Map<String, Job> jmeterJobs = envFolder.getJobs(); Job jmeterJob = jmeterJobs.get(archive_job_name); if(null != jmeterJob) { jenkins.updateJob(envFolder, archive_job_name, archiveStr, false); } else { jenkins.createJob(envFolder, archive_job_name, archiveStr); int times = 20; while(times-- > 0) { Thread.sleep(200); envFolder = (FolderJob)client.get(tmpJob.getUrl(), FolderJob.class); jmeterJobs = envFolder.getJobs(); jmeterJob = jmeterJobs.get(archive_job_name); if(null != jmeterJob) break; } }这段java代码是什么含义
时间: 2024-02-10 19:33:14 浏览: 20
这段 Java 代码的作用是更新或创建一个名为 archive_job_name 的 Jenkins 任务。具体来说:
1. 从指定的 Jenkins 文件夹 envFolder 中获取所有任务的 Map 对象 jmeterJobs;
2. 根据任务名称 archive_job_name 从 Map 中获取对应的任务对象 jmeterJob;
3. 如果 jmeterJob 不为空,则更新该任务的配置信息;
4. 如果 jmeterJob 为空,则创建一个名为 archive_job_name 的任务,并等待一段时间,直到该任务在 Jenkins 中被创建成功。
在步骤 4 中,该函数使用了一个 while 循环来等待任务创建成功。每次循环中,线程会暂停 200 毫秒,然后重新获取 envFolder 中的任务列表,判断任务 archive_job_name 是否已经被创建成功。如果已经被创建成功,则跳出循环;如果循环次数达到 20 次仍未创建成功,则函数将会返回。整个过程的目的是为了确保任务被成功创建或更新,避免因为网络等原因导致的操作失败。
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对应将上述代码转为Node.js上的js代码
将上述 Java 代码转化为 Node.js 上的 JavaScript 代码,可能会是以下的样子:
```javascript
const envFolder = await client.get(tmpJob.getUrl(), FolderJob);
const jmeterJobs = envFolder.getJobs();
const jmeterJob = jmeterJobs.get(archive_job_name);
if (jmeterJob) {
jenkins.updateJob(envFolder, archive_job_name, archiveStr, false);
} else {
jenkins.createJob(envFolder, archive_job_name, archiveStr);
let times = 20;
while (times-- > 0) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
envFolder = await client.get(tmpJob.getUrl(), FolderJob);
const jmeterJobs = envFolder.getJobs();
const jmeterJob = jmeterJobs.get(archive_job_name);
if (jmeterJob) {
break;
}
}
}
```
在这个例子中,我们使用了 async/await 来模拟 Java 中的同步调用。同时,我们也使用了 Promise 和 setTimeout 函数来模拟 Java 中的线程暂停。另外,我们还使用了 let 关键字来定义了一个变量 times,它的作用和 Java 中的 times-- > 0 语法相同。整个过程的目的是为了确保任务被成功创建或更新,避免因为网络等原因导致的操作失败。
把这段代码转为java try: createAIJobRequest = CreateAIJobRequest() createAIJobRequest.job_name = 'test' # 这里换成自己的项目名称 createAIJobRequest.app = 'land_cover_classification' # 换成自己要调用工具箱的名称,这里以多分类任务为例,不同工具箱对应的名称参考附录 createAIJobRequest.area_threshold = 0 createAIJobRequest.confidence = 10 createAIJobRequestInputs = CreateAIJobRequestInputs() createAIJobRequestInputs.idx = 1 createAIJobRequestInputsSrc = CreateAIJobRequestInputsSrc() createAIJobRequestInputsSrc.data_id = '*请替换*' # data_id即为你数据的STAC ID createAIJobRequestInputs.src = createAIJobRequestInputsSrc createAIJobRequest.inputs = [createAIJobRequestInputs] aijob: CreateAIJobResponse = client.create_aijob(createAIJobRequest) print(aijob.body) jobId = aijob.body.jobs[0].job_id except TeaException as e: # 打印整体的错误输出 print(e) # 打印错误码 print(e.code) # 打印错误信息,错误信息中包含 print(e.message) # 打印服务端返回的具体错误内容 print(e.data)
以下是将代码转换为Java的示例代码:
```
try {
CreateAIJobRequest createAIJobRequest = new CreateAIJobRequest();
createAIJobRequest.setJobName("test"); // 这里换成自己的项目名称
createAIJobRequest.setApp("land_cover_classification"); // 换成自己要调用工具箱的名称,这里以多分类任务为例,不同工具箱对应的名称参考附录
createAIJobRequest.setAreaThreshold(0);
createAIJobRequest.setConfidence(10);
CreateAIJobRequestInputs createAIJobRequestInputs = new CreateAIJobRequestInputs();
createAIJobRequestInputs.setIdx(1);
CreateAIJobRequestInputsSrc createAIJobRequestInputsSrc = new CreateAIJobRequestInputsSrc();
createAIJobRequestInputsSrc.setDataId("*请替换*"); // data_id即为你数据的STAC ID
createAIJobRequestInputs.setSrc(createAIJobRequestInputsSrc);
createAIJobRequest.setInputs(Arrays.asList(createAIJobRequestInputs));
CreateAIJobResponse aijob = client.createAIJob(createAIJobRequest);
System.out.println(aijob.getBody());
String jobId = aijob.getBody().getJobs().get(0).getJobId();
} catch (TeaException e) {
// 打印整体的错误输出
e.printStackTrace();
// 打印错误码
System.out.println(e.getCode());
// 打印错误信息,错误信息中包含
System.out.println(e.getMessage());
// 打印服务端返回的具体错误内容
System.out.println(e.getData());
}
```