Oracle ADF初体验:从Cobol到Java的迁移示例

5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 6 下载量 8 浏览量 更新于2024-07-27 收藏 354KB DOC 举报
"Oracle ADF入门示例:从大型机到Java/J2EE的移植" Oracle应用程序开发框架(ADF)是一个全面的Java EE开发框架,它为构建企业级应用程序提供了丰富的功能和工具。ADF的主要优势在于它简化了用户界面(UI)的开发,提供了模型-视图-控制器(MVC)架构的支持,以及数据绑定和业务组件的创建。ADF是Oracle JDeveloper集成开发环境的一部分,两者结合使用可以提高开发效率和生产力。 在描述的案例中,一个传统的Cobol系统在Unisys大型机上运行,被移植到基于Java/J2EE的环境中。开发团队最初使用的是开源工具如Eclipse、Tomcat和Spring,但随着许可条件的改变,他们开始尝试Oracle JDeveloper和ADF。这个转换的目标是评估Oracle工具在开发模型中的适用性。 Oracle JDeveloper是一个强大的集成开发环境,特别适合于Oracle ADF的应用开发。它包含了一整套用于设计、编码、调试和部署应用程序的工具。ADF则提供了一种拖放式的设计界面,使得开发者能够快速构建复杂的UI,同时通过数据控件和业务组件与后端数据源进行交互。 在项目中,应用使用了JDK 1.5、Spring MVC、WebFlow和JDBC模板,数据存储在Oracle数据库10g第2版中。尽管Hibernate作为ORM工具是一个选择,但由于数据访问需求简单,Spring JDBC模板已经足够。选择Oracle的TopLink作为ORM工具,主要是因为它与Oracle数据库的集成紧密,便于数据映射,并允许在未来灵活切换到其他数据源。 在采用Oracle ADF的过程中,开发者发现了一些关键的"提示与技巧",这些可能包括: 1. **模型组件**:ADF Business Components允许开发者快速创建和配置业务逻辑,与数据库交互,无需编写大量的SQL代码。 2. **数据绑定**:ADF的数据绑定特性使得UI组件可以直接与后台数据源关联,减少了手动编写数据处理代码的需求。 3. **页面定义和页面流程**:ADF的页面定义文件描述了UI的布局和组件之间的交互,而页面流程则管理用户导航和业务流程。 4. **性能优化**:在使用ADF时,理解缓存机制、最小化网络通信以及正确配置数据控件以优化查询性能至关重要。 5. **集成测试**:利用Oracle JDeveloper的内置测试工具,可以方便地进行单元测试和集成测试,确保应用的功能性和稳定性。 6. **版本控制**:在开发过程中,利用版本控制系统(如Git或SVN)进行代码管理,确保团队协作的有效性。 7. **社区支持**:Oracle技术网上的ADF教程、开发人员指南以及社区论坛都是获取帮助和学习新技巧的重要资源。 通过这个案例,我们可以看到Oracle ADF在复杂的企业级迁移项目中发挥了积极作用,它简化了开发过程,提高了开发效率,同时也展示了Oracle工具栈在现代Java EE应用程序开发中的潜力。虽然转换体系结构总是伴随着挑战,但ADF的易用性和与Oracle数据库的深度集成使得这个决策变得更具吸引力。

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

2023-05-26 上传
2023-05-26 上传