当前位置: 首页 > news >正文

request.getURL()和request.getURI() 以及通过request获得路径相关大全

request.getURL()和request.getURI()

  如果我的请求是:http://localhost:8080/ServletTest/servlet/Hello

  request.getRequestURI() 返回值类似:/ServletTest/servlet/Hello

  request.getRequestURL() 返回值类似:http://localhost:8080/ServletTest/servlet/Hello

  再如:

  request.getContextPath() = /ServletTest

  request.getLocalAddr() = 127.0.0.1

  request.getPathInfo() = null

  request.getPathTranslated() = null

  request.getRemoteAddr() = 127.0.0.1

  request.getRequestURI() = /ServletTest/servlet/Hello

  request.getScheme() = http

  request.getServerName() = 127.0.0.1

  request.getServletPath() = /servlet/Hello

  request.getClass() = class ornnector.RequestFacade

  request.getHeaderNames() = org.apache.tomcat.util.http.NamesEnumerator@1fb050c

  request.getLocale() = zh_CN

  request.getLocales() = org.apache.catalina.util.Enumerator@1088a1b

  request.getParameterMap() = {}

  request.getRequestURL() =

  request.getUserPrincipal() = null

  request.getParameterNames() = java.util.Hashtable$EmptyEnumerator@1db6942

  request.getRealPath("newsPub") =

  D:\zfsca\.metadata\.plugins\com.genuitec.eclipse.easie.tomcat.myeclipse\tomcat\webapps\ServletTest\newsPub

  request.getRealPath("/") =

  D:\zfsca\.metadata\.plugins\com.genuitec.eclipse.easie.tomcat.myeclipse\tomcat\webapps\ServletTest\

相关文章:

request.getURL()和request.getURI() 以及通过request获得路径相关大全

request.getURL()和request.getURI() 如果我的请求是:http://localhost:8080/ServletTest/servlet/Hello request.getRequestURI() 返回值类似:/ServletTest/servlet/Hello request.getRequestURL() 返回值类似:http://localhost:8080/Servle…...

java网络编程-nio学习:阻塞和非阻塞

一、阻塞 阻塞模式下,相关方法都会导致线程暂停 ServerSocketChannel.accept 会在没有连接建立时让线程暂停 SocketChannel.read 会在没有数据可读时让线程暂停 阻塞的表现其实就是线程暂停了,暂停期间不会占用 cpu,但线程相当于闲置 单线…...

JVM-JMM内存模型(happens-before、volatile)

前言 由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(Cache)来作为内存与处理器之间的缓冲。 将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算…...

算法leetcode|37. 解数独(rust重拳出击)

文章目录37. 解数独:样例 1:提示:分析:题解:rustgoccpythonjava37. 解数独: 编写一个程序,通过填充空格来解决数独问题。 数独的解法需 遵循如下规则: 数字 1-9 在每一行只能出现…...

SpringBoot整合Dubbo

目录1、dubbo简介2、dubbo解决了什么问题3、环境准备4、项目搭建5、总结springboot整合feign可参考我另外一篇文章SpringBoot集成Feign 1、dubbo简介 Apache Dubbo 最初在 2008 年由 Alibaba 捐献开源,很快成为了国内开源服务框架选型的事实标准框架 ,…...

[软件工程导论(第六版)]第9章 面向对象方法学引论(课后习题详解)

文章目录1. 什么是面向对象方法学?它有哪些优点?2. 什么是“对象”?它与传统的数据有何异同?3. 什么是“类”?4. 什么是“继承”?5. 什么是模型?开发软件为何要建模?6. 什么是对象模…...

光学分辨率光声显微镜中基于深度学习的运动校正算法

在这项研究中,我们提出了一种基于深度学习的方法来校正光学分辨率光声显微镜 (OR-PAM) 中的运动伪影。该方法是一种卷积神经网络,它从具有运动伪影的输入原始数据建立端到端映射,以输出校正后的图像。首先,我们进行了仿真研究&…...

浅谈UG二次开发中使用的FindObject

一般我们在业务逻辑里想查找一个Object的时候,会调用FindObject、GetObject、NxObjectManager.Get,不管是上述哪种实现,都是在内存中找东西,找到了就返回对象,否则返回null,但不会触发加载。 这里我分别从建…...

贪心原理及刷题

更新中 概念 使用贪心需要满足,上一步的局部最优解能推出这一步的局部最优解,直到得到全局最优解 而dp这一步的局部最优,不一定来源上一步的局部最优,而可能与更早的解有关,同时dp转移方程的推导也比较复杂 122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode) 这道题是典…...

2023赏金计划:Coremail SRC漏洞征集与样本奖励火热进行中

赏金活动一:Coremail SRC漏洞奖励计划 01 活动背景 2023年1月,Coremail安全应急响应中心(Coremail SRC)正式上线启用,面向公众收集安全漏洞信息与安全情报。Coremail SRC旨在联合众多安全专家、白帽子研究员共同发现…...

简记:清理指定后缀名文件的 powerhsell 小脚本

清理指定后缀名文件的 powerhsell 小脚本jcLee95:https://blog.csdn.net/qq_28550263?spm1001.2101.3001.5343 邮箱 :291148484163.com 本文地址:https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/129121074 1.介绍 相关工具代码 2.目…...

问题记录:mac系统偏好设置不展示mysql

Mac新系统升级(10.14.5)后未从appstore下载的软件在安装时会提示安装包已损坏之类的东东,这是因为没有打开“设置”—“安全与隐私”中的“任何来源”造成的,可是升级后的10.14.5却没有这个选项。 那么macOS 10.14.5以上允许任何…...

网络计划--时间参数的计算和优化

根据网络图的基本概念和原则绘制出网络图之后,我们可以计算网络图中有关的时间参数,主要目的是找出关键路线,为网络计划的优化、调整和执行提供明确的时间概念。如下图中从始点①到终点⑧共有4条路线,可以分别计算出每条路线所需的…...

1.2.7存储结构-磁盘管理:磁盘移臂调度算法、先来先服务(FCFS)、最短寻道时间优先(SSTF)、扫描算法(SCAN)、循环扫描(CSCAN)

1.2.7存储结构-磁盘管理:磁盘移臂调度算法、先来先服务(FCFS)、最短寻道时间优先(SSTF)、扫描算法(SCAN)、循环扫描(CSCAN)先来先服务(FCFS)最短寻…...

2022年AI顶级论文 —生成模型之年(上)

CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 过去十年来,人工智能技术在持续提高和飞速发展,并不断冲击着人类的认知。 2012年,在ImageNet图像识别挑战赛中,一种神经网络模型(AlexNet&…...

Linux下程序调试的方法【GDB】GDB相关命令和基础操作(命令收藏)

目录 1、编译 2、启动gdb调试 2.1 直接运行 2.2 运行gdb后使用run命令 2.3 调试已运行的程序 3、图形界面提示 4、调试命令 1、查看源码 2、运⾏程序/查看运⾏信息 3、设置断点 5、单步/跳步执⾏ 6、分割窗口 7、其他命令 8、相关参数 1、编译 在编译时要加上-g选…...

使用frp配置内网机器访问

frp简介 frp 是一个开源、简洁易用、高性能的内网穿透和反向代理软件,支持 tcp, udp, http, https等协议。frp 项目官网是 https://github.com/fatedier/frp,软件下载地址为https://github.com/fatedier/frp/releases frp工作原理 服务端运行&#xf…...

简述7个流行的强化学习算法及代码实现!

目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文我们将对其做一个简单的介绍。1、Q-learningQ-learning:Q-…...

朗润国际期货招商:地方政府工作报告中对于促进消费

地方政府工作报告中对于促进消费 北京:把恢复和扩大消费摆在优先位置。加紧推进国际消费中心城市建设、深化商圈改造提升行动、统筹推进物流基地规划建设,强化新消费地标载体建设、试点建设80个“一刻钟便民生活圈”,提高生活性服务重品质。…...

前端性能优化的一些技巧(90% chatGpt生成)

终于弄好了chatGpt的账号,赶紧来体验一波。先来一波结论,这篇文章的主要内容来源,90%是用chatGpt生成的。先上chatGpt的生成的结果:作为一名懒惰的程序员,chatGpt会帮助我变得更懒...,好了下面开始文章的正…...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组

补丁后服务器重启,数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后,存在与用户组权限相关的问题。具体表现为,Oracle 实例的运行用户(oracle)和集…...

TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案

一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 (一)概念解析 TRS(Total Return Swap)收益互换是一种金融衍生工具,指交易双方约定在未来一定期限内,基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...

MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化

在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...

CRMEB 中 PHP 短信扩展开发:涵盖一号通、阿里云、腾讯云、创蓝

目前已有一号通短信、阿里云短信、腾讯云短信扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\sms\Sms.php 默认驱动类型为:一号通 namespace crmeb\services\sms;use crmeb\basic\BaseManager; use crmeb\services\AccessTokenServeService; use crmeb\services\sms\…...

Qt 事件处理中 return 的深入解析

Qt 事件处理中 return 的深入解析 在 Qt 事件处理中,return 语句的使用是另一个关键概念,它与 event->accept()/event->ignore() 密切相关但作用不同。让我们详细分析一下它们之间的关系和工作原理。 核心区别:不同层级的事件处理 方…...

Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合

作者:来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布,Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明,Elastic 作为 …...

2.3 物理层设备

在这个视频中,我们要学习工作在物理层的两种网络设备,分别是中继器和集线器。首先来看中继器。在计算机网络中两个节点之间,需要通过物理传输媒体或者说物理传输介质进行连接。像同轴电缆、双绞线就是典型的传输介质,假设A节点要给…...

数据结构:泰勒展开式:霍纳法则(Horner‘s Rule)

目录 🔍 若用递归计算每一项,会发生什么? Horners Rule(霍纳法则) 第一步:我们从最原始的泰勒公式出发 第二步:从形式上重新观察展开式 🌟 第三步:引出霍纳法则&…...

医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor

1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...

Python的__call__ 方法

在 Python 中,__call__ 是一个特殊的魔术方法(magic method),它允许一个类的实例像函数一样被调用。当你在一个对象后面加上 () 并执行时(例如 obj()),Python 会自动调用该对象的 __call__ 方法…...