WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Фоновый поток в Java

Я новичок в java. Я ищу фоновый поток в java, который периодически запускается даже после закрытия настольного приложения java. Мне нужна вещь, похожая на Сервис в Android. Я искал это, но нашел только темы, не обслуживающие. Я должен отправить данные на сервер, которые будут храниться в файле config.propertise через этот фоновый поток или службу. Заранее спасибо

12.11.2014

  • stackoverflow .com / questions / 68113 / - Это помогает? 12.11.2014
  • Спасибо, но это не та услуга 12.11.2014
  • Эээ, ты ошибаешься, это то, что тебе нужно. 12.11.2014

Ответы:


1

У меня необычный способ сделать это. это работает для меня всегда. Вы должны выполнить определенную задачу после того, как пользователь закроет приложение, верно ??? . Просто переопределите функцию кнопки закрытия и скройте окно при закрытии. И продолжайте работу в ветке. Когда ваша работа будет завершена, закройте приложение, используя

 System.exit

Пользователь никогда не узнает, что приложение работает в фоновом режиме.

13.11.2014
  • Есть ответы получше, чем этот. Почему это принятый ответ или стоит награды? 12.12.2014
  • Может быть потому, что он это делает :) 12.12.2014

  • 2

    Поток содержится внутри процесса, поэтому нет смысла говорить о потоках, которые запускаются после закрытия приложения.

    Вы либо хотите:

    12.11.2014
  • хорошо, предположим, я создал службу Windows после joerglenhard.wordpress.com/2012/05/29/ Теперь, где я могу написать код, который периодически отправляет данные на сервер даже после закрытия приложения 12.11.2014

  • 3

    Вы можете добиться того же, используя класс таймера. Здесь находятся фоновые службы Ow. Как создать службу Windows из приложения Java

    24.11.2014

    4

    Базовый this, создайте программу на Java, которая будет использоваться в качестве службы с Linux crontab или планировщиком Windows.

    public class SomeService
    {
        // Your task will repeat itself periodically (here every minute), until it is stopped
        private static final int SLEEP_TIME = 60000;
    
        private static boolean stop = false;
    
        public static void start(String[] args)
        {
            System.out.println("start");
            while (!stop)
            {
                sendDataToServer();
                try
                {
                    Thread.sleep(SLEEP_TIME);
                }
                catch (InterruptedException e) {}
            }
        }
    
        private void sendDataToServer()
        {
            // TODO your job here
        }
    
        public static void stop(String[] args)
        {
            System.out.println("stop");
            stop = true;
        }
    
        public static void main(String[] args)
        {
            if ("start".equals(args[0]))
            {
                start(args);
            }
            else if ("stop".equals(args[0]))
            {
                stop(args);
            }
        }
    }
    
    11.12.2014
    Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]