public List<HashMap> select(String sql) { List<HashMap> list = new ArrayList(); try { Statement st = conn.createStatement(); ResultSet rs = st.executeQuery(sql); ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData(); while (rs.next()) { HashMap map = new HashMap(); int i = rsmd.getColumnCount(); for (int j = 1; j <= i; j++) { if (!rsmd.getColumnName(j).equals("ID")) { map.put(rsmd.getColumnName(j), rs.getString(j) == null ? "" : rs.getString(j)); } else { map.put("id", rs.getString(j)); } } list.add(map); } rs.close(); st.close(); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block System.out.println("--" + sql); e.printStackTrace(); } return list; }
时间: 2024-04-28 13:20:58 浏览: 70
这段代码是一个数据库查询方法，用于执行传入的 SQL 语句并返回查询结果。
方法的参数是一个 SQL 语句，方法内部先创建一个 `ArrayList` 对象 `list`，用于存储查询结果。然后在 `try` 块中创建一个 `Statement` 对象 `st`，通过 `conn.createStatement()` 方法创建一个可以执行 SQL 语句的 `Statement` 对象。接着调用 `st.executeQuery(sql)` 方法执行传入的 SQL 语句，返回一个 `ResultSet` 对象 `rs`，用于遍历查询结果。
在遍历查询结果时，首先通过 `rs.getMetaData()` 方法获取查询结果的元数据信息，即每一列的名称、类型等信息。然后在 `while` 循环中遍历查询结果的每一行，对于每一行，先创建一个 `HashMap` 对象 `map`，用于存储这一行的数据。然后通过 `rsmd.getColumnCount()` 方法获取查询结果的列数，通过 `for` 循环遍历每一列，将列名和列值存入 `map` 对象中，如果列名为 "ID"，则将列名改为 "id"。最后将这个 `HashMap` 对象 `map` 添加到 `list` 列表中。
最后在 `try` 块中关闭 `ResultSet` 对象 `rs` 和 `Statement` 对象 `st`，并返回存储查询结果的 `list` 列表对象。如果在执行查询过程中出现异常，则会跳转到 `catch` 块中，打印错误信息并返回一个空的 `list` 列表对象。
相关问题
public HashMap find(String sql) { HashMap map = new HashMap(); //List<HashMap> list = new ArrayList(); try { Statement st = conn.createStatement(); System.out.println(sql); ResultSet rs = st.executeQuery(sql); ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData(); while (rs.next()) { //HashMap map = new HashMap(); int i = rsmd.getColumnCount(); for (int j = 1; j <= i; j++) { if (!rsmd.getColumnName(j).equals("ID")) { String str = rs.getString(j) == null ? "" : rs.getString(j); if (str.equals("null")) str = ""; map.put(rsmd.getColumnName(j), str); } else map.put("id", rs.getString(j)); } //list.add(map); break; } rs.close(); st.close();
这段代码是用于执行 SQL 语句并将结果存储在 HashMap 中的 Java 代码。具体来说，它通过 JDBC 连接到数据库，创建 Statement 对象，执行 SQL 查询语句并将结果存储在 ResultSet 对象中。然后，它通过 ResultSetMetaData 获取结果集的元数据信息，循环遍历结果集的每一行，并将每一列的数据以键值对的形式存储在 HashMap 中。最后，它关闭 ResultSet 和 Statement 对象，释放资源。
需要注意的是，这段代码只会返回结果集中的第一行数据，并且会将 ID 列的值存储在 "id" 键中。如果需要返回多行数据，可以将 HashMap 存储在 List 中，每次循环时将 HashMap 加入 List 中。
用list<map>将数据库信息展示在前端
好的，以下是一个使用`List<Map>`将数据库信息展示在前端的示例Java代码：
```java
// 定义一个获取数据库中所有信息的方法
public List<Map<String, Object>> getAllData() {
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();
try {
// 获取数据库连接
conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
// 执行查询语句
stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT * FROM table_name";
rs = stmt.executeQuery(sql);
// 处理结果集
ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
int columnCount = metaData.getColumnCount();
while (rs.next()) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
dataMap.put(metaData.getColumnName(i), rs.getObject(i));
}
dataList.add(dataMap);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭资源
try {
if (rs != null) {
rs.close();
}
if (stmt != null) {
stmt.close();
}
if (conn != null) {
conn.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return dataList;
}
```
在这个方法中，我们通过执行查询语句获取数据库中的所有数据，并将结果保存在一个`List<Map>`中。每个`Map`对象表示一条数据，其中`Map`的key表示列名，value表示对应的值。
接下来，我们将这个`List<Map>`传递给前端页面进行展示。以下是一个简单的JSP页面示例，在这个页面中，我们使用JSTL标签库来遍历`List<Map>`，并将每个`Map`中的数据展示出来：
```jsp
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Database Data</title>
</head>
<body>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Column 1</th>
<th>Column 2</th>
<th>Column 3</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<c:forEach var="data" items="${dataList}">
<tr>
<td>${data.column1}</td>
<td>${data.column2}</td>
<td>${data.column3}</td>
</tr>
</c:forEach>
</tbody>
</table>
</body>
</html>
```
在这个JSP页面中，我们使用`<c:forEach>`标签来遍历`List<Map>`中的每个`Map`对象，并使用`${data.key}`的方式来获取每个key对应的值。这样就可以将数据库中的数据展示在前端页面上了。
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4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。
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WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示
资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo"
在深入分析这个资源之前，我们需要先了解几个关键的技术组件，它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析：
1. Apache Camel框架：
Apache Camel是一个开源的集成框架，它允许开发者采用企业集成模式（Enterprise Integration Patterns，EIP）来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制，提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议，包括HTTP、JMS、TCP/IP等。
2. WildFly应用服务器：
WildFly（以前称为JBoss AS）是一款开源的Java应用服务器，由Red Hat开发。它支持最新的Java EE（企业版Java）规范，是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台，用于部署和管理企业级应用程序。
3. Java DSL（领域特定语言）：
Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言，它是用Java编写的小型语言，可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑，它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。
4. REST服务：
REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中，网络上的每个资源都被唯一标识，并且可以使用标准的HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性，已经成为Web服务设计的主流风格。
5. Swagger：
Swagger是一个开源的框架，它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构，这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger，可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API，从而提高API的可用性和开发效率。
结合以上知识点，CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务，并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤：
- 首先，需要在WildFly上设置和配置Camel环境，确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。
- 其次，通过Java DSL编写Camel路由，定义如何处理来自客户端的HTTP请求，并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。
- 接下来，使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。
- 最后，通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码，以及服务器端的存根代码，从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。
这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架，并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式，开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务，同时也增强了API的可访问性和可维护性。
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```bash
pip install lunarcalendar
```
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```python
from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist
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solar_date = Solar(2024, 7, 27)
# 将公历日期转换为农历日期
try:
lunar_date = Co
FDFS客户端Python库1.2.6版本发布
资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括文件存储、文件同步、文件访问等，适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，保证系统的高可用性和扩展性。
FastDFS 架构包含两个主要的角色：Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度，它接受客户端的请求，为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储，一个 Storage Server 中可以有多个存储路径，文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合，可以完成文件上传、下载、删除等操作。
Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议，提供了文件上传、下载、删除、查询等接口，使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。
针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master，这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”，我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。
由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关，没有提供其它具体的信息，因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”，这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解，而非基于具体文件内容的分析。
根据标签“fdfs”，我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节，例如：
- FastDFS 的分布式架构设计
- 文件上传下载机制
- 文件同步机制
- 元数据管理
- Tracker Server 的工作原理
- Storage Server 的工作原理
- 容错和数据恢复机制
- 系统的扩展性和弹性伸缩
在实际使用中，开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互，利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能，从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求，选择合适的 FastDFS 版本，并根据官方文档进行安装、配置及优化，确保系统稳定运行。
总的来说，fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁，它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中，发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"
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2. **初始化**：
- 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。
3.