Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Ошибка ответа на запрос строки волейбола (прослушиватель)

Я использую метод GET Volley String, я не знаю, почему Response (Listener) дает мне ошибку, и ErrorListener также дает ошибку. Вот мой код, помогите найти ошибку

import com.android.volley.Request;
import com.android.volley.RequestQueue;
import com.android.volley.VolleyError;
import com.android.volley.Response;
import com.android.volley.toolbox.JsonObjectRequest;
import com.android.volley.toolbox.StringRequest;
import com.android.volley.toolbox.Volley;

private void getData(){
    //Creating a string request

    StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET,Config.DATA_URL,new Response.Listner<String>() {
                @Override
                public void onResponse(String response) {
                    JSONObject j = null;
                    try {
                        //Parsing the fetched Json String to JSON Object
                        j = new JSONObject(response);

                        //Storing the Array of JSON String to our JSON Array
                        result = j.getJSONArray(Config.JSON_ARRAY);

                        //Calling method getStudents to get the students from the JSON Array
                        getStudents(result);
                    } catch (JSONException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            },

            new Response.ErrorListener() {
                @Override
                public void onErrorResponse(VolleyError error) {

                }
            });

            //Creating a request queue
            RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(getActivity());

            //Adding request to the queue
            requestQueue.add(stringRequest);
}
android json android-volley
13.09.2018

  • Опубликуйте сообщение об ошибке тогда. 13.09.2018

Ответы:


1

Попробуйте с этим (у меня работает);

           final RequestQueue requestQueue= Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);
    StringRequest stringRequest=new StringRequest(Request.Method.POST, serverURL,
            new Response.Listener<String>() {
                @Override
                public void onResponse(String response) {
                    // Do something with response string
                    tv_respuesta.setText(response);
                    requestQueue.stop();
                }
            },
            new Response.ErrorListener() {
                @Override
                public void onErrorResponse(VolleyError error) {
                    // Do something when get error
                    tv_respuesta.setText(error.toString());
                    requestQueue.stop();
                }
            }

    );
    requestQueue.add(stringRequest);
29.09.2018
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..