在java中如何实现预编译

在java中如何实现预编译,第1张

可以写一个单独的jsp文件,专门负责初始化工作,然后把它设置成随服务器启动,当tomcat启动时,自动调用,可以在web工程中webxml文件中如下设置(这里采用servlet设置,反正都差不多)

导入javasql包

一、加载要连接数据库的驱动程序

//Jdbc-Odbc桥和MicrosoftAess数据库

ClassforName("sunjdbcodbc");

//SQLServer驱动程序:

ClassforName("commicrosoftjdbcsqlserver");

注:ClassforName()方法将给定的类加载到JVM,如果系统中不存在给定的类,则会引发异常

二、通过驱动程序管理器得到连接实例

Connectionconn=null;

//1

//11建立数据源

conn=("jdbc:odbc:");//是数据源名称

//1-2、不建立数据源

conn=("jdbc:odbc:;Driver=MicrosoftAessDriver(mdb);DBQ=C:\VBTestmdb");

//2SQLServer

conn=("jdbc:microsoft:sqlserver://127001:1433;=mydb","sa","");

注:类跟踪已注册的驱动程序,通过(URL)方法,找到一个能够连接至URL中指定的数据库驱动程序

它接收三个参数,分别表示1数据源的名称、类型2用户名(可选)3密码(可选)

三、基于连接对象建立处理器对象

Statementstmt=conn();

四、准备sql命令

Stringsql="selectfromStudent";

五、执行命令返回结果集

ResultSetrs=stmt(sql);

六、显示结果集

while(rsnext())//只要后面有记录

{

//对当前行的所有字段遍历

for(inti=1;i

{

Systemoutprint(rsgetMetaData()getColumnName(i)":");//显示字段名

Systemoutprintln(rsgetString(i));//显示字段当前值

}

Systemoutprintln();

}

七、关闭资源

rsclose();//关闭记录集

stmtclose();//关闭处理器对象

connclose();//关闭连接对象

预处理器的应用:

//3基于连接对象建立预处理器对象

PreparedStatementpstmt=connprepareStatement("insertintostudentvalues(,,,)");

//4给预处理对象的参数赋值

pstmtsetString(1,"8888");

pstmtsetString(2,"nemo");

pstmtsetString(3,"ap");

pstmtsetString(4,"sanxianglu");

//5执行预处理命令

inti=pstmtexecuteUpdate();

Systemoutprintln(i"条记录已成功插入!");

数据库中的test表是不是两个字段都是字符串类型的,还有,如果出不来,把最后执行的sql语句找出来,看看在数据库中能不能执行

----------------------------------

把那句insert语句贴出来

----------------------------------

INSERT INTO test(time,info) VALUES (,) 是java的预处理语句,在数据库执行这句话肯定不行,你得把time和info的值替换的位置,记得字符串需要用引号引起来,这样再试试,看看行不行。

----------------------------------

我说的是替换time和info的实际值,比如说是字符串"20080101"和"hello",把这两个实际值替换?,然后插入试试看,还报不报错。

不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析,但是因为python的特性,加上python的扩展生态,(有很多扩展包)更多的人选择用python,尤其是panda库。

资料补充:

做数据分析的人都知道,开展项目第一步就是建立工程并导入数据,所以数据分析师如何进阶,更好的学会使用数据集是非常重要的,为此,小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集,可供大家创建项目。

什么是数据集?

很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合,又称为数据集合、资料集或资料集合。例如:

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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息,每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。

利用这些数据集进行分析,对数据分析师进阶是非常有帮助的。

有哪些公开的数据集可供练习?

1ImageNet数据集:

ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像,而且,你可以直接在ImageNet中查看网址。

2COCO数据集:

COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集,通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。

3鸢尾花数据集:

鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据,小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是,该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小,因此小白不需要对数据进行预处理。

所谓预处理,就是在处理数据之前,将数据进行整理和清除。比如,你现在正在做饭,你想找到胡椒粉,并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起,运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后,你准备撒到锅里,发现菜已经糊了。因此,我们事先要将作料摆放整齐,等做饭的时候才会更方便。

4乳腺癌威斯康星州(诊断)数据集:

乳腺癌威斯康星州(诊断)数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。

5Twitter情绪分析数据集:

情绪分析是自然语言处理(NLP)中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知,我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”,没准你还能浏览到他发表过的言论呢~

6MNIST数据集:

MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用,有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说,MINIST数据集是一个很好的选择。

7Fashion MNIST数据集:

Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上,可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用,你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时,FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。

8亚马逊评论数据集:

亚马逊评论数据集也是用于NLP(自然语言处理)的数据集。借助亚马逊评论数据集,你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题,而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着,你也能开一家网店了。

9垃圾短信分类器数据集:

垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集,小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此,你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信,想想就有些神奇呢~

setLong 是将 sql中的?号 替换为相应的数字,setLong(9,1)是将第一个?号,替换为9

其他的是查询结果、如果有结果、读取各种列,比如getString(2)就是读取第二列

以上就是关于在java中如何实现预编译全部的内容,包括:在java中如何实现预编译、Java中如何与数据库建立连接(java怎么与数据库连接)、java中INSERT INTO语句的语法错误~~~等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

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