【第9章】MyBatis-Plus持久层接口之SimpleQuery
文章目录
- 前言
- 一、使用步骤
- 1.引入 SimpleQuery 工具类
- 2.使用 SimpleQuery 进行查询
- 二、使用提示
- 三、功能详解
- 1. keyMap
- 1.1 方法签名
- 1.2 参数说明
- 1.3 使用示例
- 1.4 使用提示
- 2. map
- 2.1 方法签名
- 2.2 参数说明
- 2.3 使用示例
- 2.4 使用提示
- 3. group
- 3.1 方法签名
- 3.2 参数说明
- 3.3 使用示例
- 3.4 使用提示
- 4. list
- 4.1 方法签名
- 4.2 参数说明
- 4.3 使用示例
- 4.4 使用提示
- 总结
前言
SimpleQuery 是 Mybatis-Plus 提供的一个工具类,它对 selectList 查询后的结果进行了封装,使其可以通过 Stream
流的方式进行处理,从而简化了API
的调用。
SimpleQuery 的一个特点是它的 peeks
参数,这是一个可变参数,类型为 Consumer…,意味着你可以连续添加多个操作,这些操作会在查询结果被处理时依次执行。
SimpleQuery 的使用方式可以参考官方测试用例。
使用 SimpleQuery 前,需要确保项目中已注入对应实体的 BaseMapper。
一、使用步骤
1.引入 SimpleQuery 工具类
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.support.SFunction;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.support.SerializedLambda;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.toolkit.SimpleQuery;
新版SimpleQuery
迁移至toolkit
包路径下
2.使用 SimpleQuery 进行查询
// 假设有一个 User 实体类和对应的 BaseMapper
List<Long> ids = SimpleQuery.list(Wrappers.lambdaQuery(User.class), // 使用 lambda 查询构建器User::getId, // 提取的字段,这里是 User 的 idSystem.out::println, // 第一个 peek 操作,打印每个用户user -> userNames.add(user.getName()) // 第二个 peek 操作,将每个用户的名字添加到 userNames 列表中
);
二、使用提示
- SimpleQuery 工具类提供了一种简洁的方式来处理查询结果,它允许你在查询结果上应用多个操作,这些操作会按照添加的顺序依次执行。
- 在使用 SimpleQuery 时,你需要提供一个查询构建器(如
Wrappers.lambdaQuery()
),一个用于提取结果的字段(如User::getId
),以及一个或多个Consumer
类型的peek
操作。 peek
操作可以用于执行任何副作用操作,如打印日志、更新缓存、发送通知等,而不会影响查询结果本身。- SimpleQuery 返回的结果是一个列表,包含了所有查询到的实体对象,这些对象已经应用了所有的
peek
操作。 - 通过使用 SimpleQuery,你可以将查询和结果处理逻辑分离,使代码更加清晰和易于维护。
通过使用 SimpleQuery 工具类,开发者可以更加高效地处理查询结果,同时保持代码的简洁性和可读性。这种工具类尤其适合于需要对查询结果进行复杂处理的场景。
三、功能详解
1. keyMap
SimpleQuery 的 keyMap
方法提供了一种便捷的方式来查询数据库,并将查询结果封装成一个Map
,其中实体的某个属性作为键(key),实体本身作为值(value)。这个方法还支持在处理查询结果时执行额外的副作用操作,如打印日志或更新缓存。
1.1 方法签名
// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,实体>
Map<A, E> keyMap(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> sFunction, Consumer<E>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,实体>,考虑了并行流的情况
Map<A, E> keyMap(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> sFunction, boolean isParallel, Consumer<E>... peeks);
1.2 参数说明
类型 | 参数名 | 描述 |
---|---|---|
E | entity | 实体对象类型,即查询结果的实体类型。 |
A | attribute | 实体属性类型,也是返回的 Map 中键(key)的类型。 |
LambdaQueryWrapper | wrapper | 支持 lambda 表达式的条件构造器,用于构建查询条件。 |
SFunction<E, A> | sFunction | 实体中属性的 getter 方法引用,用于确定 Map 中键(key)的值。 |
boolean | isParallel | 如果设置为 true,则底层使用并行流执行查询,可以提高处理大量数据时的效率。 |
Consumer… | peeks | 可变参数,用于指定在处理查询结果时执行的额外操作,如打印日志、更新缓存等。 |
1.3 使用示例
// 假设有一个 User 实体类和对应的 BaseMapper
LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(User::getStatus, "active"); // 查询状态为 "active" 的用户// 使用 keyMap 方法查询并封装结果
Map<String, User> userMap = SimpleQuery.keyMap(queryWrapper, // 查询条件构造器User::getUsername, // 使用用户名作为键user -> System.out.println("Processing user: " + user.getUsername()) // 打印处理的用户名
);// 遍历结果
for (Map.Entry<String, User> entry : userMap.entrySet()) {System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue());
}
1.4 使用提示
keyMap
方法适用于需要根据实体的某个属性快速查找实体的场景。- 通过
sFunction
参数,你可以指定任何实体属性作为Map
的键,这使得查询结果的访问更加直观和高效。 peeks
参数允许你在处理查询结果时执行额外的副作用操作,这些操作不会影响最终的Map
结果。- 当处理大量数据时,可以考虑将
isParallel
参数设置为true
以启用并行流,从而提高查询效率。
通过使用 SimpleQuery 的 keyMap 方法,开发者可以更加高效地处理查询结果,并将其封装成易于使用的数据结构,同时还可以执行额外的副作用操作,使代码更加简洁和灵活。
2. map
SimpleQuery 的 map
方法提供了一种便捷的方式来查询数据库,并将查询结果封装成一个 Map
,其中实体的某个属性作为键(key),另一个属性作为值(value)。这个方法还支持在处理查询结果时执行额外的副作用操作,如打印日志或更新缓存。
2.1 方法签名
// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,属性>
Map<A, P> map(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> keyFunc, SFunction<E, P> valueFunc, Consumer<E>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,属性>,考虑了并行流的情况
Map<A, P> map(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> keyFunc, SFunction<E, P> valueFunc, boolean isParallel, Consumer<E>... peeks);
2.2 参数说明
类型 | 参数名 | 描述 |
---|---|---|
E | entity | 实体对象类型,即查询结果的实体类型。 |
A | attribute | 实体属性类型,作为返回的 Map 中键(key)的类型。 |
P | attribute | 实体属性类型,作为返回的 Map 中值(value)的类型。 |
LambdaQueryWrapper | wrapper | 支持 lambda 表达式的条件构造器,用于构建查询条件。 |
SFunction<E, A> | keyFunc | 实体中属性的 getter 方法引用,用于确定 Map 中键(key)的值。 |
SFunction<E, P> | valueFunc | 实体中属性的 getter 方法引用,用于确定 Map 中值(value)的值。 |
boolean | isParallel | 如果设置为 true,则底层使用并行流执行查询,可以提高处理大量数据时的效率。 |
Consumer… | peeks | 可变参数,用于指定在处理查询结果时执行的额外操作,如打印日志、更新缓存等。 |
2.3 使用示例
// 假设有一个 User 实体类和对应的 BaseMapper
LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(User::getStatus, "active"); // 查询状态为 "active" 的用户// 使用 map 方法查询并封装结果
Map<String, Integer> userMap = SimpleQuery.map(queryWrapper, // 查询条件构造器User::getUsername, // 使用用户名作为键User::getAge, // 使用年龄作为值user -> System.out.println("Processing user: " + user.getUsername()) // 打印处理的用户名
);// 遍历结果
for (Map.Entry<String, Integer> entry : userMap.entrySet()) {System.out.println("Username: " + entry.getKey() + ", Age: " + entry.getValue());
}
2.4 使用提示
map
方法适用于需要根据实体的某个属性快速查找另一个属性的场景。- 通过
keyFunc
和valueFunc
参数,你可以指定任何实体属性作为Map
的键和值,这使得查询结果的访问更加直观和高效。 peeks
参数允许你在处理查询结果时执行额外的副作用操作,这些操作不会影响最终的Map
结果。- 当处理大量数据时,可以考虑将
isParallel
参数设置为true
以启用并行流,从而提高查询效率。
通过使用 SimpleQuery 的 map 方法,开发者可以更加高效地处理查询结果,并将其封装成易于使用的数据结构,同时还可以执行额外的副作用操作,使代码更加简洁和灵活。
3. group
SimpleQuery 的 group
方法提供了一种便捷的方式来查询数据库,并将查询结果按照实体的某个属性进行分组,封装成一个 Map
。这个方法还支持在处理查询结果时执行额外的副作用操作,如打印日志或更新缓存。此外,它还允许你使用 Collector
对分组后的集合进行进一步的处理。
3.1 方法签名
// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,List<实体>>
Map<K, List<T>> group(LambdaQueryWrapper<T> wrapper, SFunction<T, K> sFunction, Consumer<T>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,List<实体>>,考虑了并行流的情况
Map<K, List<T>> group(LambdaQueryWrapper<T> wrapper, SFunction<T, K> sFunction, boolean isParallel, Consumer<T>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,分组后对集合进行的下游收集器>
M group(LambdaQueryWrapper<T> wrapper, SFunction<T, K> sFunction, Collector<? super T, A, D> downstream, Consumer<T>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 Map<属性,分组后对集合进行的下游收集器>,考虑了并行流的情况
M group(LambdaQueryWrapper<T> wrapper, SFunction<T, K> sFunction, Collector<? super T, A, D> downstream, boolean isParallel, Consumer<T>... peeks);
3.2 参数说明
类型 | 参数名 | 描述 |
---|---|---|
T | entity | 实体对象类型,即查询结果的实体类型。 |
K | attribute | 实体属性类型,作为返回的 Map 中键(key)的类型。 |
D | - | 下游收集器返回类型,作为 Map 中值(value)的类型。 |
A | - | 下游操作中间类型,用于 Collector 的中间结果。 |
M | - | 最终结束返回的 Map<K, D> 类型。 |
LambdaQueryWrapper | wrapper | 支持 lambda 表达式的条件构造器,用于构建查询条件。 |
SFunction<T, K> | sFunction | 分组依据,实体中属性的 getter 方法引用,用于确定 Map 中键(key)的值。 |
Collector<T, A, D> | downstream | 下游收集器,用于对分组后的集合进行进一步的处理。 |
boolean | isParallel | 如果设置为 true,则底层使用并行流执行查询,可以提高处理大量数据时的效率。 |
Consumer… | peeks | 可变参数,用于指定在处理查询结果时执行的额外操作,如打印日志、更新缓存等。 |
3.3 使用示例
// 假设有一个 User 实体类和对应的 BaseMapper
LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(User::getStatus, "active"); // 查询状态为 "active" 的用户// 使用 group 方法查询并封装结果,按照用户名分组
Map<String, List<User>> userGroup = SimpleQuery.group(queryWrapper, // 查询条件构造器User::getUsername, // 使用用户名作为分组键user -> System.out.println("Processing user: " + user.getUsername()) // 打印处理的用户名
);// 遍历结果
for (Map.Entry<String, List<User>> entry : userGroup.entrySet()) {System.out.println("Username: " + entry.getKey());for (User user : entry.getValue()) {System.out.println(" - User: " + user);}
}
3.4 使用提示
group
方法适用于需要根据实体的某个属性对查询结果进行分组的场景。- 通过
sFunction
参数,你可以指定任何实体属性作为分组的依据,这使得查询结果的组织更加灵活。 downstream
参数允许你使用Collector
对分组后的集合进行进一步的处理,如计数、求和、平均值等。peeks
参数允许你在处理查询结果时执行额外的副作用操作,这些操作不会影响最终的Map
结果。- 当处理大量数据时,可以考虑将
isParallel
参数设置为true
以启用并行流,从而提高查询效率。
通过使用 SimpleQuery 的
group
方法,开发者可以更加高效地处理查询结果,并将其按照特定属性进行分组,同时还可以执行额外的副作用操作,使代码更加简洁和灵活。
4. list
SimpleQuery 的 list
方法提供了一种便捷的方式来查询数据库,并将查询结果封装成一个 List
,其中列表的元素是实体的某个属性。这个方法还支持在处理查询结果时执行额外的副作用操作,如打印日志或更新缓存。
4.1 方法签名
// 查询表内记录,封装返回为 List<属性>
List<A> list(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> sFunction, Consumer<E>... peeks);// 查询表内记录,封装返回为 List<属性>,考虑了并行流的情况
List<A> list(LambdaQueryWrapper<E> wrapper, SFunction<E, A> sFunction, boolean isParallel, Consumer<E>... peeks);
4.2 参数说明
类型 | 参数名 | 描述 |
---|---|---|
E | entity | 实体对象类型,即查询结果的实体类型。 |
A | attribute | 实体属性类型,作为返回的 List 中元素的类型。 |
LambdaQueryWrapper | wrapper | 支持 lambda 表达式的条件构造器,用于构建查询条件。 |
SFunction<E, A> | sFunction | 实体中属性的 getter 方法引用,用于确定 List 中元素的值。 |
boolean | isParallel | 如果设置为 true,则底层使用并行流执行查询,可以提高处理大量数据时的效率。 |
Consumer… | peeks | 可变参数,用于指定在处理查询结果时执行的额外操作,如打印日志、更新缓存等。 |
4.3 使用示例
// 假设有一个 User 实体类和对应的 BaseMapper
LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(User::getStatus, "active"); // 查询状态为 "active" 的用户// 使用 list 方法查询并封装结果,提取所有用户的用户名
List<String> userNames = SimpleQuery.list(queryWrapper, // 查询条件构造器User::getUsername, // 提取用户名作为列表元素user -> System.out.println("Processing user: " + user.getUsername()) // 打印处理的用户名
);// 遍历结果
for (String username : userNames) {System.out.println("Username: " + username);
}
4.4 使用提示
list
方法适用于需要根据实体的某个属性快速获取一个列表的场景。- 通过
sFunction
参数,你可以指定任何实体属性作为List
的元素,这使得查询结果的访问更加直观和高效。 peeks
参数允许你在处理查询结果时执行额外的副作用操作,这些操作不会影响最终的List
结果。- 当处理大量数据时,可以考虑将
isParallel
参数设置为true
以启用并行流,从而提高查询效率。
通过使用 SimpleQuery 的 list 方法,开发者可以更加高效地处理查询结果,并将其封装成易于使用的数据结构,同时还可以执行额外的副作用操作,使代码更加简洁和灵活。
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人不走空 🌈个人主页:人不走空 💖系列专栏:算法专题 ⏰诗词歌赋:斯是陋室,惟吾德馨 目录 🌈个人主页:人不走空 💖系列专栏:算法专题 ⏰诗词歌…...
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对象实例化过程
目录 一、Java对象实例化在JVM中的过程: 类加载与初始化 分配内存 初始化对象内存 设置对象头 执行初始化方法 构造方法执行 二、对象的创建过程 一、Java对象实例化在JVM中的过程: 类加载与初始化: 当JVM需要实例化一个对象时,它…...
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常见漏洞之XSS
一、XSS简介 XSS(Cross-Site Scripting,跨站脚本攻击)是一种常见的网络攻击方式,通过在网页中注入恶意脚本,当其他用户浏览这些网页时,这些嵌入的恶意脚本会在其浏览器上执行,从而进行各种恶意…...
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Python变量的命名规则与赋值方式
第二章:Python 基础语法 第一节:变量的命名规则与赋值方式 2.1.1 引言 在编程中,变量是存储数据的基本单元。变量的命名和赋值是编程语言中表达和操作数据的基础。了解和遵循变量命名规则对于编写清晰、可维护的代码至关重要。 2.1.2 变量…...
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昇思25天学习打卡营第7天|网络构建
昇思25天学习打卡营第7天|网络构建 前言函数式自动微分函数与计算图微分函数与梯度计算Stop GradientAuxiliary data神经网络梯度计算 个人任务打卡(读者请忽略)个人理解与总结 前言 非常感谢华为昇思大模型平台和CSDN邀请体验昇思大模型!从今…...
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扩展阅读:什么是中断
如果用一句话概括操作系统的原理,那就是:整个操作系统就是一个中断驱动的死循环,用最简单的代码解释如下: while(true){doNothing(); } 其他所有事情都是由操作系统提前注册的中断机制和其对应的中断处理函数完成的。我们点击一下鼠标,敲击一下键盘,执行一个程序,…...
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git 命令学习之branch 和 tag 操作
引言 在项目一个迭代过程结束之时,或是一个版本发布之后,我们要进行 新版本的开发,这时就需要对原来的项目代码进行封存,以及新项目代码的开始,这时就需要用到 branch 和 tag 操作。下面简单说说对这两个操作的理解。…...
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如何理解 IEEE 754 单精度浮点型能表示的最小绝对值、最大绝对值
文章目录 解答最小绝对值最大绝对值总结 细节理解1. 为什么非规格化数的指数偏移量为126(而不是127)?规格化数与非规格化数非规格化数的指数偏移量非规格化数的尾数非规格化数的值示例 解答 IEEE 754单精度浮点数使用32位来表示一个数值&…...
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LeetCode 算法:二叉树的右视图 c++
原题链接🔗:二叉树的右视图 难度:中等⭐️⭐️ 题目 给定一个二叉树的 根节点 root,想象自己站在它的右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回从右侧所能看到的节点值。 示例 1: 输入: [1,2,3,null,5,null,4…...
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Java 并发编程常见问题
1、线程状态它们之间是如何扭转的? 1、谈谈对于多线程的理解? 1、对于多核CPU,多线程可以提升CPU的利用率; 2、对于多IO操作的程序,多线程可以提升系统的整体性能及吞吐量; 3、使用多线程在一些场景下可…...
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网络基础:静态路由
静态路由是一种由网络管理员手动配置的路由方式,用于在网络设备(如路由器或交换机)之间传递数据包。与动态路由不同,静态路由不会根据网络状态的变化自动调整。 不同厂商的网络设备在静态路由的配置上有些许差异;下面…...
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库存管理系统基于spingboot vue的前后端分离仓库库存管理系统java项目java课程设计java毕业设计
文章目录 库存管理系统一、项目演示二、项目介绍三、部分功能截图四、部分代码展示五、底部获取项目源码(9.9¥带走) 库存管理系统 一、项目演示 库存管理系统 二、项目介绍 基于spingboot和vue前后端分离的库存管理系统 功能模块ÿ…...
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【ArcGIS AddIn插件】【可用于全国水旱灾害风险普查】全网最强洪水淹没分析插件-基于8邻域种子搜索算法-有源淹没分析算法
最近有很多GIS小伙伴咨询我关于基于8邻域种子搜索算法的有源淹没分析插件的使用方法及原理,咱们通过这篇文章给大家详细介绍下这款插件的运行机制。 一、插件类型及适用版本 本插件属于ArcGIS AddIn工具条插件,基于ArcGIS Engine10.2.2的开发环境开发的&…...
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==和equals的区别(面试题)
和equals有什么区别 对于基本数据类型,比较的是值是否相等,对于引用类型则是比较的地址是否相等;对于equals来说,基本数据类型没有equals方法,对于引用类型equals比较的是引用对象是否相同 那针对以上结论,…...
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本地项目上传到GitHub上(李豆)
本地项目上传到GitHub上(李豆) 准备工作: 本地需要有 git 也需要有一个 GitHub 账号 首先需要在 GitHub 新建一个空仓库 在想要上传项目的文件夹中使用 Git 命令操作 初始化: git init与 github 仓库进行链接 :git remote add origin …...
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碧海威L7云路由无线运营版 confirm.php/jumper.php 命令注入漏洞复现(XVE-2024-15716)
0x01 产品简介 碧海威L7网络设备是 北京智慧云巅科技有限公司下的产品,基于国产化ARM硬件平台,采用软硬一体协同设计方案,释放出产品最大效能,具有高性能,高扩展,产品性能强劲,具备万兆吞吐能力,支持上万用户同时在线等高性能。其采用简单清晰的可视化WEB管理界面,支持…...
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redis实战-添加商户缓存
为什么要使用缓存 言简意赅:速度快,好用缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力实际开发中,企业的数据量,少…...
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SQL游标的基本使用方法与示例
SQL游标的基本使用方法与示例 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨SQL游标的基本使用方法及示例。在数据库编程中,游标是一…...
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还不知道工业以太网和现场总线区别???
工业以太网 工业以太网是一种专为工业环境设计的网络通信技术,它基于标准的以太网技术,但针对工业应用进行了优化。工业以太网能够适应高温、低温、防尘等恶劣工业环境,采用TCP/IP协议,与IEEE 802.3标准兼容,并在应用层…...
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tongweb 部署软航流版签一体化应用示例 提示跨域错误CORS ERROR
目录 问题现象与描述 解决办法 原理解析 什么是CORS 浏览器跨域请求限制 跨域问题解决方法 跨域请求流程 浏览器请求分类解析 http请求方法简介 问题现象与描述 重庆软航科技有限公司提供了一套针对针对word、excel等流式文件转换成PDF版式文件并进行版式文件在线签章…...
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自动驾驶水泥搅拌车在梁场的应用(下)
自动驾驶水泥搅拌车在梁场的应用(下) 北京渡众机器人科技有限公司的自动驾驶水泥搅拌车在梁场(也称为预制梁场)的应用可以带来多方面的优势和效益: 1. 自动化搅拌和运输 在梁场中,通常需要大量的混凝土搅…...
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Python创建MySQL数据库
一、使用Docker部署本地MySQL数据库 docker run --restartalways -p 3307:3306 --name mysql -e MYSOL_ROOT_PASSWORDlms123456 -d mysql:8.0.25 参数解析: 用户名:root 密码:lms123456 端口:3307 二、在Pycharm开发工具中配置连接MySQL数据库 三、安装zdppy_mysql pip inst…...
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CPU占用率飙升至100%:是攻击还是正常现象?
在运维和开发的日常工作中,CPU占用率突然飙升至100%往往是一个令人紧张的信号。这可能意味着服务器正在遭受攻击,但也可能是由于某些正常的、但资源密集型的任务或进程造成的。本文将探讨如何识别和应对服务器的异常CPU占用情况,并通过Python…...
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唯一ID:雪花算法介绍与 Go 语言实现
介绍 snowflake 雪花算法可以在不依赖数据库的情况下,生成全局唯一的ID。雪花算法生成的ID是一个64位的整数,它由以下4部分组成: 时间戳:占用41位,精确到毫秒级,用于记录时间戳,差值形式可以使用69年。数…...
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【代码随想录——图论——图论理论基础】
1. 图论理论基础 1.1 图的基本概念 二维坐标中,两点可以连成线,多个点连成的线就构成了图。 当然图也可以就一个节点,甚至没有节点(空图) 1.1.1 图的种类 有向图 加权有向图无权有向图 无向图 加权无向图无权无向…...
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阿维塔:车端出海idps能力建设实践方案探讨
在当前国内外法规环境下,特别是随着欧标已强制实施和国标即将跟进,推行IDPS显得至关重要。2024年6月27日,在2024第三届中国车联网安全大会上,阿维塔车型出海副总师韩建伟围绕阿维塔IDPS技术方案展开了详细介绍。车端IDPS逻辑上分为应用层、系统层、网络层、外部通信层,并包…...
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方程豹发力了,豹3的官方谍照曝光,竞争对手锁定哈弗猛龙
方程豹官方,近日发布了豹3的谍照,定位为中型SUV,预计豹3将于2024年底前上市。根据发布的谍照,可以看到共有三款车型,代表了不同的版本。前大灯和中网与之前的概念车相似,中网很可能采用封闭式设计,并带有粗犷的装饰条。车身侧面采用了平直的线条,整体造型紧凑而干练。细…...
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python -【五】数据容器
数据容器 一、列表 列表的循环 name_list [张三, 李四, 王五] print(f类型是:{type(name_list)})# while 遍历列表 count 0 while count < len(name_list):print(fwhile 下标为[{count}] 的内容是[{name_list[count]}])count 1# for 循环 for name in name…...
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关于软件设计模式的理解
系列文章 关于时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)的理解 关于HashMap的哈希碰撞、拉链法和key的哈希函数设计 关于JVM内存模型和堆内存模型的理解 关于代理模式的理解 关于Mysql基本概念的理解 关于软件设计模式的理解 文章目录 前言一、软件设计模式遵循的六大原则…...
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Midjourne进阶篇 | 个性化潮玩
当Midjourney遇上潮玩,你想不到的惊艳! 前言盲盒魔法公式**01.嘻哈潮玩****02.荧光猫少女****03.古风剑侠****04.音乐节少年****05.Q版古风少女** 总结 前言 以前,制作盲盒需要专业盲盒设计师完成,对于大部分人来说,这…...
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分布式拒绝服务解决方式
在网络安全领域中,分布式拒绝服务(DDoS)攻击始终占据着举足轻重的地位,其影响力不容忽视。随着网络技术的日新月异和网络环境的日益复杂化,DDoS攻击不仅变得愈发频繁,而且其破坏性和影响力也呈现出惊人的增…...