请设计程序,取代以下代码,使数据库能连接成功。MYSQL Bmanager::SqlInit() { MYSQL library; if (0 != mysql_library_init(0, NULL, NULL)) { cout << "mysql数据库初始化失败!" << endl; exit(0); } if (NULL == mysql_init(&library)) { cout << "mysql结构初始化失败!"; exit(0); } mysql_options(&library, MYSQL_SET_CHARSET_NAME, "gb2312");//设置字符集 if (NULL == mysql_real_connect(&library, "localhost", "root", "2b9nq2r7MNY@", "usertab", 3306, NULL, 0)) { cout << "数据库连接失败!" << endl; exit(0); } return library; }

时间: 2023-06-13 17:03:06 浏览: 44
&mysql)) { cout << "mysql初始化失败!" << endl; exit(0); } if (NULL == mysql_real_connect(&mysql, ""hostname"", ""username"", ""password"", ""dbname"", 0, NULL, 0)) { cout << "mysql服务器连接失败!" << endl; exit(0); } return mysql; } 请注意,这并不是最终代码,仅用于参考,可能存在一些逻辑问题。
相关问题

作业自动收取系统的c/c++代码与数据库实现

这个问题比较宽泛,需要更具体的信息才能给出完整的代码和数据库实现。下面是一个可能的方案: 1. 数据库设计 假设我们需要收取学生提交的作业,每个学生有一个唯一的学号和姓名,每个作业有一个唯一的编号和截止时间。我们可以设计一个包含两个表的数据库: - 学生表(student):包含学号(id)、姓名(name)和总分(score)三个字段。 - 作业表(homework):包含作业编号(id)、截止时间(deadline)和分数(score)三个字段。 这里我们使用MySQL数据库,可以使用以下SQL语句创建这两个表: ```sql CREATE TABLE student ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, score INT DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id) ); CREATE TABLE homework ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, deadline DATETIME NOT NULL, score INT DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id) ); ``` 2. C/C++代码实现 我们可以使用C/C++编写一个控制台程序来实现作业自动收取系统。下面是一个简单的程序,可以实现学生提交作业和查询成绩的功能: ```cpp #include <iostream> #include <mysql.h> // 定义数据库连接参数 const char* host = "localhost"; const char* user = "root"; const char* password = "password"; const char* database = "homework"; int main() { // 初始化MySQL库 mysql_library_init(0, NULL, NULL); // 连接数据库 MYSQL* conn = mysql_init(NULL); mysql_real_connect(conn, host, user, password, database, 0, NULL, 0); // 提交作业 int student_id, homework_id, score; std::cout << "请输入学生编号、作业编号和得分:"; std::cin >> student_id >> homework_id >> score; char sql[100]; sprintf(sql, "INSERT INTO student_homework (student_id, homework_id, score) VALUES (%d, %d, %d)", student_id, homework_id, score); mysql_query(conn, sql); // 查询成绩 std::cout << "请输入学生编号:"; std::cin >> student_id; sprintf(sql, "SELECT h.id, h.deadline, sh.score FROM homework h, student_homework sh WHERE h.id = sh.homework_id AND sh.student_id = %d", student_id); mysql_query(conn, sql); MYSQL_RES* res = mysql_store_result(conn); MYSQL_ROW row; while ((row = mysql_fetch_row(res))) { std::cout << "作业编号:" << row[0] << ",截止时间:" << row[1] << ",得分:" << row[2] << std::endl; } // 断开数据库连接 mysql_free_result(res); mysql_close(conn); mysql_library_end(); return 0; } ``` 注意:上面的代码只是一个示例,实际应用中还需要考虑很多安全和稳定性的问题,比如SQL注入、数据库连接池等。 希望这个方案能够对你有所帮助!

c++ 实现mysql 封装

MySQL封装是将MySQL数据库库函数封装在一个或多个类中,使得它们更容易被使用,同时提供更高层次的抽象和安全性。以下是一个简单的MySQL封装的示例: #include <mysql/mysql.h> #include <string> // 定义一个封装MySQL的类 class MySqlWrapper { public: MySqlWrapper(const std::string& host, const std::string& user, const std::string& passwd, const std::string& db, int port = 3306) : host_(host), user_(user), passwd_(passwd), db_(db), port_(port), conn_(nullptr) { } ~MySqlWrapper() { if (conn_) { mysql_close(conn_); } } bool Connect() { // 初始化MySQL if (mysql_library_init(0, nullptr, nullptr) != 0) { return false; } // 创建连接 conn_ = mysql_init(nullptr); if (conn_ == nullptr) { return false; } // 设置连接选项 mysql_options(conn_, MYSQL_OPT_CONNECT_TIMEOUT, &connect_timeout_); mysql_options(conn_, MYSQL_OPT_READ_TIMEOUT, &read_timeout_); mysql_options(conn_, MYSQL_OPT_WRITE_TIMEOUT, &write_timeout_); // 连接MySQL服务器 if (!mysql_real_connect(conn_, host_.c_str(), user_.c_str(), passwd_.c_str(), db_.c_str(), port_, nullptr, 0)) { mysql_close(conn_); conn_ = nullptr; return false; } return true; } bool ExecQuery(const std::string& sql) { if (conn_ == nullptr) { return false; } // 执行SQL语句 if (mysql_query(conn_, sql.c_str()) != 0) { return false; } // 获取结果集 MYSQL_RES* res = mysql_store_result(conn_); if (res == nullptr) { return false; } // 处理结果集 MYSQL_ROW row; while ((row = mysql_fetch_row(res)) != nullptr) { // 处理每一行数据 } // 释放结果集 mysql_free_result(res); return true; } private: std::string host_; std::string user_; std::string passwd_; std::string db_; int port_; int connect_timeout_ = 5; int read_timeout_ = 5; int write_timeout_ = 5; MYSQL* conn_; }; // 使用示例 int main() { MySqlWrapper mysql("localhost", "root", "password", "test"); if (!mysql.Connect()) { return 1; } if (!mysql.ExecQuery("SELECT * FROM mytable")) { return 2; } // 其他操作 return 0; }

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2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

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