XFire调用接口传值

sit820 2013-06-07 10:13:37
事情是这样的,今天使用XFire来调用一个客户的接口,可是无参数的时候,返回的是正确的,有参数,却不行了。。。代码如下,因为有些地方不便泄露,我就用XX代替了,主要是传值的地方。。客户接口文档里面,传值类型写的是字符串。请指导。

	@Test
public void test1() {
try {
Client c = new Client(new URL("http://XXXXX:8080/XXX/XXX?wsdl"));
Object[] results = c.invoke("XXXX", new String[] { "04220" });
file.InuputFile(results[0].toString());
Document doc = DocumentHelper.parseText(results[0].toString());
Element rootElt = doc.getRootElement();
System.out
.println("-------------------------------------------------------");
Element lines_el;
for (Iterator lines_lt = rootElt.elementIterator("XXXX"); lines_lt
.hasNext();) {
lines_el = (Element) lines_lt.next();
System.out.println(lines_el.elementText("XXXX") + "--"
+ lines_el.elementText("XXXX"));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
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sit820 2013-06-07
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引用 楼主 sit820 的回复:
事情是这样的,今天使用XFire来调用一个客户的接口,可是无参数的时候,返回的是正确的,有参数,却不行了。。。代码如下,因为有些地方不便泄露,我就用XX代替了,主要是传值的地方。。客户接口文档里面,传值类型写的是字符串。请指导。
	@Test
	public void test1() {
		try {
			Client c = new Client(new URL("http://XXXXX:8080/XXX/XXX?wsdl"));
			Object[] results = c.invoke("XXXX", new String[] { "04220" });
			file.InuputFile(results[0].toString());
			Document doc = DocumentHelper.parseText(results[0].toString());
			Element rootElt = doc.getRootElement();
			System.out
					.println("-------------------------------------------------------");
			Element lines_el;
			for (Iterator lines_lt = rootElt.elementIterator("XXXX"); lines_lt
					.hasNext();) {
				lines_el = (Element) lines_lt.next();
				System.out.println(lines_el.elementText("XXXX") + "--"
						+ lines_el.elementText("XXXX"));
			}
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
忘了一点问题。就是。我这边调用这个方法这样传值是不报错的
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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