


この例では、Java の InputStream
と OutputStream
を使用して URL から画像をダウンロードする方法を示します。 OutputStream.write()
メソッドの使用法が異なる 2 つのコード スニペットが示されています。結果を分析してみましょう。
方法 1: write(byte[] b, int off, int len)
このメソッドは、バイト配列の一部を出力ストリームに書き込みます。 このコードは、入力ストリームからデータをチャンク単位 (一度に 1024 バイト) で効率的に読み取り、同じチャンクを出力ストリームに書き込みます。これは、画像などのバイナリ データを処理するための正しく効率的な方法です。
String val = "https://akcdn.detik.net.id/community/media/visual/2023/03/04/sholat-jenazah_169.jpeg"; URL url = new URL(val); InputStream in = new BufferedInputStream(url.openStream()); ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); byte[] buf = new byte[1024]; int n = 0; while (-1 != (n=in.read(buf))) { out.write(buf, 0, n); // Correctly writes the chunk of bytes } out.close(); in.close(); byte[] response = out.toByteArray(); FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:/my-image1.jpg"); fos.write(response); // Writes the complete byte array to the file fos.close();
方法 2: write(int n)
このメソッドは、出力ストリームに 1 バイトを書き込みます。 コードは誤って、in.read(buf)
の戻り値(読み取られたバイト数を表す)を書き込まれる単一バイトとして解釈します。これはデータの破損につながります。
String val = "https://akcdn.detik.net.id/community/media/visual/2023/03/04/sholat-jenazah_169.jpeg"; URL url = new URL(val); InputStream in = new BufferedInputStream(url.openStream()); ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); int n = 0; while (-1 != (n=in.read(buf))) { out.write(n); // Incorrectly writes only a single byte, corrupting the image data } out.close(); in.close(); byte[] response = out.toByteArray(); FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:/my-image2.jpg"); fos.write(response); fos.close();
結果と画像のプロパティ:
方法 1 (my-image1.jpg
) を使用してダウンロードされた画像は、予想されるファイル サイズで正しくレンダリングされた画像になります。 方法 2 (my-image2.jpg
) では、データの破損により、壊れた画像または部分的にレンダリングされた画像が生成され、ファイル サイズは小さくなる可能性があります。 提供されている画像ファイルの比較は、この違いをファイル サイズの観点から視覚的に示しています。
結論として、データの整合性を確保し破損を避けるために、バイナリ データ ストリームを扱うときは常に write(byte[] b, int off, int len)
メソッドを使用してください。 write(int n)
メソッドは単一バイトの書き込みにのみ適しており、より大きなデータ チャンクの処理には不適切です。
以上がJava ByteArrayOutputStream.write(int n) と ByteArrayOutputStream.write(byte[] b, int off, int len) の違いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

新しいテクノロジーは、両方の脅威をもたらし、Javaのプラットフォームの独立性を高めます。 1)Dockerなどのクラウドコンピューティングとコンテナ化テクノロジーは、Javaのプラットフォームの独立性を強化しますが、さまざまなクラウド環境に適応するために最適化する必要があります。 2)WebAssemblyは、Graalvmを介してJavaコードをコンパイルし、プラットフォームの独立性を拡張しますが、パフォーマンスのために他の言語と競合する必要があります。

JVMの実装が異なると、プラットフォームの独立性が得られますが、パフォーマンスはわずかに異なります。 1。OracleHotspotとOpenJDKJVMは、プラットフォームの独立性で同様に機能しますが、OpenJDKは追加の構成が必要になる場合があります。 2。IBMJ9JVMは、特定のオペレーティングシステムで最適化を実行します。 3. Graalvmは複数の言語をサポートし、追加の構成が必要です。 4。AzulzingJVMには、特定のプラットフォーム調整が必要です。

プラットフォームの独立性により、開発コストが削減され、複数のオペレーティングシステムで同じコードセットを実行することで開発時間を短縮します。具体的には、次のように表示されます。1。開発時間を短縮すると、1セットのコードのみが必要です。 2。メンテナンスコストを削減し、テストプロセスを統合します。 3.展開プロセスを簡素化するための迅速な反復とチームコラボレーション。

java'splatformentedencefacilitatesecodereusebyAllowingbyTeCodeCodeCodeCodeTorunonAnyPlatformm.1)DevelopersConcodeCodeOnceOnceOnconconsentEntentEntEntEntEntEntentPlatforms.2)維持化されたアスカデドは、NoeedReadedoesではありません

Javaアプリケーションのプラットフォーム固有の問題を解決するには、次の手順を実行できます。1。Javaのシステムクラスを使用して、システムプロパティを表示して実行中の環境を理解します。 2。ファイルクラスまたはjava.nio.fileパッケージを使用して、ファイルパスを処理します。 3。オペレーティングシステムの条件に応じてローカルライブラリをロードします。 4. VisualVMまたはJProfilerを使用して、クロスプラットフォームのパフォーマンスを最適化します。 5.テスト環境が、Dockerコンテナ化を通じて生産環境と一致していることを確認してください。 6. githubactionsを使用して、複数のプラットフォームで自動テストを実行します。これらの方法は、Javaアプリケーションでプラットフォーム固有の問題を効果的に解決するのに役立ちます。

クラスローダーは、統一されたクラスファイル形式、動的読み込み、親代表団モデル、プラットフォーム非依存バイトコードを通じて、さまざまなプラットフォーム上のJavaプログラムの一貫性と互換性を保証し、プラットフォームの独立性を実現します。

Javaコンパイラによって生成されたコードはプラットフォームに依存しませんが、最終的に実行されるコードはプラットフォーム固有です。 1。Javaソースコードは、プラットフォームに依存しないバイトコードにコンパイルされます。 2。JVMは、特定のプラットフォームのバイトコードをマシンコードに変換し、クロスプラットフォーム操作を保証しますが、パフォーマンスは異なる場合があります。

マルチスレッドは、プログラムの応答性とリソースの利用を改善し、複雑な同時タスクを処理できるため、最新のプログラミングで重要です。 JVMは、スレッドマッピング、スケジューリングメカニズム、同期ロックメカニズムを介して、異なるオペレーティングシステム上のマルチスレッドの一貫性と効率を保証します。


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