青少年编程与数学 02-004 Go语言Web编程 14课题、数据操作

明月看潮生2024-12-22 8:03

青少年编程与数学 02-004 Go语言Web编程 14课题、数据操作

课题摘要:本文探讨了Go Web应用中的数据操作方法，包括CRUD操作、数据验证、格式化、聚合和分页等。CRUD涵盖了数据的创建、读取、更新和删除，是数据处理的基础。数据验证确保输入符合预期格式和业务规则，而数据格式化则涉及将数据转换为特定格式如JSON。数据聚合通过对数据集进行求和、平均等操作提取高层次信息，而分页技术则提高大数据集的可管理性和性能。文章还强调了数据操作在应用程序设计中的重要性，包括数据管理、业务逻辑实现、用户体验提升、数据一致性和安全性保障等方面。通过这些方法，Go Web应用能高效、安全地处理数据，满足业务需求。

一、数据操作

在Go Web应用中，数据操作是核心功能之一，涉及到从数据库的增删改查（CRUD）到数据的格式化、验证和传输。以下是一些常见的数据操作：

  1. CRUD操作：

    • 创建（Create）：向数据库中插入新数据。通常涉及到接收用户输入的数据，验证数据的有效性，然后执行数据库插入操作。

    • 读取（Read）：从数据库中检索数据。可以是单个记录的查询（GET）或多个记录的查询（MULTIGET）。

    • 更新（Update）：修改数据库中已存在的数据。通常需要先检索数据，然后根据用户输入进行更新。

    • 删除（Delete）：从数据库中删除数据。通常需要根据特定的标识符（如ID）来定位并删除记录。

  2. 数据验证：

    • 在处理用户输入之前，验证数据的有效性是非常重要的一步，以确保数据符合预期的格式和约束。

  3. 数据格式化：

    • 将数据转换为适合传输的格式，如JSON或XML，以便在Web应用和客户端之间交换。

  4. 数据查询：

    • 构建查询以从数据库检索信息，可能涉及到复杂的查询逻辑和优化。

  5. 数据聚合：

    • 对数据库中的数据进行汇总和分析，以提供报告或仪表板数据。

  6. 数据分页：

    • 在处理大量数据时，为了提高性能和用户体验，常常需要实现数据分页。

  7. 文件上传和下载：

    • 处理文件的上传和下载，包括文件的存储、检索和传输。

  8. 数据缓存：

    • 为了提高性能，可能会对频繁访问的数据进行缓存。

  9. 数据同步：

    • 在多服务或多数据库的环境中，保持数据的一致性和同步。

  10. 错误处理：

    • 在数据操作过程中，处理可能出现的各种错误和异常情况。

这些操作通常涉及到与数据库的交互，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，以及使用Go语言提供的数据库驱动和ORM（对象关系映射）工具。通过这些工具和库，Go Web应用可以高效地处理数据，提供动态的Web服务。

二、CRUD

当然，下面是添加了详细注释的Go Web应用示例代码，实现了对订单数据的CRUD操作：

go 复制代码 
package main

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "strconv"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // 导入MySQL驱动
)

// 数据库配置常量
const (
    userName = "your_username" // 数据库用户名
    password = "your_password" // 数据库密码
    ip       = "localhost"     // 数据库地址
    port     = "3306"         // 数据库端口
    dbName   = "your_dbname"  // 数据库名
)

// DB 是数据库连接的全局变量
var DB *sql.DB

// Order 定义订单结构体，对应数据库中的表结构
type Order struct {
    OrderNum  int    `json:"order_num"`  // 订单编号
    OrderDate string `json:"order_date"` // 订单日期
    CustID    int    `json:"cust_id"`    // 客户ID
}

// initDB 初始化数据库连接
func initDB() {
    var err error
    // 构建数据库连接字符串
    DB, err = sql.Open("mysql", fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/%s?charset=utf8", userName, password, ip, port, dbName))
    if err != nil {
        log.Fatal(err) // 如果连接失败，记录错误并退出
    }
    if err = DB.Ping(); err != nil {
        log.Fatal(err) // 测试连接是否成功，失败则退出
    }
}

// init 在程序启动时调用，用于初始化数据库连接
func init() {
    initDB()
}

// handleGet 处理GET请求，用于查询单个订单
func handleGet(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    idStr := r.URL.Path[len("/order/"):] // 从URL路径中获取订单ID
    id, err := strconv.Atoi(idStr)      // 将ID转换为整数
    if err != nil {
        http.Error(w, "Invalid ID", http.StatusBadRequest) // 如果ID无效，返回400错误
        return
    }

    order := Order{} // 创建订单结构体实例
    // 查询订单数据
    err = DB.QueryRow("SELECT order_num, order_date, cust_id FROM orders WHERE order_num = ?", id).Scan(&order.OrderNum, &order.OrderDate, &order.CustID)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Order not found", http.StatusNotFound) // 如果订单不存在，返回404错误
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json") // 设置响应头为JSON
    json.NewEncoder(w).Encode(order)                   // 将订单数据编码为JSON并返回
}

// handleInsert 处理POST请求，用于创建新订单
func handleInsert(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    decoder := json.NewDecoder(r.Body) // 创建JSON解码器
    var order Order                   // 创建订单结构体实例
    err := decoder.Decode(&order)      // 解码请求体到订单结构体
    if err != nil {
        http.Error(w, "Invalid request payload", http.StatusBadRequest) // 如果请求体无效，返回400错误
        return
    }
    // 插入订单数据到数据库
    result, err := DB.Exec("INSERT INTO orders (order_date, cust_id) VALUES (?, ?)", order.OrderDate, order.CustID)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError) // 如果插入失败，返回500错误
        return
    }
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json") // 设置响应头为JSON
    order.OrderNum, _ = result.LastInsertId()        // 获取新插入订单的ID
    json.NewEncoder(w).Encode(order)                  // 将订单数据编码为JSON并返回
}

// handleDelete 处理DELETE请求，用于删除订单
func handleDelete(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    idStr := r.URL.Path[len("/order/"):] // 从URL路径中获取订单ID
    id, err := strconv.Atoi(idStr)      // 将ID转换为整数
    if err != nil {
        http.Error(w, "Invalid ID", http.StatusBadRequest) // 如果ID无效，返回400错误
        return
    }

    // 从数据库中删除订单
    _, err = DB.Exec("DELETE FROM orders WHERE order_num = ?", id)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError) // 如果删除失败，返回500错误
        return
    }
    w.WriteHeader(http.StatusOK) // 设置响应状态码为200
}

func main() {
    // 注册路由处理函数
    http.HandleFunc("/order/", handleGet)
    http.HandleFunc("/order/", handleInsert)
    http.HandleFunc("/order/", handleDelete)

    log.Println("Server starting on port 8080") // 打印启动日志
    err := http.ListenAndServe(":8080", nil)    // 启动HTTP服务器
    if err != nil {
        log.Fatal(err) // 如果启动失败，记录错误并退出
    }
}

说明：

  • initDB：这个函数负责建立数据库连接，并在连接失败时终止程序。
  • handleGet：这个函数处理GET请求，用于根据ID查询单个订单。它从URL中提取订单ID，查询数据库，并返回订单的JSON表示。
  • handleInsert：这个函数处理POST请求，用于创建新订单。它从请求体中读取订单数据，插入到数据库，并返回新创建的订单的JSON表示。
  • handleDelete：这个函数处理DELETE请求，用于根据ID删除订单。它从URL中提取订单ID，并从数据库中删除对应的订单。

要运行这个应用，请确保你的MySQL数据库已经设置好，并且替换代码中的数据库配置信息。然后，使用go run main.go命令启动服务器，并使用HTTP客户端测试API。

三、数据验证

数据验证是确保输入数据符合特定格式、标准或业务规则的过程。在Web应用中，数据验证是至关重要的，因为它有助于防止无效数据、错误数据或恶意数据进入系统，从而保护系统安全和数据完整性。

为什么需要数据验证？

  1. 防止错误：确保用户输入的数据是正确的，避免因数据错误导致的程序错误。
  2. 增强安全性：防止SQL注入、跨站脚本（XSS）等安全攻击。
  3. 提高数据质量：确保存储在数据库中的数据是准确和有用的。
  4. 用户体验：给用户提供即时反馈，提升用户体验。

Go Web应用中的数据验证示例

假设我们有一个Go Web应用，用户可以提交订单信息，包括订单日期和客户ID。我们需要验证订单日期是否是有效的日期格式，以及客户ID是否是一个正整数。

步骤 1: 定义订单结构体
go 复制代码 
package main

import (
    "encoding/json"
    "net/http"
    "regexp"
    "time"
)

// Order 定义订单结构体
type Order struct {
    OrderDate string `json:"order_date"`
    CustID    int    `json:"cust_id"`
}
步骤 2: 实现验证逻辑
go 复制代码 
// ValidateOrder 验证订单信息
func ValidateOrder(order *Order) error {
    // 验证客户ID是否为正整数
    if order.CustID <= 0 {
        return errors.New("cust_id must be a positive integer")
    }

    // 验证订单日期是否符合YYYY-MM-DD格式
    // 正则表达式匹配日期格式
    datePattern := `^(?:19|20)\d{2}-(?:0[1-9]|1[0-2])-(?:0[1-9]|[12][0-9]|3[01])$`
    if !regexp.MustCompile(datePattern).MatchString(order.OrderDate) {
        return errors.New("order_date must be in YYYY-MM-DD format")
    }

    // 尝试解析日期，确保它是有效的日期
    _, err := time.Parse("2006-01-02", order.OrderDate)
    if err != nil {
        return errors.New("order_date is not a valid date")
    }

    return nil
}
步骤 3: 在HTTP处理函数中使用验证
go 复制代码 
func submitOrderHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 只接受JSON格式的请求体
    r.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    // 解析请求体中的JSON数据
    var order Order
    if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&order); err != nil {
        http.Error(w, "Invalid request body", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // 验证订单信息
    if err := ValidateOrder(&order); err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // 如果验证通过，处理订单数据（例如，存储到数据库）
    // ...

    // 返回成功响应
    w.WriteHeader(http.StatusOK)
    w.Write([]byte("Order submitted successfully"))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/submit-order", submitOrderHandler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

在这个示例中，我们定义了一个Order结构体来表示订单信息，并实现了一个ValidateOrder函数来验证订单日期和客户ID。在HTTP处理函数submitOrderHandler中，我们首先解析请求体中的JSON数据，然后调用ValidateOrder函数进行验证。如果验证失败，我们返回一个错误响应；如果验证成功，我们继续处理订单数据。

这个简单的示例展示了如何在Go Web应用中进行数据验证，以确保接收到的数据是有效和安全的。

四、数据格式化

什么是数据格式化？

数据格式化是指将数据转换成特定格式的过程。在编程和数据处理中，这通常涉及到将数据结构转换为可读性强、结构化的文本格式，比如JSON、XML或CSV。格式化的数据可以被人类阅读或由其他系统和应用程序处理。

为什么需要数据格式化？

  1. 可读性：格式化的数据更易于人类阅读和理解。
  2. 交换：格式化的数据可以在网络上传输，作为不同系统间的数据交换格式。
  3. 存储：格式化的数据可以被存储和检索，用于持久化存储。
  4. 标准化：使用标准化的格式（如JSON或XML）可以简化不同系统间的集成。

GoWeb应用如何将查询结果格式化为JSON数据格式？

在Go语言中，标准库encoding/json提供了将Go数据结构编码为JSON格式的工具。以下是一个简单的示例，展示了如何将从数据库查询得到的结果格式化为JSON数据格式。

步骤 1: 执行数据库查询

首先，我们需要从数据库中查询数据。这里假设我们已经有一个数据库连接DB和一个Order结构体。

go 复制代码 
package main

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "log"
    "net/http"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

// Order 定义订单结构体
type Order struct {
    OrderNum  int    `json:"order_num"`
    OrderDate string `json:"order_date"`
    CustID    int    `json:"cust_id"`
}

// QueryOrder 查询单个订单
func QueryOrder(db *sql.DB, orderNum int) (*Order, error) {
    var order Order
    err := db.QueryRow("SELECT order_num, order_date, cust_id FROM orders WHERE order_num = ?", orderNum).Scan(&order.OrderNum, &order.OrderDate, &order.CustID)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return &order, nil
}
步骤 2: 编写HTTP处理函数

编写一个HTTP处理函数，用于处理请求并返回查询结果的JSON格式。

go 复制代码 
func getOrderHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 解析URL参数中的订单编号
    orderNumStr := r.URL.Query().Get("order_num")
    if orderNumStr == "" {
        http.Error(w, "Order number is required", http.StatusBadRequest)
        return
    }
    orderNum, err := strconv.Atoi(orderNumStr)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Invalid order number", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // 从数据库查询订单
    db, err := sql.Open("mysql", "your_db_connection_string")
    if err != nil {
        http.Error(w, "Database connection failed", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    defer db.Close()

    order, err := QueryOrder(db, orderNum)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Order not found", http.StatusNotFound)
        return
    }

    // 设置响应头为JSON
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")

    // 将订单数据编码为JSON格式
    encoder := json.NewEncoder(w)
    if err := encoder.Encode(order); err != nil {
        http.Error(w, "Failed to encode order data", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
}
步骤 3: 启动HTTP服务器
go 复制代码 
func main() {
    http.HandleFunc("/get-order", getOrderHandler)
    log.Println("Server starting on port 8080")
    if err := http.ListenAndServe(":8080", nil); err != nil {
        log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个Order结构体来表示订单数据，并编写了一个QueryOrder函数来从数据库查询订单信息。在HTTP处理函数getOrderHandler中，我们首先解析请求参数中的订单编号，然后查询数据库，并将查询结果使用json.NewEncoder编码为JSON格式，最后将JSON数据写入HTTP响应中。

这个简单的示例展示了如何在Go Web应用中将数据库查询结果格式化为JSON数据格式，并返回给客户端。

五、数据聚合

什么是数据聚合？

数据聚合是指将多个数据源或多个数据点组合成一个有意义的整体的过程。在数据库和数据分析领域，聚合通常涉及到对数据集进行求和、平均、计数、最大值、最小值等操作，以提供更高层次的数据视图。聚合操作可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息和洞察。

Go Web应用如何对数据进行聚合？

在Go Web应用中，数据聚合通常涉及到以下几个步骤：

  1. 查询数据：从数据库中查询所需的原始数据。
  2. 处理数据：在服务器端对查询结果进行处理，执行聚合操作。
  3. 返回结果：将聚合后的结果返回给客户端。

以下是一个简单的示例，展示了如何在Go Web应用中对数据进行聚合。

步骤 1: 定义数据库查询

假设我们有一个订单数据库表，我们想要聚合每个客户的总订单金额。

sql 复制代码 
CREATE TABLE orders (
    order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);
步骤 2: 编写Go代码进行聚合
go 复制代码 
package main

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
    "net/http"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

// OrderAggregate 定义聚合结果的结构体
type OrderAggregate struct {
    CustomerID int     `json:"customer_id"`
    TotalAmount float64 `json:"total_amount"`
}

// getAggregateData 聚合订单数据
func getAggregateData(db *sql.DB) ([]OrderAggregate, error) {
    var aggregates []OrderAggregate
    rows, err := db.Query("SELECT customer_id, SUM(order_amount) as total_amount FROM orders GROUP BY customer_id")
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer rows.Close()

    for rows.Next() {
        var aggregate OrderAggregate
        if err := rows.Scan(&aggregate.CustomerID, &aggregate.TotalAmount); err != nil {
            return nil, err
        }
        aggregates = append(aggregates, aggregate)
    }

    return aggregates, nil
}

// aggregateHandler 处理聚合数据的HTTP请求
func aggregateHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    db, err := sql.Open("mysql", "your_db_connection_string")
    if err != nil {
        http.Error(w, "Database connection failed", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    defer db.Close()

    aggregates, err := getAggregateData(db)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Failed to aggregate data", http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    if err := json.NewEncoder(w).Encode(aggregates); err != nil {
        http.Error(w, "Failed to encode response", http.StatusInternalServerError)
    }
}

func main() {
    http.HandleFunc("/aggregate", aggregateHandler)
    log.Println("Server starting on port 8080")
    if err := http.ListenAndServe(":8080", nil); err != nil {
        log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个OrderAggregate结构体来存储聚合结果。getAggregateData函数执行SQL查询，使用GROUP BY子句对每个客户的订单金额进行求和。然后，我们在aggregateHandler中调用这个函数，并将结果编码为JSON格式返回给客户端。

这个简单的示例展示了如何在Go Web应用中对数据库中的数据进行聚合，并返回聚合后的结果。在实际应用中，聚合操作可能会更复杂，涉及到多个表的连接、多个字段的聚合等。

六、数据分页

什么是数据分页？

数据分页是一种将大量数据分割成多个页面的技术，每个页面包含固定数量的数据项。这样做的目的是为了提高用户体验，避免一次性加载过多数据导致的性能问题，同时也使得数据的浏览和导航更加方便。

Go Web应用如何对数据进行分页？

在Go Web应用中，数据分页通常涉及到以下几个步骤：

  1. 确定每页数据量：设定每个页面显示的数据条目数量。
  2. 接收分页参数：通常通过查询参数接收页码（page）和每页数据量（limit）。
  3. 计算偏移量：根据页码和每页数据量计算SQL查询的偏移量（offset）。
  4. 执行分页查询：使用计算出的偏移量执行数据库查询，获取当前页的数据。
  5. 返回分页结果：将当前页的数据和分页信息（如总页数、当前页码等）返回给客户端。

以下是一个简单的示例，展示了如何在Go Web应用中对数据进行分页。

步骤 1: 编写分页查询函数
go 复制代码 
package main

import (
    "database/sql"
    "net/http"
    "strconv"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

// paginateQuery 执行分页查询
func paginateQuery(db *sql.DB, query string, page int, pageSize int) (*sql.Rows, error) {
    offset := (page - 1) * pageSize
    return db.Query(query, offset, pageSize)
}
步骤 2: 编写HTTP处理函数
go 复制代码 
func ordersHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    pageStr := r.URL.Query().Get("page") // 获取页码
    pageSizeStr := r.URL.Query().Get("pageSize") // 获取每页数据量

    page, err := strconv.Atoi(pageStr)
    if err != nil || page <= 0 {
        page = 1 // 默认页码为1
    }

    pageSize, err := strconv.Atoi(pageSizeStr)
    if err != nil || pageSize <= 0 {
        pageSize = 10 // 默认每页10条数据
    }

    db, err := sql.Open("mysql", "your_db_connection_string")
    if err != nil {
        http.Error(w, "Database connection failed", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    defer db.Close()

    rows, err := paginateQuery(db, "SELECT * FROM orders LIMIT ? OFFSET ?", page, pageSize)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Failed to query orders", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    defer rows.Close()

    // 处理rows，例如转换为JSON并返回
    // ...
}
步骤 3: 启动HTTP服务器
go 复制代码 
func main() {
    http.HandleFunc("/orders", ordersHandler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

在这个示例中，我们定义了一个paginateQuery函数来执行分页查询。在HTTP处理函数ordersHandler中，我们首先解析请求参数中的页码和每页数据量，然后调用paginateQuery函数获取当前页的数据。最后，我们将当前页的数据返回给客户端。

请注意，这个示例假设你已经有一个名为orders的数据库表，并且你的数据库连接字符串是正确的。在实际应用中，你可能需要根据实际的数据库表结构和业务需求调整查询语句和处理逻辑。

七、重要性

数据操作在应用程序设计中的重要性不言而喻，它是构建现代应用程序的核心部分。以下是数据操作在应用程序设计中的几个关键重要性：

  1. 数据管理：

    • 应用程序通常需要存储、检索和更新数据，数据操作提供了管理这些数据的基本能力。

  2. 业务逻辑实现：

    • 数据操作是实现业务逻辑的基础，它们允许应用程序执行必要的操作来满足业务需求。

  3. 用户体验：

    • 通过有效的数据操作，应用程序可以提供快速响应和流畅的用户体验，例如实时搜索、过滤和排序功能。

  4. 数据一致性和完整性：

    • 正确的数据操作可以确保数据的一致性和完整性，防止数据损坏和丢失。

  5. 安全性：

    • 数据操作需要考虑到安全性，包括数据的验证、授权和加密，以保护敏感数据不被未授权访问。

  6. 可扩展性：

    • 良好的数据操作设计可以支持应用程序的扩展，处理不断增长的数据量和用户请求。

  7. 性能优化：

    • 优化的数据操作可以提高应用程序的性能，减少响应时间和提高吞吐量。

  8. 数据分析和报告：

    • 数据操作使得从数据库中提取和聚合数据成为可能，这对于数据分析和生成报告至关重要。

  9. 数据迁移和备份：

    • 数据操作还包括数据迁移和备份，这对于数据恢复和灾难恢复计划是必要的。

  10. API和集成：

    • 数据操作为应用程序提供了与其他系统和API集成的能力，允许数据在不同系统间流动。

  11. 国际化和本地化：

    • 对于全球运营的应用程序，数据操作需要支持不同语言和地区的数据格式和规则。

  12. 法规遵从：

    • 数据操作必须遵守相关的数据保护法规，如GDPR或HIPAA，确保数据处理符合法律要求。

  13. 测试和调试：

    • 数据操作的代码需要被彻底测试和调试，以确保应用程序的稳定性和可靠性。

总之，数据操作是应用程序设计和开发中的基石，它们直接影响应用程序的功能、性能和用户体验。因此，设计健壮、高效和安全的数据操作机制对于任何应用程序的成功至关重要。

相关推荐
盼兮*12 分钟前
Python调用星火认知大模型API(流式传输)
开发语言·python·flask·request
阿松のblog16 分钟前
pyQt5实现页面切换操作
开发语言·qt
小馒头学python17 分钟前
【期末大作业】使用Python熟练掌握面向对象
开发语言·python·课程设计
Rossy Yan17 分钟前
【C++面向对象——类的多态性与虚函数】计算图像面积（头歌实践教学平台习题）【合集】
开发语言·c++·多态·面向对象·虚函数·头歌实践教学平台
MavenTalk36 分钟前
如何使用Python进行音频片断合成
开发语言·python·音视频·pico2wave·gtts·synthesizer
LuiChun38 分钟前
Django 中的 reverse 【反向/逆转/扭转/逆向】使用详解以及使用案例
数据库·django·sqlite
Jelena技术达人1 小时前
利用Python爬虫获取微店商品详情API接口的深入指南
开发语言·爬虫·python
标贝科技1 小时前
标贝科技受邀出席2024ADD数据应用场景大会 共议数据要素发展新契机
大数据·数据库·人工智能·科技·语言模型·数据挖掘
weixin_403673771 小时前
thinkphp 多选框
开发语言·php
啥都想学的又啥都不会的研究生2 小时前
高性能MySQL-查询性能优化
数据库·笔记·学习·mysql·面试·性能优化
热门推荐
01基于大语言模型（LLM）的合成数据生成、策展和评估的综述02HCIA-datacom数通题库和录播视频资料03玄机平台应急响应—webshell查杀04VSCode插件 —— Cody AI （免费AI助手！）05YOLOv8训练好模型后，追加轮数继续训练、或者提前终止训练，缩减训练轮数06(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明07【华东南AWDP】第十七届全国大学生信息安全竞赛 CISCN 2024 创新实践能力赛区域赛 部分题解WP08校验 GPT-4 真实性的三个经典问题：快速区分 GPT-3.5 与 GPT-4，并提供免费测试网站09Docker 夺命连环 15 问10SQL 主从数据库实时备份