基于jspSmartUpload的JSP文件上传(一次可以上传多个文件)

可以一次上传多个文件

upload.html

<html>
<head>
<title>网页设计:文件上传</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">
</head>
<body>
<p>&nbsp;</p>
<p align="center">上传文件选择</p>
<FORM METHOD="POST" ACTION="do_upload.jsp" ENCTYPE="multipart/form-data">
<input type="hidden" name="TEST" value="good">
  <table width="75%" border="1" align="center">
    <tr> 
      <td><div align="center">1、 
          <input type="FILE" name="FILE1" size="30">
        </div></td>
    </tr>
    <tr> 
      <td><div align="center">2、 
          <input type="FILE" name="FILE2" size="30">
        </div></td>
    </tr>
    <tr> 
      <td><div align="center">3、 
          <input type="FILE" name="FILE3" size="30">
        </div></td>
    </tr>
    <tr> 
      <td><div align="center">4、 
          <input type="FILE" name="FILE4" size="30">
        </div></td>
    </tr>
    <tr> 
      <td><div align="center">
          <input type="submit" name="Submit" value="上传它!">
        </div></td>
    </tr>
  </table>
</FORM>
</body>
</html>

do_upload.jsp

<%@ page contentType="text/html; charset=gb2312"  import="com.jspsmart.upload.SmartUpload"  %>
<html>
<head>
<title>中国网页设计:文件上传处理页面</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">
</head>

<body>
<%
 SmartUpload su = new SmartUpload();
 su.initialize(pageContext); // 上传初始化
 su.upload(); // 上传文件
 int count = su.save("/upload");
 out.println(count+"个文件上传成功!<p />"); 
 // 逐一提取上传文件信息,同时可保存文件。
 for (int i=0;i<su.getFiles().getCount();i++)
 {        com.jspsmart.upload.File file = su.getFiles().getFile(i);
 // 若文件不存在则继续
  if (file.isMissing()) continue;
  
  // 显示当前文件信息
  out.println("文件长度(Size):" + file.getSize() + "<br />");
  out.println("文件名(FileName):" +  file.getFileName() + "<br />");
     out.println("文件扩展名(FileExt):" +  file.getFileExt());
  out.print("<br>___________________________<br>");
  
 }
%>

</body>
</html>

125jz网原创文章。发布者:江山如画,转载请注明出处:http://www.125jz.com/2923.html

(0)
江山如画的头像江山如画管理团队
上一篇 2018年12月11日 下午3:14
下一篇 2018年12月11日 下午3:26

99%的人还看了以下文章

  • 单元测试环境、过程及任务,单元测试快速入门教程二

    单元测试环境及过程 单元测试环境 单元测试环境的建立是单元测试工作进行的前提和基础,在测试过程中起到的作用不言而喻。单元测试环境并不一定是系统投入使用后所需的真实环境,可采用模拟环境。 由于一个模块或一个方法(Method)不是一个独立的程序,在测试时要考虑它和外界的联系,因此要用到一些辅助模块来模拟与所测模块相联系的其它模块。辅助模块分两种: 驱动模块:相…

    2018年4月16日
    8.5K0
  • AdaGrad算法—随机梯度下降算法

    AdaGrad算法,它可以根据自变量在每个维度的梯度值的大小来调整各个维度上的学习率,从而避免统一的学习率难以适应所有维度的问题。

    2023年10月9日
    3.4K0
  • Vim编辑器常用命令大全

    编辑和保存文件 vim filename为编辑一个文件,若此文件不存在,则Vim会以filename为名创建这个文件。 启动Vim时自动处于命令模式,按I键可以进入插入模式,这个命令用于在当前光标所在处插入字符。 保存和退出 命令 操作 :w 保存文件 :w filename 另存为filename :q 退出Vim :q! 强制退出Vim,用于放弃保存修改…

    2022年9月22日
    1.8K0
  • 【深度学习】:3分钟入门Dropout层

    深度神经网(DNN)中经常会存在一个常见的问题:模型只学会在训练集上分类(过拟合现象),dropout就是为了减少过拟合而研究出的一种方法。

    2023年1月15日
    6.1K0
  • python 初学者练手上机实操四

    1.用*打印一个如下所示的图形。(10分) * * * * * * * * * * print(‘*’) print(‘* *’) print(‘* * *’) print(‘* * * *’) 要求分别使用for和while语句实现 导入turtle包(impo…

    2023年5月5日
    4.4K0
  • 卷积神经网络 数据维度计算公式:输入输出关系、输出维度

    假设你有 5 个大小为 7×7、边界值为 0 的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为 1。 此时如果你向这一层传入一个维度为 224x224x3 的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是( )。 A.218*218*5 B.217*217*8 C.217*217*3 D.220*220*5 在进行深度学习训练时,优化器会对模型的参数进行优化…

    2022年9月22日 编程开发
    13.6K3

发表回复

登录后才能评论