python基础5——正则、数据库操作

文章目录

  • 一、数据库编程
    • 1.1 connect()函数
    • 1.2 命令参数
    • 1.3 常用语句
  • 二、正则表达式
    • 2.1 匹配方式
    • 2.2 字符匹配
    • 2.3 数量匹配
    • 2.4 边界匹配
    • 2.5 分组匹配
    • 2.6 贪婪模式&非贪婪模式
    • 2.7 标志位

一、数据库编程

  • 可以使用python脚本对数据库进行操作,比如获取数据库数据保存到文件中,这个功能可以通过数据库相关模块进行实现。
  • 在python2.x版本中使用的是MySQLdb模块,python3.x版本中使用的是pymysql模块,两者用法几乎相同。
  • pymysql是第三方模块,需要单独安装,首选通过pip安装PyMySQL。
  • 对不同类型的数据库操作,需要安装导入的模块也不同。

1.1 connect()函数

  • connect()函数:用来建立和数据库的连接。
connect()函数常用参数描述
host数据库主机地址
user数据库账户
passwd账户密码
db使用的数据库
port数据库主机端口,默认3306
connect_timeout连接超时时间,默认10,单位秒
charset使用的字符集
cursorclass自定义游标使用的类。上面示例用的是字典类,以字典形式返回结果,默认是元组形式。

1.安装pymysql模块。

pip3 install pymysql

2.准备好数据库信息。

##安装数据库实例。
docker run -d --name qingjun -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7.30##创建数据库和表,用来测试。
create database test;
use test;
create table user(id int primary key not null auto_increment,username varchar(50) not null,password varchar(50) not null);

在这里插入图片描述
3.连接数据库,开始操作数据库。

在这里插入图片描述

import pymysql##数据库信息。
conn = pymysql.connect(host='192.168.161.132',port=3306,user='root',password='123456',db='test',charset='utf8',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()    ##建立数据库连接。# 创建一条记录.
sql = "insert into user(username, password) values('qingjun', '123456')"
cursor.execute(sql)    ##执行sql语句。
conn.commit()          ##写入到数据库。

4.查看数据库数据。
在这里插入图片描述

1.2 命令参数

连接对象常用方法描述
commit()提交事务。对支持事务的数据库和表,如果提交修改操作,不适用这个方法,则不会写到数据库中
rollback()事务回滚。对支持事务的数据库和表,如果执行此方法,则回滚当前事务。在没有commit()前提下。
cursor([cursorclass])创建一个游标对象。所有的sql语句的执行都要在游标对象下进行。MySQL本身不支持游标,MySQLdb模块对其游标进行了仿真。
游标对象常用方法描述
close()关闭游标
execute(sql)执行sql语句
executemany(sql)执行多条sql语句
fetchone()从运行结果中取第一条记录,返回字典
fetchmany(n)从运行结果中取n条记录,返回列表
fetchall()从运行结果中取所有记录,返回列表

1.3 常用语句

1.插入数据。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='192.168.161.132',port=3306,user='root',password='123456',db='test',charset='utf8',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()##插入一条数据。
sql = "insert into user(username, password) values('wuhan', '88')"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()    ##关闭游标##插入多条数据。
sql = "insert into user(username, password) values(%s,%s)"
args = [('beijing',222),('shenzheng',9990)]
cursor.executemany(sql,args)
conn.commit()
conn.close()    ##关闭游标

在这里插入图片描述

2.查询数据。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='192.168.161.132',port=3306,user='root',password='123456',db='test',charset='utf8',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()##查询数据。
sql = "select * from user"
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchone())   ##获取第一条记录。
print(cursor.fetchmany(1))   ##从运行结果中,获取1条记录。
print(cursor.fetchall())   ##获取所有记录。
conn.close()    ##关闭游标

在这里插入图片描述

3.修改数据。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='192.168.161.132',port=3306,user='root',password='123456',db='test',charset='utf8',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()##修改数据。
sql = "update user set password='100' where username='wuhan'"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()    ##关闭游标

在这里插入图片描述
4.删除数据。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='192.168.161.132',port=3306,user='root',password='123456',db='test',charset='utf8',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()##删除数据。
sql = "delete from user where username='qingjun'"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()    ##关闭游标

在这里插入图片描述

5.遍历查询结果。

try:with conn.cursor() as cursor:sql = "select id,username,password from user"cursor.execute(sql)result = cursor.fetchall()for dict in result:print(f"ID: {dict['id']}, 用户名: {dict['username']}, 密码: {dict['password']}")
finally:    ##不管try是否执行成功,finally都执行。conn.close()

在这里插入图片描述

二、正则表达式

  • 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑方式,就是用实现定义好的一些特定字符及这些特定字符的组合,组成一个规则字符串,这个规则字符串就是表达对字符串的逻辑,给定一个正则表达式和另一个字符串,通过正则表达式从字符串我们想要的部分。
  • Python正则表达式主要由re标准库提供,拥有了基本所有的表达式。

2.1 匹配方式

方法描述
re.compile(pattern, flags=0)把正则表达式编译成一个对象。
pattern 指的是正则表达式,flags是标志位的修饰符,用于控制表达式匹配模式
re.match(pattern, string, flags=0)匹配字符串开始,如果不匹配返回None
re.search(pattern, string, flags=0)扫描字符串寻找匹配,如果符合返回一个匹配对象并终止匹配,否则返回None
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)以匹配模式作为分隔符,切分字符串为列表
re.findall(pattern, string, flags=0)以列表形式返回所有匹配的字符串
re.finditer(pattern, string, flags=0)以迭代器形式返回所有匹配的字符串
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)字符串替换,repl替换匹配的字符串,repl可以是一个函数

1.老方法匹配字符串。优点是,方便再次使用。

a = 'this is jdasi1!#@sjkdjalk'import re
pattern = re.compile("this")  ##预定义正则表达式。
baimu = pattern.match(a)   ##使用预定义的正则表达式匹配字符串,
print(baimu)
print(baimu.group())   ##过滤出匹配的字符串。

在这里插入图片描述
2.常用方式匹配,优点是,更直观。从第一个字符串开始匹配。

a = 'this is jdasi1!#@sjkdjalk'import re
qingjun = re.match("this",a)
print(qingjun.group())

在这里插入图片描述
3.扫描匹配。

import re
s = "我今年23335岁"
result2 = re.search("\d+", s)
print(result2.group())

在这里插入图片描述
4.以匹配模式作为分隔符,切分字符串为列表。

import re
s = "我今年23335岁"
result2 = re.split("\d+", s)   ##\d+作为分隔符。
print(result2)

在这里插入图片描述
5.以列表形式返回所有匹配的字符串。

import re
s = "我今年23335岁,张三今年22岁"
result2 = re.findall("\d+", s)   ##匹配字符串中所有的数字,并返回一个列表,
print(result2)

在这里插入图片描述
6.替换匹配。

import re
s = "我今年23335岁,张三今年22岁"
result2 = re.sub("\d+","50",s)   ##将字符串中的所有数字替换成50
print(result2)

在这里插入图片描述

2.2 字符匹配

字符匹配描述
.任意单个字符(除了\n)
[ ]匹配中括号中的任意1个字符。并且特殊字符写在[ ]会被当成普通字符来匹配
[ .-.]匹配中括号中范围内的任意1个字符,例如[a-z],[0-9]
[^]匹配 [^字符] 之外的任意一个字符
\d匹配数字,等效[0-9]
\D匹配非数字字符,等效[^0-9]
\s匹配单个空白字符(空格、Tab键),等效[\t\n\r\f\v]
\S匹配空白字符之外的所有字符,等效[^\t\n\r\f\v]
\w匹配字母、数字、下划线,等效[a-zA-Z0-9_]
\W与\w相反,等效[^a-zA-Z0-9_]

1.匹配单个字符,使用"."

a = 'this is jdasi1!#@sjkdjalk'
import reqingjun1 = re.match(".",a)
qingjun2 = re.match("..",a)
qingjun3 = re.match("...",a)
print(qingjun1.group())
print(qingjun2.group())
print(qingjun3.group())

在这里插入图片描述
2.匹配[ ]中任意一个字符。

a = 'this is jdasi1!#@sjkdjalk'
import reqingjun1 = re.match("[tZZx]",a)
qingjun2 = re.match("[tZZx][shj]",a)
qingjun3 = re.match("[tZZx][shj][iOk]",a)     ##第1个[]匹配字符串中第1个字符,第2个[]匹配字符串中第1个字符,以此类推。
qingjun4 = re.match("[^i]",a)       ##取反匹配,匹配除i之外的任意字符,所以能匹配到t。
qingjun5 = re.match("[a-z][a-k]",a)     ##匹配a~z中任意字符。
print(qingjun1.group())
print(qingjun2.group())
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述

3.匹配数字,”\d“。

a = '99isl3'
import reqingjun1 = re.match("[0-9]",a)
qingjun2 = re.match("[0-9][0-9]",a)
qingjun3 = re.match("[0-9][0-9][a-z]",a)
qingjun4 = re.match("\d\d",a)       ## \d等同于[0-9]
qingjun5 = re.match("\d\d[a-z]",a)
qingjun6 = re.match("\d\d\D",a)    ## \D等同于[^0-9]
print(qingjun1.group())
print(qingjun2.group())
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())
print(qingjun6.group())

在这里插入图片描述
4.匹配单个空白字符,”\s“。

a = '99 isl3'
import reqingjun3 = re.match("\d\d\s\D",a)
qingjun4 = re.match("[0-9][0-9]\s[a-z]",a)
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())

在这里插入图片描述
5.匹配空白字符之外的所有字符,”\S“。

a = '99 isl3'
import reqingjun3 = re.match("\d\d\s\D",a)
qingjun4 = re.match("[0-9][0-9]\s[a-z]",a)
qingjun5 = re.match("\S\S\s[a-z]",a)
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述
6.匹配字母、数字、下划线,“\w”

a = '99 _\sl3'
import reqingjun3 = re.match("\d\d\s\w\D",a)   ##  \w等效[a-zA-Z0-9_]
print(qingjun3.group())

在这里插入图片描述
7.自动转义,”r““表示原始字符串,有了它,字符串里的特殊意义符号就会自动加转义符。

a = '99\\aks'
import reqingjun3 = re.match("\d\d\\\\[a-z][a-z][a-z]",a)    ##不加r,则需要额外对\转义。
qingjun4 = re.match(r"\d\d\\[a-z][a-z][a-z]",a)    ##加r,自动对\转义。
print(qingjun3)
print(qingjun4)

在这里插入图片描述

2.3 数量匹配

字符描述
*匹配前面的子表达式0次或多次(无限次)
+匹配前面的子表达式1次或多次
匹配前面的子表达式0次或1次
{n}匹配花括号前面字符n个字符
{n,}匹配花括号前面字符至少n个字符
{n,m}匹配花括号前面字符至少n个字符,最多m个字符

1.匹配0次或无限次,“ * ”的用法。

a = 'dddjsksls'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"d*",a)    ##匹配d出现的0次或多次。
qingjun5 = re.match(r"dddj*",a)    ##匹配j出现的0次或多次。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述

2.匹配1次或多次,“ + ”的用法。

a = 'dddjsksls'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"d+",a)    ##匹配d出现的1次或多次。
qingjun5 = re.match(r"\D+",a)    ##前面字符出现1次或多次。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述
3.匹配1次或多次,“ ? ”的用法。

a = 'dddjsksls'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"dd?",a)    ##匹配d出现的0次或1次。
qingjun5 = re.match(r"\D?",a)    ##前面字符出现0次或1次。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述
4.限制匹配,只匹配{ n }前的n个字符,超过n个字符的之外所有字符都不能被匹配到。

a = '136182290672292'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"\d+",a)    ##匹配所有字符。
qingjun5 = re.match(r"\d{11}",a)    ##限制匹配前11位字符。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())

在这里插入图片描述
5.限制匹配,至少匹配{ n, }中n个字符。

a = '136182290672292'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"\d+",a)    ##匹配所有字符。
qingjun5 = re.match(r"\d{11}",a)    ##限制匹配前11位字符。
qingjun6 = re.match(r"\d{11,}",a)    ##至少匹配前11位字符。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())
print(qingjun6.group())

在这里插入图片描述
6.限制匹配,至少匹配{ n,m }中前n位字符,且至多匹配前m位字符。

a = '136182290672292'
import reqingjun3 = re.match(".*",a)   ##匹配所有字符。
qingjun4 = re.match(r"\d+",a)    ##匹配所有字符。
qingjun5 = re.match(r"\d{11}",a)    ##限制匹配前11位字符。
qingjun6 = re.match(r"\d{11,}",a)    ##至少匹配前11位字符。
qingjun7 = re.match(r"\d{11,13}",a)    ##至少匹配前11位,至多匹配13位字符。
print(qingjun3.group())
print(qingjun4.group())
print(qingjun5.group())
print(qingjun6.group())
print(qingjun7.group())

在这里插入图片描述

2.4 边界匹配

字符描述
^匹配以什么开头
$匹配以什么结尾
\b匹配单词边界
\B匹配非单词边界

1.例一,判断用户输入的邮箱格式。

import reemail = input("请输入你的邮箱:")
qingjun = re.match('^\w+@[a-z]+\.[a-z]+$',email)   #2571788322@qq.com
if qingjun:print("格式正确!")
else:print("格式错误!")

在这里插入图片描述

2.5 分组匹配

字符描述
|匹配竖杠两边的任意一个正则表达式
(re)匹配小括号中正则表达式。使用\n反向引用,n是数字,从1开始编号,表示引用第n个分组匹配的内容。
(?Pre)分组别名,name是表示分组名称
(?P=name)引用分组别名

1.分组选择匹配,能匹配中()中的任意一个。

##判断用户输入的邮箱格式。
import reemail = input("请输入你的邮箱:")
qingjun = re.match('^(\w|-)+@[a-z]+\.(com|163)+$',email)   #-2571788322@qq.com、-2571788322@qq.163
if qingjun:print("格式正确!")
else:print("格式错误!")

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.引用分组。

import re
s = '<f1>18213921321<f1>'
qingjun1 = re.match('<(\w+).*<(\w+)>',s)   ##qingjun1效果等于qingjun2。
qingjun2 = re.match('<(\w+).*<(\\1)>',s)  ##正常语法是\n,n为数字,这里需要转义一下,表示引用第一个分组结果。print(qingjun2.group())   ##匹配所有分组。
print(qingjun2.group(1))   ##匹配第1个分组。
print(qingjun2.group(2))   ##匹配第2个分组。

在这里插入图片描述

3.分组别名引用。

import re
s = '<f1>18213921321<f1>'
qingjun = re.match('<(?P<baimu1>\w+).*<(?P<baimu2>\w+)>',s)  ##常对分组定义别名,因为引用数字容易出错。
print(qingjun.group())   ##匹配所有分组
print(qingjun.group("baimu1"))   ##引用baimu1分组内容。
print(qingjun.group("baimu2"))   ##引用baimu2分组内容。

在这里插入图片描述

2.6 贪婪模式&非贪婪模式

  • 贪婪模式:尽可能最多匹配。
  • 非贪婪模式:尽可能最少匹配,一般在量词(*、+)后面加个?问号就是非贪婪模式。

1.例一,贪婪模式和非贪婪模式的区别。

import re
s = "hello 666666"
result = re.match("hello 6+", s) # 贪婪匹配
print(result)
result = re.match("hello 6+?", s) # 非贪婪匹配
print(result)

在这里插入图片描述
2.例2,贪婪模式。

import re
s = "我今年23335岁"
result = re.match("\w+(\d+)\w+", s) # 贪婪匹配
print(result.group(1))

在这里插入图片描述
3.例三,非贪婪模式。

import re
s = "我今年23335岁"
result = re.match("\w+?(\d+)\w+", s) # 贪婪匹配
print(result.group(1))

在这里插入图片描述

2.7 标志位

字符描述
re.I/re.IGNORECASE忽略大小写
re.S/re.DOTAIL匹配所有字符,包括换行符\n,如果没这个标志将匹配除了换行符

1.忽略大小写匹配。

import re
s = "hello world"
result1 = re.match("Hello",s)
print(result1)result2 = re.match("Hello",s,re.I)   ##写法一。
print(result2) result3 = re.match("Hello",s,re.IGNORECASE)    ##写法二。
print(result3)

在这里插入图片描述
2.匹配所有字符,包括换行符。

import re
s = """hello
world
"""result2 = re.match("h.*",s,re.S)  
print(result2)

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/97673.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Android Studio Giraffe控制台乱码

这几天在使用Android Studio Giraffe进行一个App的开发&#xff0c;在项目构建的时候&#xff0c;控制台输出中文都是乱码&#xff0c;看着很不爽&#xff0c;进行了两项配置&#xff0c;中文就可以正常输出了&#xff0c;看起来就爽多了。 第一个配置&#xff1a;点击Help菜单…

[JavaWeb]【四】web后端开发-SpringBootWeb入门

目录 一 Spring 二 SpringBootWeb入门 2.1 入门需求 2.2 分析 2.3 开始创建SpringBootWeb 2.4 创建类实现需求 2.5 启动程序 2.6 访问 三 HTTP协议 3.1 HTTP-概述 3.2 HTTP-请求协议 3.3 HTTP-响应协议 3.3.1 响应状态码 && 响应类型 3.4 HTTP-协议解析 前言…

【Unity】按Esc进入操作菜单

本文章是基于如下视频的自我总结 https://www.youtube.com/watch?vJivuXdrIHK0 步骤如下 1、在Canvas 界面添加一个Panel Panel中添加一个按钮&#xff0c;调整按钮的大小为合适大小 调整字体的大小为合适大小 可以为字体添加Shadow组件&#xff0c;产生阴影效果 2、调整按…

牛客网华为OD前端岗位,面试题库练习记录02

题目一 删除字符串中出现次数最少的字符(HJ23) JavaScript Node ACM 模式 const rl require("readline").createInterface({ input: process.stdin }); var iter rl[Symbol.asyncIterator](); const readline async () > (await iter.next()).value;void (asyn…

【机器学习】处理不平衡的数据集

一、介绍 假设您在一家给定的公司工作&#xff0c;并要求您创建一个模型&#xff0c;该模型根据您可以使用的各种测量来预测产品是否有缺陷。您决定使用自己喜欢的分类器&#xff0c;根据数据对其进行训练&#xff0c;瞧&#xff1a;您将获得96.2%的准确率&#xff01; …

Django模型基础

文章目录 一、models字段类型概述属性命名限制使用方式逻辑删除和物理删除常用字段类型 二、常用字段参数常用字段选项(通过字段选项&#xff0c;可以实现对字段的约束) 实践创建模型执行迁移命令 并 创建超级用户登录admin后台添加文件和图片字段定义模型字段和约束及在Admin后…

计算机竞赛 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录 0 前言1 简介2 LeNet-5 模型的介绍2.1 结构解析2.2 C1层2.3 S2层S2层和C3层连接 2.4 F6与C5层 3 写数字识别算法模型的构建3.1 输入层设计3.2 激活函数的选取3.3 卷积层设计3.4 降采样层3.5 输出层设计 4 网络模型的总体结构5 部分实现代码6 在线手写识别7 最后 0 前言…

【0815作业】搭建select的TCP客户端、poll客户端、tftp文件上传

IO多路复用&#xff08;重点&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff09; 进程中如果同时需要处理多路输入输出流&#xff0c;在使用单进程单线程的情况下&#xff0c;同时处理多个输入输出请求。在无法用多进程多线程&#xff0c;可以选择用IO多路复用&#xff1b;由于不…

DTC 19服务学习1

在UDS&#xff08;统一诊断服务&#xff09;协议中&#xff0c;0x19是用于DTC&#xff08;诊断故障代码&#xff09;信息的服务。以下是你提到的子服务的功能和作用&#xff1a; 0x01 - 报告DTC按状态掩码。这个子服务用于获取当前存储在ECU中的DTC列表。状态掩码用于过滤DTC&a…

通过爬虫抓取上市企业利润表并在睿思BI中展示

睿思BI从v5.3开始支持网络爬虫&#xff0c;可以从指定URL抓取表格数据&#xff0c;本示例实现从网络上抓取上市企业招商银行的利润表数据&#xff0c;并在睿思BI中进行展现。 功能演示URL&#xff1a;https://www.ruisitech.com/rsbi-ultimate/#/dashboard/ShareView?token31…

【C语言】动态通讯录 -- 详解

⚪前言 前面详细介绍了静态版通讯录【C语言】静态通讯录 -- 详解_炫酷的伊莉娜的博客-CSDN博客&#xff0c;但是静态版通讯录的空间是无法被改变的&#xff0c;而且空间利用率也不高。为了解决静态通讯录这一缺点&#xff0c;这时就要有一个能够随着存入联系人数量的增加而增大…

记录hutool http通过代理模式proxy访问外面的链接

效果&#xff1a; 代码&#xff1a; public class TestMain {public static void main(String[] args){HttpRequest httpRequest HttpRequest.get("https://www.youtube.com").timeout(30000);httpRequest.setProxy(new Proxy(Proxy.Type.HTTP,new InetSocketAddre…

简单理解Linux中的一切皆文件

一款操作系统要管理各种各样不同的硬件&#xff0c;因为硬件的不同所以它们使用的文件系统也不同。但是按道理来说&#xff0c;文件系统的不同对于用户来说可不是一件好事&#xff0c;操作不同的硬件就要使用不同的方法。 但是Linux有一切皆文件。 简单来说&#xff0c;Linux…

【数据分析入门】Matplotlib

目录 零、图形解析与工作流0.1 图形解析0.2 工作流 一、准备数据1.1 一维数据1.2 二维数据或图片 二、绘制图形2.1 画布2.2 坐标轴 三、绘图例程3.1 一维数据3.2 向量场3.3 数据分布3.4 二维数据或图片 四、自定义图形4.1 颜色、色条与色彩表4.2 标记4.3 线型4.4 文本与标注4.5…

(排序) 剑指 Offer 21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 ——【Leetcode每日一题】

❓剑指 Offer 21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 难度&#xff1a;简单 输入一个整数数组&#xff0c;实现一个函数来调整该数组中数字的顺序&#xff0c;使得所有奇数在数组的前半部分&#xff0c;所有偶数在数组的后半部分。 示例&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1…

python+django+mysql高校校园外卖点餐系统--计算机毕设项目

本文的研究目标是以高校校园外卖点餐为对象&#xff0c;使其高校校园外卖点餐为目标&#xff0c;使得高校校园外卖点餐的信息化体系发展水平提高。论文的研究内容包括对个人中心、美食分类管理、用户管理、商家管理、美食信息管理、工作人员管理、安全检查管理、系统管理、订单…

nginx(七十七)nginx与包体的探究

一 nginx与body体 说明&#xff1a;本文不具有生产意义,只是为了nginx知识的闭环,可以跳过即可 --> "数据脱敏"题外话&#xff1a; 对body的CURD,nginx和openresty处理方式不同强调&#xff1a; 本文是基于http演示的,如果是https加密我们是看不到的 ① core模…

postgresql的在windows下的安装

postgresql的在windows下的安装 下载安装步骤超级用户设置密码本地化设置安装信息安装完成 查看postgresql服务pgAdmin的使用打开命令 行工具查询数据库版本 创建数据库 下载 官网地址 https://www.postgresql.org/ 下载页面 https://www.postgresql.org/download/ windows下…

泛型编程 学习笔记

#include "iostream"using namespace std;template<typename T> void Print(T a) {cout << a << endl; }int main() {int a 5;double b 2.3;char c e;string d "sdfasd";Print(a);Print(b);Print(c);Print(d);return 0; } 它可以不用…

“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价

近年来&#xff0c;国内外学者在生态系统的敏感性、适应能力和潜在影响等方面开展了大量的生态脆弱性研究&#xff0c;他们普遍将生态脆弱性概念与农牧交错带、喀斯特地区、黄土高原区、流域、城市等相结合&#xff0c;评价不同类型研究区的生态脆弱特征&#xff0c;其研究内容…