibaca untuk pemula teknikal: Analisis tahap kesukaran bahasa C dan Python Mesti dibaca untuk pemula teknikal: Analisis tahap kesukaran bahasa C dan Python Mar 22, 2024 am 10:21 AM

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python

Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian Jul 11, 2024 pm 01:53 PM

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA

Penanda Aras Prestasi ORM Python: Membandingkan Rangka Kerja ORM Berbeza Penanda Aras Prestasi ORM Python: Membandingkan Rangka Kerja ORM Berbeza Mar 18, 2024 am 09:10 AM

Rangka kerja pemetaan hubungan objek (ORM) memainkan peranan penting dalam pembangunan ular sawa, ia memudahkan akses dan pengurusan data dengan membina jambatan antara objek dan pangkalan data hubungan. Untuk menilai prestasi rangka kerja ORM yang berbeza, artikel ini akan menanda aras terhadap rangka kerja popular berikut: sqlAlchemyPeeweeDjangoORMPonyORMTortoiseORM Kaedah Ujian Penanda aras menggunakan pangkalan data SQLite yang mengandungi 1 juta rekod. Ujian melakukan operasi berikut pada pangkalan data: Masukkan: Masukkan 10,000 rekod baharu ke dalam jadual Baca: Baca semua rekod dalam jadual Kemas kini: Kemas kini satu medan untuk semua rekod dalam jadual Padam: Padam semua rekod dalam jadual Setiap operasi

See all articles