博客
关于我
MVC案例_用户信息列表展示_hehe.employment.over.17.6
阅读量:387 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1016 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

17.11 MVC案例_用户信息列表展示

17.11.1 需求分析与设计

本案例旨在实现用户信息的增删改查功能,通过MVC模式构建用户管理系统。技术选型采用Servlet+JSP+MySQL的组合,结合JDBC Templeat实现数据库连接池管理,通过BeanUtilS封装数据,使用Duird优化数据库性能,并依托Tomcat作为开发环境。

数据库设计方面,用户表主要字段包括id、姓名、性别、年龄、籍贯、QQ、邮箱等,采用MySql数据库存储实例,通过JDBC连接模块实现与数据库的交互。

17.11.2 环境搭建

创建数据库环境时,首先建立数据库day17,创建用户表结构如下:

create table user(id int primary key auto_increment,name varchar(20) not null,gender varchar(5),age int,address varchar(32),qq varchar(20),email varchar(50))

项目创建完成后,需导入相关jar包,包括bootstrap.min.css、jquery-2.1.0.min.js和bootstrap.js文件,确保项目运行环境稳定。

17.11.3 列表查询分析

通过JDBCUtils类获取数据库连接,调用UserDaoImpl类中的findAll方法,执行查询"select * from user",将结果映射到User类对象,返回用户列表数据。

17.11.4 列表查询代码实现

用户信息列表页面采用Bootstrap框架布局,表单结构包括编号、姓名、性别、年龄、籍贯、QQ、邮箱和操作栏。使用JSTL标签循环遍历用户列表数据,展示详细信息,并提供修改和删除操作按钮。

17.11.5 代码实现

User类实体类包含用户基本信息和关联字段,JDBCUtils类通过读取druid.properties文件初始化数据源,并提供获取连接池对象和获取连接的方法。UserListServlet类负责处理用户列表查询,调用UserServiceImpl类的findAll方法,返回用户数据列表。

17.11.6 测试与部署

项目完成后,进行功能测试,确保用户信息增删改查功能正常运行,数据持久化和恢复功能有效。部署至Tomcat服务器,配置服务器上项目路径,完成用户信息管理系统的部署与运维。

转载地址:http://nugwz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>