Notice: Undefined index: phonenum in D:\ruanjian\PhpStudy\PHPTutorial\WWW\pikachu-master\vul\csrf\csrfpost\csrf_post_edit.php on line 31

根据提供的引用内容，这个错误是由于在`csrf_post_edit.php`文件的第31行中使用了未定义的`phonenum`索引导致的。这可能是因为在发送POST请求时，未正确设置`phonenum`参数或者在PHP代码中未正确处理该参数。为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1.检查发送POST请求时是否正确设置了`phonenum`参数。

2.检查PHP代码中是否正确处理了`phonenum`参数。您可以在代码中添加一些调试语句，例如`var_dump($_POST)`，以查看POST请求中是否包含`phonenum`参数。

3.如果POST请求中确实包含`phonenum`参数，但PHP代码中仍然无法正确处理该参数，则可能需要检查代码中是否存在其他问题，例如变量名拼写错误或语法错误等。

相关问题

利用String类的public boolean matches（String regex）和正则表达式编程：判断手机号码是否满足要求？

好的，针对您的问题，可以使用如下代码判断手机号码是否满足要求：

String phoneNum = "12345678901"; // 假设要判断的手机号码为12345678901
boolean isMatch = phoneNum.matches("1[3-9]\\d{9}"); // 判断手机号码是否符合规则
if (isMatch) {
    System.out.println("该手机号码符合要求。");
} else {
    System.out.println("该手机号码不符合要求。");
}

在上面的代码中，我们使用了String类的matches方法，该方法接收一个正则表达式作为参数，判断字符串是否符合该正则表达式的规则。其中，手机号码的正则表达式为：1[3-9]\\d{9}，表示以1开头，第二位为3至9之间的任意数字，后面再接9个数字。

本关任务：根据手机流量数据，编写 MapReduce 程序来统计出每个手机号码的一年总流量。

思路：

- Mapper 阶段：将每行数据按照手机号码为 key，流量为 value 发射出去。
- Reducer 阶段：将同一个手机号码的所有流量累加起来，输出结果。

Mapper 代码：

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    private Text phoneNum = new Text();
    private LongWritable flow = new LongWritable();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        if (fields.length >= 3) {
            phoneNum.set(fields[0]);
            flow.set(Long.parseLong(fields[2]));
            context.write(phoneNum, flow);
        }
    }
}

Reducer 代码：

public class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

    private LongWritable totalFlow = new LongWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        totalFlow.set(sum);
        context.write(key, totalFlow);
    }
}

完整代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class TotalFlow {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "total_flow");

        job.setJarByClass(TotalFlow.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

        private Text phoneNum = new Text();
        private LongWritable flow = new LongWritable();

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split("\t");
            if (fields.length >= 3) {
                phoneNum.set(fields[0]);
                flow.set(Long.parseLong(fields[2]));
                context.write(phoneNum, flow);
            }
        }
    }

    public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

        private LongWritable totalFlow = new LongWritable();

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            long sum = 0;
            for (LongWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            totalFlow.set(sum);
            context.write(key, totalFlow);
        }
    }
}

运行命令：

hadoop jar total_flow.jar TotalFlow input output

其中，`input` 为输入文件路径，`output` 为输出文件路径。