大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
使用java编程语言,对文件进行操作,合并多个文件,代码如下:
成都创新互联公司坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:成都网站设计、成都做网站、外贸网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的东湖网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
import static java.lang.System.out;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.util.Arrays;
public class test {
public static final int BUFSIZE = 1024 * 8;
public static void mergeFiles(String outFile, String[] files) {
FileChannel outChannel = null;
out.println("Merge " + Arrays.toString(files) + " into " + outFile);
try {
outChannel = new FileOutputStream(outFile).getChannel();
for(String f : files){
FileChannel fc = new FileInputStream(f).getChannel();
ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(BUFSIZE);
while(fc.read(bb) != -1){
bb.flip();
之前有做过图片合成视频的功能,大概代码就是这样,你可以看一下
/**
* 图片合成视频
* @param mp4SavePath 视频保存路径
* @param imageDir 图片地址
* @param rate 这个可以理解成视频每秒播放图片的数量
*/
public static boolean jpgToMp4(String mp4SavePath, String imageDir, double rate) {
FFmpegFrameRecorder recorder = null;
boolean flag = true;
try {
File[] files = FileUtils.fileSort(imageDir);
int [] widthArray = new int[files.length];
int [] heightArray = new int[files.length];
/**
* 获取合成视频图片的最大宽高,避免图片比例不一致最终合成效果差
*/
for (int i = 0; i files.length; i++) {
BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(files[i]);
widthArray[i] = bufferedImage.getWidth();
heightArray[i] = bufferedImage.getHeight();
}
/**
* 这个方法主要是防止图片比例达不到视频合成比例的要求,如果达不到下面条件视频则会无法播放
* 图片宽:必须要被32整除
* 图片高:必须要被2整除
*/
int [] maxWH = getImgMaxWH(widthArray,heightArray);
recorder = new FFmpegFrameRecorder(mp4SavePath,maxWH[0],maxWH[1]);
recorder.setVideoCodec(avcodec.AV_CODEC_ID_H264);
/**
* 视频质量:目前测试出来的是25-30最清晰,视频质量范围好像是0-40,具体可以自己慢慢测
*/
recorder.setVideoQuality(25);
recorder.setFormat("mp4");
recorder.setFrameRate(rate 0 ? rate : 1);
recorder.setPixelFormat(0);
recorder.start();
OpenCVFrameConverter.ToIplImage conveter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();
/**
* 合成视频
*/
for(int i = 0; i files.length; i++ ){
opencv_core.IplImage image = cvLoadImage(files[i].getPath());
recorder.record(conveter.convert(image));
opencv_core.cvReleaseImage(image);
}
logger.info("合成成功");
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
flag = false;
logger.error("合成失败");
} finally {
try {
if (recorder != null){
recorder.stop();
recorder.release();
}
} catch (FrameRecorder.Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return flag;
}
java可以使用FileChannel快速高效地将多个文件合并到一起,以下是详细代码:
import static java.lang.System.out;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.util.Arrays;
public class test {
public static final int BUFSIZE = 1024 * 8;
public static void mergeFiles(String outFile, String[] files) {
FileChannel outChannel = null;
out.println("Merge " + Arrays.toString(files) + " into " + outFile);
try {
outChannel = new FileOutputStream(outFile).getChannel();
for(String f : files){
FileChannel fc = new FileInputStream(f).getChannel();
ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(BUFSIZE);
while(fc.read(bb) != -1){
bb.flip();
outChannel.write(bb);
bb.clear();
}
fc.close();
}
out.println("Merged!! ");
} catch (IOException ioe) {
ioe.printStackTrace();
} finally {
try {if (outChannel != null) {outChannel.close();}} catch (IOException ignore) {}
}
}
public static void main(String[] args) {
mergeFiles("D:/output.txt", new String[]{"D:/in_1.txt", "D:/in_2.txt", "D:/in_3.txt"});
}
}
有个思路你可以参考
因为文件都是以二进制形式存储在计算机上,而java获取的文件流就是二进制。
你可以把二进制写在一个文本里,但要注意分割三个不同的文件,然后把这个文本定义为.dat文件。 等要读取不同的文件时,通过你的分隔符来获取对应的文建流。最后输出这个流
SELECT ID,PARK_SPACE,SUM(C) AS WM_CONCAT(C) FROM TABLE_图片1表 WHERE 1=1 GROUP BY ID
把这句SQL查询的结果放到你的List中就行了 你的List就有图片2所示的三条数据。
其实 如果你查出的结果最终还是循环保存到数据库中,直接在数据库中操作就行了,不用再到java中再走保存处理,
这样效率会高的多。
不好意思没看清题目,不用sum统计 用 wmsys.wm_concat 字符连接函数,得出的结果就是你图片2中的 WM_CONCAT(C) 显示的结果,该方法使用Oracle10g 以后的版本
SELECT ID,PARK_SPACE,wmsys.wm_concat(C) AS WM_CONCAT(C) FROM TABLE_图片1表 WHERE 1=1 GROUP BY ID