Java6JDK1.6新特性总结大全附代码.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
Java 6 JDK 1.6 引入了许多增强和新特性,使得开发人员在处理桌面应用、XML数据以及XML解析时有了更多的选择和便利。以下是这些新特性的详细说明: 一、Desktop 类和 SystemTray 类 1. Desktop 类: - Desktop 类允许Java应用程序与用户的桌面环境进行交互,提供了许多方便的功能: - 打开系统默认浏览器并导航到指定URL:`Desktop.getDesktop().browse(uri)` - 使用系统默认邮件客户端发送邮件:`Desktop.getDesktop().mail(mailURI)` - 用默认应用程序打开或编辑文件:`Desktop.getDesktop().open(file)` 或 `Desktop.getDesktop().edit(file)` - 打印文档:`Desktop.getDesktop().print(file)` 2. SystemTray 类: - 在系统托盘区域创建一个托盘程序,使得Java应用可以在系统托盘中显示图标和菜单,便于用户交互。例如: - 添加图标到系统托盘:`SystemTray.getSystemTray().add(trayIcon)` - 设置右键点击菜单:`trayIcon.setPopupMenu(menu)` 二、JAXB2(JSR 222)对象-XML 映射 1. JAXB 提供了对象与XML之间的自动转换,极大地简化了XML处理: - 在JDK 1.6中,JAXB 2.0被引入Java SE,它使用注解(Annotation)标记需要绑定的类和属性。 - 通过注解如`@XmlRootElement`、`@XmlElement`等,可以轻松地将Java对象序列化为XML,反之亦然。 - 示例代码: ```java @XmlRootElement public class Book { @XmlElement private String title; // getters and setters... } JAXBContext context = JAXBContext.newInstance(Book.class); Marshaller marshaller = context.createMarshaller(); marshaller.marshal(book, System.out); ``` 三、StAX(JSR 173)流式XML解析 1. StAX(Streaming API for XML)是一种基于事件的XML解析API,适用于处理大型XML文档: - 采用拉模式解析(pull-parsing),由应用程序控制解析流程,减少了内存占用。 - 使用`XMLStreamReader`或`XMLEventReader`进行解析,例如: ```java XMLInputFactory factory = XMLInputFactory.newInstance(); XMLEventReader reader = factory.createXMLEventReader(new FileInputStream("test.xml")); while (reader.hasNext()) { XMLEvent event = reader.nextEvent(); if (event.isStartElement()) { StartElement startElement = event.asStartElement(); if (startElement.getName().getLocalPart().equals("catalog")) { // Process catalog element } } } ``` - 写入XML文档使用`XMLStreamWriter`,提供了一种类似的方式控制XML的生成。 这些新特性显著提高了Java 6的易用性和性能,尤其是在处理桌面应用集成、XML数据操作以及低内存消耗的XML解析方面。开发者可以更有效地利用这些工具,提升应用的质量和用户体验。
剩余14页未读,继续阅读
- 粉丝: 230
- 资源: 2万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计毕业源码案例设计详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于pytorch卷积神经网络的中文手写汉字识别,使用HWDB数据库详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于pytorch框架的手写字体分类和识别(采用卷积神经网络模型)详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别 适用于Pytorch与神经网络入门学习详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于tensorflow2.x卷积神经网络的寻迹小车实现详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于TensorFlow的人脸识别卷积神经网络详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于Tensorflow卷积神经网络天气图像识别系统设计毕业源码案例设计详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于VGGNet16卷积神经网络的猫狗识别详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于TensorFlow平台,使用卷积神经网络,实现CIFAR-10图像分类。详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于百度API的菜品识别、动物识别和植物识别以及基于机器学习的卷积神经网络的手写体识别详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于卷积神经网络 MINST 手写数字识别详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip
- 基于常规波束形成的时间窗方法以及基于卷积神经网络的时间窗方法水下目标方位估计算法详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip