怎么写好Java(或者Java web)代码

作为一个Java开发攻城狮（lao si ji），我可以负责任地告诉你，多看多写~

首先，鉴于题主你说你是刚接触地阶段，我并不推荐你你上来就要写工业级或者企业级的代码，当下的话应该是迅速积累项目经验，快速掌握java web的开发流程为主，可以网上看看什么视频教程，有些还是能学到规范的。

分享一下我的经历吧~

读大学的时候我接一些外包朋友介绍，一开始也很虚啊，觉得这里不对，那里不对的。写得多了，慢慢理解整个开发流程后，就觉得也就是增删改查嘛，没什么的。每次都要写，好麻烦啊，既然这样，不如自己造一些轮子，后来就是项目多了，又造了一些轮子，然后做了系列的封装。期间穿插读了 重构和effective java两本书，代码方法保持整洁，但一些代码上还是不规范。

再后来，学习了java的一些高级特性，反射、自省提高了写代码250%的效率以及参考了部分阿里的规范，感觉逐渐能写出比以前看上去优雅的代码了。

接下来的一段时间，因为兴趣的原因，研究了一下三大框架，自己强行撸了三个阉割版。回去看源码的时候，发现spring写得真的太优雅了，然后又小小改了一下风格。

最后，出来工作了，哦谢特~ 大家写得什么鬼啊~ 什么规范都不参照~ 简直内心爆炸，一万点伤害~ 好吧，我还是照着我原先的思路，搞一搞~

所以说，工业级、企业级代码不是每个公司都有，但是对自身有要求是好事啊~ 你也别急，慢慢写，也能逐渐规范起来~ 只是现在，不合适~ 加油~

还有问题的话，欢迎联系我~

1在java EE中新建一个Dynamic Web Project。（如果是第一次建web项目的话，想选择other，你会看到如下窗口）

2这是会出现一个对话框，要你填写你所建web项目的名字，还有配置路径。名字自己想一个就好了，关键是不能漏了配置

Target runtime后面的New Runtime会出现个对话框。

因为我电脑的Tomcat 是70的所以这里我选择的是Apache Tomcat v70

然后你要做的就是找到Tomcat的路径就可以了

点击Browse,找到路径，然后确定

Tomcat 的下载网址是： >

给你举一个登录的例子。

首先用户请求 loginjsp 登录页面，之后输入用户名密码，表单提交到 servlet ，在 servlet 中可以处理业务逻辑，当然也可以调用如 hibernate 框架 *** 作数据库。 之后根据业务处理的结果，重定向或者转发到某一个页面。完成一次交互（不建议在jsp中直接调用业务逻辑）。

struts 好比是对 servlet 的封装，可以通过属性文件的配置，核心类 ActionServlet 根据用户请求的路径到达具体的 action 。提高系统的开发效率，方便代码的维护。

ajax 的核心对象是 XML>

javaweb是java的优势所在！java还可以编程手机应用(j2me)，桌面应用等但java在这些方面不是最好的。比如手机方面，java因为其虚拟机和解释性语言的特点导致其比较耗内存，桌面方面的也是，还有java在事件机制上比较垃圾！故一般不用java开发桌面大项目，QQ就是用java做的比较小的项目，但如myesclipse，用过的人都知道卡死了

Java Web开发 分为 前端 后端两大方向

后端必须学会流行框架: spring-容器 ，Struts/SpringMVC- 控制器，Mybatis/Hibernate - （ORM框架 ，跟数据库交互）；等等。

前端包括 HTML，CSS，JS（jquery），bootstrap，还包括UI（界面设计）等

只要上路了慢慢就会接触，以上所诉已经是WEB开发中普遍的了，互联网时代更新换代快

现在前端流行 nodejs 做开发 听说效率很快，多学一点总是好的。

大数据是我的主要研究方向之一，同时也出版过Java编程方面的书籍，所以我来回答一下这个问题。

对于JavaWeb程序员来说，在当前的大数据时代背景下，转向大数据开发是不错的选择。随着大数据技术逐渐普及到传统行业，未来大数据开发领域将释放出更多的就业岗位，薪资待遇上也会有所提升。

对于JavaWeb程序员来说，如果要转向大数据领域，需要做好以下几个方面的准备：

第一：学习大数据平台知识。目前大数据开发岗位集中在四个领域，分别是大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，对于JavaWeb程序员来说，选择大数据应用开发和大数据分析是比较现实的选择，在积累一定开发知识之后，可以考虑向大数据平台研发方向发展。目前学习大数据平台知识可以从Hadoop开始，Hadoop平台经过多年的发展已经构建了一个较为完善的生态体系，而且Hadoop平台自身就是采用Java语言开发的，所以在Hadoop平台下采用Java语言比较方便。

第二：学习算法和统计学相关知识。不论从事大数据应用开发还是大数据分析，都应该掌握一定的算法知识和统计学知识。常见的算法包括决策时、朴素贝叶斯、支持向量机、k近邻、Apriori等，这些算法在大数据领域有广泛的应用，也是初学者应该掌握的算法。

第三：学习行业知识。大数据应用通常与行业有较为紧密的联系，大数据场景分析是目前大数据主要的落地应用项目，所以需要从业者掌握一定的行业知识。随着大数据逐渐落地到广大的传统行业，行业知识对于大数据从业者越来越重要。

最后，大数据知识体系结构内容比较多，最好能够边用边学，如果能跟目前的岗位任务相结合是不错的学习方式。

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