分类后端技术下的文章

2024-09-03

要在Docker中安装Oracle数据库，您可以使用Oracle提供的官方Docker镜像。以下是安装和运行Oracle数据库的步骤：

确保您的系统上安装了Docker。
从Docker Hub拉取Oracle数据库的官方Docker镜像。
运行Docker容器。

以下是具体的命令：




# 拉取Oracle官方的Database镜像
docker pull store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
 
# 运行Oracle容器
docker run -d -p 1521:1521 --name oracle-db store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1

这些命令将会下载Oracle 12.2.0.1版本的数据库镜像，并在一个Docker容器中运行它。-d 选项将容器置于后台运行，-p 1521:1521 将容器的1521端口映射到宿主机的1521端口，以便可以从宿主机访问数据库。

请注意，Oracle镜像可能需要您接受许可协议，具体取决于镜像版本。

默认情况下，Oracle镜像会启动并运行，但可能需要等待几分钟来完成数据库的启动和配置。

登录数据库时，您需要知道数据库的用户名和密码。默认情况下，用户名是SYS 和 SYSTEM，密码通常可以在Docker容器的日志中找到，或者在镜像文档中查找。

要查看日志并找到密码，可以使用以下命令：




docker logs oracle-db

在日志中搜索ORACLE PASSWORD相关信息，以找到数据库的默认密码。

要连接到Oracle数据库，您可以使用任何支持Oracle数据库的客户端或工具，例如SQL*Plus、SQL Developer或其他编程语言中的Oracle客户端库。

连接字符串通常是host:port/service_name，对于上面的例子，连接字符串将是localhost:1521/xe.oracle.docker。

请注意，这是一个基本的安装示例。您可能需要根据自己的需求进行配置，例如持久化数据、设置环境变量等。

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2024-09-03

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报错信息："SpringBoot Configuration Annotation Processor not configured" 通常表明你的项目中缺少了用于编译时注解处理的Spring Boot配置处理器。

解释：

Spring Boot使用注解处理器来生成额外的元数据，这有助于提高应用程序的启动速度和编译时的类型安全。例如，@ConfigurationProperties注解需要spring-boot-configuration-processor模块来支持自动配置元数据的生成。

解决方法：

如果你使用的是Maven，确保在pom.xml中添加了以下依赖：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

如果你使用的是Gradle，确保在build.gradle文件中添加了以下依赖：




dependencies {
    annotationProcessor 'org.springframework.boot:spring-boot-configuration-processor'
}

确保你的IDE支持注解处理器。在某些IDE中，你可能需要手动启用注解处理器。
重新编译项目。

确保添加依赖后，重新编译项目，这个问题应该就会解决。如果问题依然存在，请检查IDE设置确保注解处理器已经启用。

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Eclipse部署Tomcat并创建JSP项目

System

2024-09-03

所有,java

在Eclipse中部署Tomcat并创建JSP项目的步骤如下：

确保你已经安装了Eclipse IDE和Tomcat服务器。
在Eclipse中，打开菜单 "File" -> "New" -> "Dynamic Web Project"。
在 "Dynamic Web Project" 向导中，填写项目名称，并设置Target runtime为你安装的Tomcat服务器。
点击 "Finish" 创建项目。
在Eclipse的 "Server" 视图中，右键点击Tomcat服务器，选择 "New" -> "Server"。
在 "Server" 对话框中，选择你的Tomcat服务器版本，并指定Tomcat的安装目录。
确保 "Server Locations" 设置为 "Use Tomcat installation"。
点击 "Finish" 完成Tomcat服务器的配置。
在Eclipse的 "Server" 视图中，右键点击你配置的Tomcat服务器，选择 "Start" 启动Tomcat服务器。
创建一个JSP文件，例如在WebContent目录下创建一个名为 "index.jsp" 的文件，并添加以下内容：




<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Sample JSP Page</title>
</head>
<body>
    <h2>Hello World!</h2>
</body>
</html>

保存文件，然后在 "Server" 视图中右键点击Tomcat服务器，选择 "Publish" 发布你的Web应用。
返回 "Server" 视图，右键点击Tomcat服务器并选择 "Start" 启动服务器。
打开浏览器，访问 http://localhost:8080 查看你的JSP页面。

以上步骤提供了一个简洁的指南，用于在Eclipse中部署Tomcat服务器并创建一个简单的JSP项目。

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01 Oracle基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的

System

2024-09-03

所有,数据库

一条SQL查询语句在Oracle中的执行过程大致如下：

语法和语义分析：Oracle解析器检查SQL语句的语法，确认所有的关键字都是正确的，并且所有的表和列都存在且可以被用户访问。
生成执行计划：优化器根据统计信息、查询条件、表的关系等因素，创建一个执行计划。这个执行计划决定了如何访问表和索引，以及执行的顺序。
行源生成：Oracle数据库根据执行计划生成行源代码，这是数据库用于实际执行查询的底层操作指令。
执行：根据生成的行源代码，数据库执行实际的数据访问和处理操作。

以下是一个简单的查询示例及其执行过程：




SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE department_id = 10;

语法和语义分析：检查SQL语句的正确性。
生成执行计划：优化器考虑不同的执行方法（全表扫描或使用索引）。
行源生成：生成执行这个查询的代码，可能涉及到数据块的读取、索引的查找和过滤操作。
执行：根据生成的行源代码，从表或索引中提取数据。

请注意，这个过程是高度抽象的，实际执行时可能会涉及到更多的细节，比如缓存的使用、共享锁的获取、多块读取的处理等。

System

2024-09-03

所有,java

在Spring Cloud Alibaba中使用Nacos作为配置中心时，可以通过配置命名空间(Namespace)、分组(Group)和Data ID来区分和管理配置信息。

命名空间(Namespace): 用于进行配置隔离。不同的命名空间下可以有相同的Group和Data ID的配置。
分组(Group): 一组配置集合，默认是DEFAULT\_GROUP。
Data ID: 一个配置集的标识，默认是应用名-配置文件格式。例如，application-dev.properties。

关系示例：

假设有一个命名空间叫做"dev-namespace"，下面有一个分组叫做"dev-group"，该分组下有一个Data ID为"application-dev.properties"的配置文件。

在Spring Cloud Alibaba中，可以在bootstrap.properties或bootstrap.yml中指定这些配置信息：




spring.cloud.nacos.config.namespace=dev-namespace
spring.cloud.nacos.config.group=dev-group
spring.cloud.nacos.config.ext-config[0].data-id=application-dev.properties

或者使用环境变量指定：




spring.cloud.nacos.config.namespace=${NACOS_NAMESPACE}
spring.cloud.nacos.config.group=${NACOS_GROUP}
spring.cloud.nacos.config.ext-config[0].data-id=${NACOS_DATA_ID}

这样，Spring Boot应用启动时会加载Nacos中指定命名空间、分组和Data ID的配置信息。

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Python实现数据库与Excel文件之间的数据导入与导出

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2024-09-03

所有,数据库




import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
# 连接数据库
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  # 使用SQLite数据库作为示例
 
# 将Excel文件数据导入数据库
def import_excel_to_db(excel_file, table_name):
    data = pd.read_excel(excel_file)
    data.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False)
 
# 将数据库表数据导出到Excel文件
def export_db_to_excel(table_name, excel_file):
    data = pd.read_sql_query(f"SELECT * FROM {table_name}", engine)
    data.to_excel(excel_file, index=False)
 
# 使用示例
import_excel_to_db('data.xlsx', 'my_table')
export_db_to_excel('my_table', 'exported_data.xlsx')

这段代码展示了如何使用Python的pandas库和SQLAlchemy库来实现数据库与Excel文件之间的数据导入和导出。首先，我们创建了一个数据库引擎，然后定义了两个函数import_excel_to_db和export_db_to_excel来分别完成导入和导出操作。这是一个简洁且可重用的解决方案。

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2024-09-03

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在Spring Boot中，您可以通过创建自定义的@ControllerAdvice类来设置全局的业务异常处理器。以下是一个简单的示例：




import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.context.request.WebRequest;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseEntityExceptionHandler;
 
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler extends ResponseEntityExceptionHandler {
 
    // 处理所有的BusinessException
    @ExceptionHandler(BusinessException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST)
    public final Object handleBusinessException(BusinessException ex, WebRequest request) {
        // 返回自定义的错误信息
        ErrorResponse response = new ErrorResponse(ex.getErrorCode(), ex.getMessage());
        return response;
    }
 
    // 处理方法参数验证不通过的异常
    @Override
    protected ResponseEntity<Object> handleMethodArgumentNotValid(MethodArgumentNotValidException ex,
                                                                  HttpHeaders headers,
                                                                  HttpStatus status, 
                                                                  WebRequest request) {
        // 返回自定义的错误信息
        ErrorResponse response = new ErrorResponse("INVALID_PARAMETER", "Invalid request parameters");
        return new ResponseEntity<>(response, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }
}
 
// 自定义的错误响应类
class ErrorResponse {
    private String errorCode;
    private String message;
 
    public ErrorResponse(String errorCode, String message) {
        this.errorCode = errorCode;
        this.message = message;
    }
 
    // Getters and Setters
}

在这个示例中，GlobalExceptionHandler类通过@ControllerAdvice注解被标记为全局异常处理器。它有一个针对自定义BusinessException的异常处理方法和一个覆盖方法，用于处理方法参数验证失败的异常。这里的ErrorResponse类用于封装错误信息。

当你在控制器中抛出BusinessException时，Spring Boot会自动调用这个全局异常处理器中的handleBusinessException方法来处理这个异常，并返回自定义的错误信息。同样，如果方法参数验证失败，也会调用handleMethodArgumentNotValid方法返回相应的错误信息。

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Django5+React18前后端分离开发实战05 序列化

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2024-09-03

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在Django和React前后端分离的开发实践中，序列化和反序列化是一个重要环节。以下是一个简单的例子，展示了如何在Django中创建一个序列化器，并在React中使用axios发送请求和处理响应。

Django (serializers.py)




from rest_framework import serializers
from .models import MyModel
 
class MyModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = '__all__'

Django (views.py)




from rest_framework import generics
from .serializers import MyModelSerializer
from .models import MyModel
 
class MyModelListCreate(generics.ListCreateAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer

React (MyComponent.jsx)




import axios from 'axios';
 
const fetchData = async () => {
  try {
    const response = await axios.get('/api/mymodel/');
    console.log(response.data);
    // 处理数据
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
};
 
const sendData = async () => {
  try {
    const data = { /* 要发送的数据 */ };
    const response = await axios.post('/api/mymodel/', data);
    console.log(response.data);
    // 处理创建的对象
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
};
 
// 使用fetchData或sendData

在这个例子中，我们定义了一个序列化器MyModelSerializer，用于序列化从Django模型MyModel中查询出来的数据。然后在Django的视图中，我们使用了ListCreateAPIView来处理对应的HTTP GET和POST请求。在React组件中，我们使用axios库发送GET和POST请求到Django后端，并处理响应数据。这样前后端就能够通过序列化和反序列化来交换数据。

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Windows Postgresql-12.8-1 绿色版脚本一键安装初始化

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2024-09-03

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#!/bin/bash
# 一键安装PostgreSQL 12.8 绿色版脚本
# 确保您已经下载了PostgreSQL的绿色版压缩包并放置在当前目录
# 例如: postgresql-12.8-1-windows-x64.7z
 
# 安装目录
INSTALL_DIR="C:\\Program Files\\PostgreSQL\\12.8-1"
# 数据目录
DATA_DIR="C:\\Program Files\\PostgreSQL\\12.8-1\\data"
# 端口号
PORT=5432
# 用户名
USERNAME=postgres
# 用户密码
PASSWORD=postgres
 
# 解压缩文件到安装目录
7z x -o"${INSTALL_DIR}" -bd *.7z
 
# 初始化数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\initdb.exe --pgdata="${DATA_DIR}" --encoding=UTF-8 --locale=Chinese --username="${USERNAME}" --pwprompt
 
# 修改配置文件
sed -i 's/# listen_addresses = '\"'localhost'\"'/listen_addresses = '\"'*'\"'/' "${DATA_DIR}"\\postgresql.conf
echo "host    all             all             127.0.0.1/32            md5" >> "${DATA_DIR}"\\pg_hba.conf
echo "host    all             all             0.0.0.0/0               md5" >> "${DATA_DIR}"\\pg_hba.conf
 
# 启动数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\pg_ctl.exe -D "${DATA_DIR}" -l logfile.txt -w start
 
# 连接数据库并创建角色和数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\psql.exe -U postgres -c "CREATE ROLE ${USERNAME} WITH LOGIN PASSWORD '${PASSWORD}';"
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\psql.exe -U postgres -c "CREATE DATABASE ${USERNAME};"
 
echo "PostgreSQL 安装并初始化完成。"

这个脚本是基于原始脚本的一个简化版，去除了一些冗余的命令和注释，并修正了一些可能导致脚本执行失败的问题。在实际使用时，需要确保7z命令可用，并且已经下载了PostgreSQL的安装包。此外，还需要确保PostgreSQL的安装目录和数据目录存在，否则脚本执行时会报错。

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2024-09-03

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报错解释：

这个错误表明在尝试将一个JSON字符串解析成Java中的ArrayList对象时遇到了问题。具体来说，JSON解析器无法将JSON中的某个值正确地反序列化为ArrayList对象，因为JSON的格式或内容可能与ArrayList的预期结构不匹配。

解决方法：

检查JSON字符串的格式是否正确，它应该是一个有效的JSON数组，例如：[element1, element2, ...]。
确认ArrayList中期望的元素类型，并确保JSON数组中的每个元素都是正确的类型。
如果ArrayList中包含自定义对象，确保JSON中的每个元素都有相应的字段和格式，以便能够正确地映射到Java对象。
使用合适的JSON库来进行解析，比如Jackson或Gson，并确保库版本是最新的或者与你的项目兼容。
如果问题仍然存在，可以考虑使用JSON校验工具来找出具体的问题所在。

示例代码（使用Jackson库）：




import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 
// ...
 
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
ArrayList<YourType> list = mapper.readValue(jsonString, new TypeReference<ArrayList<YourType>>() {});

确保替换YourType为实际的目标类型。如果JSON中的元素不是具体的类型，而是原始类型或简单类型的话，确保JSON中的值与Java中的类型匹配。

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