Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Обработка ошибок SOAP в Java

Я новичок в SOAP и пытаюсь понять обработку ошибок SOAP (на Java). Я читал об этой теме, но все еще есть некоторые концепции, которые остаются для меня неясными.

В частности, как обрабатывать различные коды ответов с помощью редактора Eclipse WSDL. Я использовал редактор Eclipse WSDL для создания своего WSDL, но я открыт для использования другого инструмента, такого как SoapUI, для выполнения этого (обработка ошибок).

Я прикрепил изображение простого веб-сервиса, который должен принимать UserID (запрос) и возвращать информацию о пользователе, такую ​​как имя, возраст и т. д. (ответ). Я хотел бы обрабатывать коды предупреждений и ошибок, которые могут быть возвращены ответом. Например. найден дубликат идентификатора пользователя > код «ABC» или идентификатор пользователя не найден > код «XYZ».

Я не очень понимаю, как/где возвращаются эти коды и где их обрабатывать. Будет ли ответ просто возвращать «ABC» в виде строки?

введите здесь описание изображения

Следующий вопрос основан на прикрепленном изображении. Нужно ли мне настраивать displayUserInfoFault как новый класс, расширяющий класс Exception, и добавлять «выбрасывает displayUserInfoFault» в метод displayUserInfo()?

Любое руководство будет высоко оценено. Спасибо!

java eclipse soap wsdl web-services
13.03.2015

  • @Salman - Спасибо за ответ. Ваше объяснение отвечает на мой вопрос. Пожалуйста, оставьте свой комментарий в качестве ответа. 23.03.2015
  • Я рад, что это помогает вам 24.03.2015

Ответы:


1

Если вы хотите вернуть правильный ответ вызывающему абоненту. Затем вам нужно вернуть объекту не только одно поле. Например, вы можете создать новый класс, вы можете назвать его Response, который содержит поля, которые вы хотите отобразить вызывающей стороне, такие как responCode и responseDescription. Используя эти два поля, вы можете охватить различные случаи ошибок, которые у вас есть. И, конечно же, вам нужно изменить тип возвращаемого значения метода playUserInfo на тип Response.

24.03.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..