要使用Python连接Oracle、MySQL和PostgreSQL数据库，可以使用cx_Oracle、mysql-connector-python和psycopg2这三个库。

首先，确保你已经安装了这些库。如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install cx_Oracle mysql-connector-python psycopg2

以下是连接每种数据库的示例代码：

Oracle:

import cx_Oracle
 
connection = cx_Oracle.connect('username/password@localhost/orcl')
cursor = connection.cursor()
 
# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM your_table')
for row in cursor:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

MySQL:

import mysql.connector
 
connection = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='your_database'
)
cursor = connection.cursor()
 
# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM your_table')
for row in cursor:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

PostgreSQL:

import psycopg2
 
connection = psycopg2.connect(
    dbname='your_database',
    user='username',
    password='password',
    host='localhost',
    port='5432'
)
cursor = connection.cursor()
 
# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM your_table')
for row in cursor:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

请确保替换示例代码中的用户名、密码、数据库名称和表名以连接到你的数据库并执行相应的查询。

在Spring Boot项目中，你可以通过以下三种方式来打印SQL日志：

1. 在application.properties或application.yml配置文件中设置日志级别：

# application.properties
spring.jpa.show-sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
 
logging.level.org.hibernate.SQL=DEBUG
logging.level.org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder=TRACE

2. 使用Spring Boot的@Sql注解直接在测试类中打印SQL：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Sql(scripts = "classpath:your_schema.sql", executionPhase = Sql.ExecutionPhase.BEFORE_TEST_METHOD)
public class YourTest {
    // ...
}

3. 使用Logback或Log4j配置文件来打印SQL日志：

<!-- logback-spring.xml -->
<configuration>
    <!-- 其他配置 -->
 
    <logger name="org.hibernate.SQL" level="DEBUG"/>
    <logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder" level="TRACE"/>
</configuration>

选择适合你项目的配置方式即可。

Tomcat容器在默认情况下采用双亲委派模式（Parent Delegation Model）来查找类的。双亲委派模式对于类加载器之间的关系是：某个特定的类加载器在接到加载类的请求时，会首先委托给其父类加载器，只有当父类加载器无法完成这个加载请求时，才会尝试自己去加载。

如果你需要打破这种双亲委派模式，可以通过自定义类加载器实现。以下是一个简单的示例，展示了如何在Tomcat中打破双亲委派机制：

import org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader;
import org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase;
 
public class MyWebappClassLoader extends WebappClassLoader {
 
    public MyWebappClassLoader(WebappClassLoaderBase parent) {
        super(parent);
    }
 
    @Override
    protected synchronized java.lang.Class<?> loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException {
        // 自定义逻辑，例如：打破委派机制，在这个ClassLoader中尝试加载类
        // 如果找到了类，则直接返回，不再委派给父加载器
        // 如果没有找到，则抛出ClassNotFoundException，从而让父加载器尝试加载
 
        // 示例逻辑：如果类名以"MyAppClass"开头，则不委派
        if(name.startsWith("MyAppClass")) {
            return super.findClass(name);
        }
 
        // 否则委派给父加载器
        return super.loadClass(name, resolve);
    }
}

在Tomcat中使用自定义的类加载器，你需要在context.xml文件中配置你的类加载器：

<Context>
    <Loader loaderClass="MyWebappClassLoader" delegate="true"/>
    ...
</Context>

在这个配置中，delegate属性设置为true表示类加载委派模式仍然保持开启状态，而loaderClass属性指定了自定义类加载器的全限定名。

请注意，打破双亲委派机制可能会导致类的加载顺序问题和类冲突，应该谨慎使用，并确保你的自定义类加载器能够正确处理类的加载和委派。

在MySQL中，日期和时间函数非常重要，它们可以帮助我们进行日期和时间的处理。以下是一些常见的MySQL日期函数以及它们的基本使用方法：

1. CURDATE() 或 CURRENT_DATE(): 返回当前日期。

SELECT CURDATE();

2. NOW() 或 CURRENT_TIMESTAMP(): 返回当前的日期和时间。

SELECT NOW();

3. CURTIME(): 返回当前时间。

SELECT CURTIME();

4. DATEDIFF(expr1, expr2): 返回两个日期之间的天数。

SELECT DATEDIFF('2023-12-31', '2023-01-01');

5. DATE_ADD(date, INTERVAL expr unit) 或 ADDDATE(date, expr): 对日期进行加法操作。

SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 10 DAY);

6. DATE_SUB(date, INTERVAL expr unit) 或 SUBDATE(date, expr): 对日期进行减法操作。

SELECT DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 10 DAY);

7. DATE(expr): 提取日期或日期时间值的日期部分。

SELECT DATE(NOW());

8. YEAR(date): 返回日期中的年份。

SELECT YEAR(NOW());

9. MONTH(date): 返回日期中的月份。

SELECT MONTH(NOW());

10. DAY(date): 返回日期中的天。

SELECT DAY(NOW());

11. TIME(expr): 返回时间部分。

SELECT TIME(NOW());

12. HOUR(time): 返回小时部分。

SELECT HOUR(NOW());

13. MINUTE(time): 返回分钟部分。

SELECT MINUTE(NOW());

14. SECOND(time): 返回秒部分。

SELECT SECOND(NOW());

这些函数可以帮助我们在查询和数据处理过程中方便地操作日期和时间。

以下是一个简化的示例代码，展示如何使用Python和PyQt5创建一个简单的停车场管理系统界面，并包括一个视频源（摄像头）、车牌识别和数据库功能。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMessageBox
from PyQt5.QtCore import QTimer
from ui_parking_system import Ui_MainWindow  # 假设已经有了这个UI文件
import cv2
import numpy as np
import imutils
from imutils.video import VideoStream
from imutils import contours
import time
import sqlite3
 
class ParkingSystem(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setupUi(self)
        self.init_ui()
        self.init_camera()
        self.init_database()
 
    def init_ui(self):
        # 初始化UI组件
        pass
 
    def init_camera(self):
        # 初始化摄像头
        self.vs = VideoStream(src=0).start()
        self.timer = QTimer()
        self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
        self.timer.start(10)
 
    def init_database(self):
        # 初始化SQLite3数据库
        self.conn = sqlite3.connect('parking.db')
        self.cursor = self.conn.cursor()
        self.create_table()
 
    def create_table(self):
        # 创建数据库表
        self.cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS cars (
                                id INTEGER PRIMARY KEY,
                                plate_number TEXT,
                                entry_time TEXT)''')
        self.conn.commit()
 
    def update_frame(self):
        # 从摄像头获取视频帧，并进行处理
        frame = self.vs.read()
        frame = imutils.resize(frame, width=500)
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # ... 其他图像处理代码
 
    def recognize_plate(self, frame):
        # 识别车牌号，这里只是示例，实际应使用车牌识别算法
        # ... 车牌识别代码
        return "KA-01-2345"
 
    def add_car_to_db(self, plate_number):
        # 将车辆信息添加到数据库
        self.cursor.execute('''INSERT INTO cars (plate_number, entry_time) VALUES (?, ?)''',
                            (plate_number, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
        self.conn.commit()
 
    def closeEvent(self, event):
        # 关闭事件，释放资源
        self.vs.stop()
        self.conn.close()
        event.accept()
 
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = ParkingSystem()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

这个示例代码提供了一个框架，展示了如何将摄像头、车牌识别、数据库功能整合到一个停车场管理系统中。具体的车牌识别和数据库操作细节需要根据实际情况填充。在实际应用中，你可能需要使用更复杂的车牌识别算法，并且要处理更多的业务逻辑，比如车辆出场、账务管理等。

以下是一个使用embedded-postgres在Java中编写的单元测试示例，该测试会启动一个嵌入式PostgreSQL服务器，运行一个简单的查询，并断言结果是否如预期：

import org.junit.AfterClass;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.Test;
import ru.yandex.qatools.embed.postgresql.EmbeddedPostgres;
import ru.yandex.qatools.embed.postgresql.util.SocketUtil;
 
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
 
import static org.junit.Assert.assertEquals;
 
public class EmbeddedPostgresTest {
 
    private static EmbeddedPostgres postgres;
    private static String dbUrl;
 
    @BeforeClass
    public static void startPostgres() throws Exception {
        // 获取可用的网络端口
        int port = SocketUtil.findAvailableTcpPort(5432);
        // 启动嵌入式PostgreSQL服务器
        postgres = new EmbeddedPostgres(port);
        postgres.start();
        // 获取数据库URL
        dbUrl = postgres.getJdbcUrl("postgres", "postgres");
    }
 
    @AfterClass
    public static void stopPostgres() throws Exception {
        // 停止嵌入式服务器
        postgres.stop();
    }
 
    @Test
    public void testQuery() throws Exception {
        // 建立数据库连接
        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(dbUrl, "postgres", "postgres")) {
            // 创建Statement对象执行查询
            try (Statement statement = connection.createStatement()) {
                // 运行一个创建表和插入数据的SQL脚本
                statement.execute("CREATE TABLE test_table (id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255));");
                statement.execute("INSERT INTO test_table (name) VALUES ('test');");
 
                // 运行查询并验证结果
                try (ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT name FROM test_table WHERE id = 1;")) {
                    assertEquals(true, resultSet.next());
                    assertEquals("test", resultSet.getString("name"));
                    assertEquals(false, resultSet.next());
                }
            }
        }
    }
}

这段代码首先使用@BeforeClass注解启动了一个嵌入式PostgreSQL服务器，然后定义了一个@Test注解的方法，该方法创建了一个数据库连接，执行了一个简单的查询，并断言查询结果是否如预期。最后，在@AfterClass注解的方法中停止了PostgreSQL服务器。这个过程模拟了在实际开发中进行单元测试的情况，确保数据库操作在不影响系统其余部分的情况下能正确运行。

import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisFuzzySearch {
    private Jedis jedis;
 
    public RedisFuzzySearch() {
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }
 
    public List<String> fuzzySearch(String keyPattern, int pageNum, int pageSize) {
        // 使用SCAN命令配合MATCH和COUNT选项进行分页和模糊查询
        String cursor = "0";
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        int count = pageSize; // 每页的数量
        String matchPattern = "*" + keyPattern + "*"; // 模糊匹配模式
 
        do {
            ScanParams scanParams = new ScanParams().match(matchPattern).count(count);
            ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);
            keys.addAll(scanResult.getResult());
            cursor = scanResult.getCursor();
        } while (!cursor.equals("0") && keys.size() < pageSize * pageNum);
 
        // 截取当页数据
        if (keys.size() > pageSize * (pageNum - 1)) {
            keys = keys.subList(pageSize * (pageNum - 1), Math.min(keys.size(), pageSize * pageNum));
        } else {
            keys = new ArrayList<>(); // 没有更多数据时返回空列表
        }
 
        return keys;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        RedisFuzzySearch searcher = new RedisFuzzySearch();
        List<String> keys = searcher.fuzzySearch("user:123", 1, 10); // 第1页，每页10个
        for (String key : keys) {
            System.out.println(key);
        }
    }
}

这段代码使用了Redis的SCAN命令进行分页和模糊查询，通过keyPattern参数接收查询条件，pageNum和pageSize分别表示页码和每页的数量。代码中使用ScanParams设置了MATCH和COUNT选项，MATCH用于设置模糊匹配模式，COUNT用于指定每次扫描的数量。通过循环和cursor的管理，实现了分页效果。在main方法中提供了一个使用示例。

import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用List作为消息队列
def enqueue_task(queue_name, task):
    """将任务添加到指定的Redis队列中"""
    redis_client.lpush(queue_name, task)
 
def dequeue_task(queue_name):
    """从指定的Redis队列中移除并返回一个任务"""
    task = redis_client.brpop(queue_name, timeout=5)
    return task[1] if task else None
 
# 使用Pub/Sub进行消息传递
def publish_message(channel, message):
    """发布消息到指定的频道"""
    redis_client.publish(channel, message)
 
def subscribe_to_channel(channel):
    """订阅指定频道的消息"""
    pubsub = redis_client.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)
    for message in pubsub.listen():
        if message['type'] == 'message':
            yield message['data']
 
# 使用Streams作为消息队列和发布订阅的替代
def stream_enqueue_task(stream_name, task_id, task):
    """将任务作为消息添加到Stream中"""
    redis_client.xadd(stream_name, {'task': task}, id=task_id)
 
def stream_dequeue_task(stream_name):
    """从Stream中获取一个任务"""
    tasks = redis_client.xrange(stream_name, count=1)
    return tasks[0].decode('utf-8') if tasks else None
 
def stream_subscribe_to_tasks(stream_name):
    """订阅Stream中的消息"""
    for message in redis_client.xread({stream_name: 0}, count=1, block=5):
        yield message[1][0][1].decode('utf-8')

这段代码展示了如何使用Redis的List、Pub/Sub以及Streams数据类型来实现消息队列和消息传递的功能。代码中的enqueue_task和dequeue_task函数分别用于将任务推入和拉出List。publish_message和subscribe_to_channel函数用于发布和订阅消息。对于Streams，stream_enqueue_task和stream_dequeue_task用于消息队列操作，而stream_subscribe_to_tasks用于消息订阅。这些函数可以帮助开发者理解如何在实际应用中使用Redis的不同特性。

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.http.MediaType;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Sinks;
 
@RestController
public class ServerSentEventsController {
 
    // 使用 Sinks.Many 作为 Flux 发布者
    private final Sinks.Many<String> sink = Sinks.many().replay().limit(100);
    private final Flux<String> eventStream = sink.asFlux().map(data -> "data: " + data + "\n\n");
 
    // 初始化发送一些事件
    public ServerSentEventsController() {
        sink.tryEmitNext("初始化事件1");
        sink.tryEmitNext("初始化事件2");
    }
 
    // 发送事件的方法
    public void sendEvent(String message) {
        sink.tryEmitNext(message);
    }
 
    // 定义一个 API 端点来订阅事件流
    @GetMapping(value = "/stream-sse", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> stream() {
        return eventStream;
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring WebFlux控制器，用于演示如何实现服务端发送事件（SSE）。它使用了Sinks.Many作为一个简单的 Flux 发布者，并提供了一个 GET 接口来订阅这个事件流。通过sendEvent方法，可以向这个流发送新的事件。

# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
 
# 主页视图函数
def home(request):
    return render(request, 'home.html')
 
# 关于页面视图函数
def about(request):
    return render(request, 'about.html')
 
# 联系页面视图函数
def contact(request):
    if request.method == 'POST':
        # 处理POST请求，例如保存联系信息到数据库
        # ...
        return HttpResponse("Received!")
    else:
        # 显示联系表单
        return render(request, 'contact.html')

这段代码展示了如何使用Django的render函数来渲染HTML模板，并处理简单的GET和POST请求。在contact函数中，我们检查了请求方法，如果是POST，则处理表单数据，如果是GET，则渲染表单页面。这个例子是基于教育目的简化的，实际应用中你需要扩展其功能，例如添加表单验证和数据库交互。