请利用flask框架生成一段登录注册的python代码

时间: 2023-04-05 09:00:37 浏览: 51
以下是使用 Flask 框架生成的登录注册 Python 代码: ```python from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session import hashlib app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' users = { 'user1': { 'username': 'user1', 'password': hashlib.sha256('password1'.encode()).hexdigest() }, 'user2': { 'username': 'user2', 'password': hashlib.sha256('password2'.encode()).hexdigest() } } @app.route('/') def index(): if 'username' in session: return f'Hello, {session["username"]}!' else: return redirect(url_for('login')) @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = hashlib.sha256(request.form['password'].encode()).hexdigest() if username in users and users[username]['password'] == password: session['username'] = username return redirect(url_for('index')) else: return render_template('login.html', error='Invalid username or password') else: return render_template('login.html') @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = hashlib.sha256(request.form['password'].encode()).hexdigest() if username in users: return render_template('register.html', error='Username already exists') else: users[username] = { 'username': username, 'password': password } session['username'] = username return redirect(url_for('index')) else: return render_template('register.html') ``` 以上代码实现了基本的登录注册功能,使用了 Flask 的 session 和模板引擎。用户信息存储在一个字典中,密码使用 SHA-256 哈希算法加密。登录时检查用户名和密码是否匹配,注册时检查用户名是否已存在。

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好的,以下是利用 Flask 框架生成的登录注册 Python 代码,带有中文注释,您可以直接复制到 PyCharm 中使用: python from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session import hashlib app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' # 用户信息存储在字典中,实际应用中应该存储在数据库中 users = { 'admin': { 'password': 'admin123' } } # 登录页面 @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] if username in users and users[username]['password'] == hashlib.md5(password.encode()).hexdigest(): session['username'] = username return redirect(url_for('index')) else: return render_template('login.html', error='用户名或密码错误') else: return render_template('login.html') # 注册页面 @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] if username in users: return render_template('register.html', error='用户名已存在') else: users[username] = {'password': hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()} return redirect(url_for('login')) else: return render_template('register.html') # 首页 @app.route('/') def index(): if 'username' in session: return render_template('index.html', username=session['username']) else: return redirect(url_for('login')) # 退出登录 @app.route('/logout') def logout(): session.pop('username', None) return redirect(url_for('login')) if __name__ == '__main__': app.run() 请注意,您需要将 your_secret_key 替换为您自己的密钥,以确保应用程序的安全性。此外,您还需要创建相应的 HTML 模板文件,例如 login.html、register.html 和 index.html,以便 Flask 可以正确渲染页面。
以下是一段企业微信通讯录回调的Python代码示例: python import json from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/addressbook', methods=['POST']) def addressbook_callback(): data = json.loads(request.data) if data['Type'] == 'create_user': # 处理用户创建事件 user_info = data['UserInfo'] user_id = user_info['UserId'] name = user_info['Name'] # TODO: 处理用户创建事件 elif data['Type'] == 'update_user': # 处理用户更新事件 user_info = data['UserInfo'] user_id = user_info['UserId'] name = user_info['Name'] # TODO: 处理用户更新事件 elif data['Type'] == 'delete_user': # 处理用户删除事件 user_id = data['UserId'] # TODO: 处理用户删除事件 elif data['Type'] == 'create_party': # 处理部门创建事件 party_info = data['PartyInfo'] party_id = party_info['Id'] name = party_info['Name'] # TODO: 处理部门创建事件 elif data['Type'] == 'update_party': # 处理部门更新事件 party_info = data['PartyInfo'] party_id = party_info['Id'] name = party_info['Name'] # TODO: 处理部门更新事件 elif data['Type'] == 'delete_party': # 处理部门删除事件 party_id = data['Id'] # TODO: 处理部门删除事件 else: # 未知事件类型 pass # 返回空响应 return '', 200 if __name__ == '__main__': app.run() 说明: - 本示例使用 Flask 框架实现企业微信通讯录回调接口。 - 回调接口的地址为 /addressbook,请求方式为 POST。 - 处理不同类型的回调事件需根据回调数据的 Type 字段进行判断。 - 处理不同类型的回调事件的代码逻辑需根据实际需求进行编写。 - 返回的响应状态码为 200,响应内容为空。
以下是一个简单的登录代码示例,使用 Python Flask 框架实现: python from flask import Flask, request, make_response, jsonify import hashlib app = Flask(__name__) # 假设这是数据库中保存的用户信息 users = [{'username': 'alice', 'password': '123456'}, {'username': 'bob', 'password': '654321'}] # 生成 token 的函数 def generate_token(username): m = hashlib.md5() m.update(username.encode('utf-8')) return m.hexdigest() # 验证账号密码的函数 def verify_user(username, password): for user in users: if user['username'] == username and user['password'] == password: return True return False # 登录接口 @app.route('/login', methods=['POST']) def login(): # 获取请求参数 username = request.json.get('username') password = request.json.get('password') # 验证账号密码 if verify_user(username, password): # 生成 token token = generate_token(username) # 将 token 存储在客户端 cookie 中 resp = make_response(jsonify({'message': 'Login success'})) resp.set_cookie('token', token) return resp else: return jsonify({'message': 'Login failed'}) # 需要登录才能访问的接口 @app.route('/protected', methods=['GET']) def protected(): # 从请求头中获取 token token = request.cookies.get('token') # 验证 token 的有效性 if token and token == generate_token('alice'): return jsonify({'message': 'Hello, alice'}) else: return jsonify({'message': 'Unauthorized access'}) if __name__ == '__main__': app.run() 在上面的代码中,我们使用 Flask 实现了一个简单的登录接口和一个需要登录才能访问的接口。其中,登录接口接收用户名和密码,验证成功后生成一个 token 并将其存储在客户端的 cookie 中,然后返回登录成功的消息。需要登录才能访问的接口会从请求头中获取客户端的 cookie 中的 token,并验证其有效性,如果验证通过则返回欢迎消息,否则返回未授权的访问消息。
### 回答1: import mysql.connector import matplotlib.pyplot as plt# 连接mysql db = mysql.connector.connect(host="localhost", user="user", passwd="password", database="mydb")# 创建游标 cursor = db.cursor()# 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM table")# 获取结果 result = cursor.fetchall()# 将结果可视化 x = [] y = [] for row in result: x.append(row[0]) y.append(row[1])plt.plot(x, y) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Mysql Data Visualization')# 将折线图保存到web页面 plt.savefig('visualization.png') ### 回答2: 要将MySQL中的数据可视化到Web页面,可以使用Python中的Flask框架来实现。 首先,需要安装Flask和MySQL的Python库。使用以下命令安装依赖: pip install flask pip install mysql-connector-python 接下来,可以按照以下步骤编写Python代码: 1. 导入所需模块: python from flask import Flask import mysql.connector 2. 创建Flask应用: python app = Flask(__name__) 3. 连接MySQL数据库,获取数据: python @app.route('/') def index(): # 连接MySQL数据库 db = mysql.connector.connect( host="localhost", user="username", password="password", database="databasename" ) cursor = db.cursor() # 执行查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM tablename") data = cursor.fetchall() # 关闭数据库连接 cursor.close() db.close() # 在Web页面中展示数据 html = "" for row in data: html += "" for col in row: html += "" + str(col) + "" html += "" html += "" return html 4. 运行应用: python if __name__ == '__main__': app.run() 在运行代码后,可以通过访问http://localhost:5000来查看数据在Web页面上的展示效果。 这段代码会将MySQL数据库中的表中数据取出,并以HTML表格的形式在浏览器上进行展示。你可以根据实际情况修改数据库连接参数、查询语句以及数据在页面上的展示方式。 ### 回答3: 要将MySQL中的数据可视化到web页面,可以使用Python的Flask框架和高级的数据分析库matplotlib。 首先,需要导入Flask和pymysql库,以及matplotlib库。 python from flask import Flask, render_template import pymysql import matplotlib.pyplot as plt from io import BytesIO import base64 然后,连接到MySQL数据库并执行查询语句,获取需要的数据。 python conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='dbname') cursor = conn.cursor() sql = "SELECT * FROM table_name" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() 接下来,使用matplotlib库生成图表,并将图表保存为字节流。 python # 生成图表 data = [row[1] for row in result] # 假设取第二列数据 plt.plot(data) # 将图表保存为字节流 img = BytesIO() plt.savefig(img, format='png') img.seek(0) img_data = base64.b64encode(img.getvalue()) 最后,在Flask应用中定义一个路由,将获取的图表数据传递给网页模板,并在网页中显示图表。 python app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html', img_data=img_data.decode('utf-8')) if __name__ == '__main__': app.run() 在template目录下创建一个名为index.html的网页模板,用于显示图表。 html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Data Visualization</title> </head> <body> Data Visualization </body> </html> 通过运行Python脚本,打开浏览器访问http://localhost:5000,即可在web页面上看到MySQL中的数据可视化图表。
### 回答1: import pymysql import pandas as pd # 连接数据库 db = pymysql.connect(host="localhost",user="username",password="password",db="database") # 获取游标 cursor = db.cursor() # 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM table") # 获取查询结果 data = cursor.fetchall() # 关闭数据库 db.close() # 将查询结果以DataFrame格式存储 df = pd.DataFrame(list(data)) # 将DataFrame转化为html文件 html = df.to_html() # 将html文件保存到web页面 with open('data.html','w') as f: f.write(html) ### 回答2: 编写Python代码实现将MySQL中的数据可视化到Web页面可以使用Python的Flask框架和Matplotlib库来实现。 首先,需要安装Flask和Matplotlib库以及相关的依赖项。使用以下命令安装它们: pip install flask pip install matplotlib 接下来,可以编写一个Flask应用程序,用于连接MySQL数据库并获取数据。示例代码如下: python from flask import Flask, render_template import matplotlib.pyplot as plt import mysql.connector app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): # 连接MySQL数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) # 获取数据 cursor = mydb.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM yourtable") data = cursor.fetchall() # 生成柱状图 x = [row[0] for row in data] y = [row[1] for row in data] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x, y) # 将图表保存为临时文件 chart_path = "/path/to/chart.png" plt.savefig(chart_path) return render_template('index.html', chart_path=chart_path) if __name__ == '__main__': app.run() 在上面的代码中,需要将yourusername、yourpassword、yourdatabase和yourtable替换为实际的MySQL数据库连接信息和表名。 接下来,需要创建一个名为index.html的模板文件,用于显示数据可视化图表。示例代码如下: html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Data Visualization</title> </head> <body> Data Visualization Chart </body> </html> 在上面的代码中,使用了Flask的模板引擎来渲染模板文件,并将图表的路径传递给模板文件中的chart_path变量。 最后,运行Flask应用程序,可以在浏览器中访问http://localhost:5000来查看数据可视化图表。 以上就是用Python编写实现将MySQL中的数据可视化到Web页面的简单示例代码。实际使用中,还可以根据需求进行进一步的定制和优化。 ### 回答3: 要编写一段Python代码将MySQL中的数据可视化到web页面,需使用以下步骤: 1. 导入所需的库:需要包含MySQL连接库和web框架库,如pymysql和flask。 python import pymysql from flask import Flask, render_template 2. 连接到MySQL数据库:使用pymysql库连接到MySQL数据库,并获取游标对象。 python conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='database_name') cursor = conn.cursor() 3. 查询MySQL数据库的数据:使用游标对象执行SQL查询语句,获取需要的数据。 python sql = "SELECT * FROM table_name" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() 4. 使用web框架创建一个简单的web应用程序:使用flask库创建一个简单的应用程序,并设置路由。 python app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html', data=data) if __name__ == '__main__': app.run() 5. 创建一个HTML模板文件:在项目的根目录下创建一个名为index.html的文件,用于展示数据。 html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>MySQL数据可视化</title> </head> <body> ID Name Age {% for row in data %} {{ row[0] }} {{ row[1] }} {{ row[2] }} {% endfor %} </body> </html> 6. 运行应用程序:在命令行中运行Python脚本,然后访问http://localhost:5000即可在web页面上看到MySQL数据库中的数据。 以上是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
### 回答1: 这是一个使用 Python 的简单例子,可以在网页中显示动态下雪效果: from random import randint print(""" <html> <head> <style> body { background-color: black; } .snowflake { position: absolute; top: -50px; left: -50px; width: 50px; height: 50px; background: white; border-radius: 50%; animation: fall 5s linear infinite; } @keyframes fall { 0% { top: -50px; } 100% { top: 100%; } } </style> </head> <body> """) for i in range(50): print(f'') print(""" </body> </html> """) 这段代码将生成一个 HTML 页面,页面背景色为黑色,并在页面中随机放置 50 个白色的圆形雪花。雪花使用 CSS 动画模拟从顶部落下的效果。 你可以使用这段代码作为起点,并通过修改样式和动画参数来调整下雪效果的外观。 ### 回答2: 下面是用Python编写的一个页面动态下雪效果的代码: python import random # 雪花类 class Snowflake: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y self.speed = random.randint(1, 3) def fall(self): self.y += self.speed if self.y > 500: # 当雪花落到底部时重置位置 self.y = random.randint(-50, -10) self.speed = random.randint(1, 3) def draw(self): print("\033[%d;%dH*" % (self.y, self.x)) # 创建雪花列表 snowflakes = [] for _ in range(30): x = random.randint(1, 80) # 生成1-80范围内的随机数作为横坐标 y = random.randint(1, 25) # 生成1-25范围内的随机数作为纵坐标 snowflakes.append(Snowflake(x, y)) # 控制雪花的下落 while True: # 清屏 print("\033[2J") # 绘制雪花 for snowflake in snowflakes: snowflake.fall() snowflake.draw() # 刷新画面 print("\033[1;1H") # 控制下雪速度 import time time.sleep(0.1) 运行此代码后,将在终端中出现一个动态的下雪效果。其中,使用Snowflake类表示一个雪花,它具有横纵坐标和下落速度等属性,通过fall方法使雪花下落,并通过draw方法在终端上绘制出来。创建了一个包含30个随机位置的雪花列表,并在循环中不断更新雪花的位置,并通过清屏和刷新画面的操作,实现了动态的下雪效果。 ### 回答3: 下面是用Python语言编写的一个实现HTML动态下雪效果的代码: python from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run() 以上代码使用了Flask框架,首先引入了Flask库中的Flask和render_template模块。然后创建一个app实例,并将其赋值给Flask类。接下来,使用@app.route装饰器定义了一个路径为'/'的路由,并在路由函数中调用了render_template函数,返回一个名为'index.html'的模板文件。最后,通过if __name__ == '__main__'判断是否在当前模块中执行,并调用app.run()运行应用。 关于HTML动态下雪效果的具体实现,可以在模板文件'index.html'中添加以下代码: html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Snow Effect</title> <style> body { background-color: #000; overflow: hidden; } #snowflakeContainer { position: fixed; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; pointer-events: none; } .snowflake { position: absolute; width: 10px; height: 10px; background-color: #FFF; -moz-border-radius: 50%; -webkit-border-radius: 50%; border-radius: 50%; } </style> <script> function createSnowflake() { var snowflake = document.createElement('div'); snowflake.classList.add('snowflake'); snowflake.style.left = Math.random() * 100 + '%'; snowflake.style.animationDuration = Math.random() * 4 + 2 + 's'; snowflake.style.animationDelay = Math.random() * 2 + 's'; document.getElementById('snowflakeContainer').appendChild(snowflake); snowflake.addEventListener('animationend', function () { snowflake.parentNode.removeChild(snowflake); }); } setInterval(createSnowflake, 200); </script> </head> <body> </body> </html> 以上代码在模板文件中设置了一个黑色背景,并通过CSS样式设置了一个固定位置的容器snowflakeContainer。然后通过JavaScript代码动态创建并添加雪花元素,设置其样式并添加到容器中。每200毫秒执行一次createSnowflake函数来持续产生雪花元素。最后,当雪花动画结束时,通过事件监听器将其从容器中移除。 通过运行Python代码并访问服务器主页,即可看到HTML动态下雪效果。
### 回答1: 对于Python垃圾分类的具体源代码,需要分为两部分来讲述。第一部分是垃圾分类模型的实现,通常使用深度学习的技术,采用卷积神经网络等模型进行训练和模型生成,可以使用Tensorflow、PyTorch等框架实现。第二部分是使用前端和后端进行模型的调用和结果的展示,可以采用Flask等Python Web框架进行实现。 首先,对于垃圾分类模型,可以将训练和测试数据进行处理和归一化,具体步骤包括读取图像文件,将图片转换为数组方式存储,对数据进行预处理,例如使用数据增强和扩充等技术增加数据量,将数据分为训练和验证部分,进而开始模型的训练和预测。 其次,对于使用Flask框架部署前后端的垃圾分类系统,需要包括以下主要内容:前端页面的编写和设计,包括html、css、js等语言的实现和交互逻辑的编写;后端的代码实现,主要包括对用户上传的垃圾图片进行预测并返回结果的函数。将前后端进行连接,将请求从前端传递到后端,并处理垃圾分类的结果,最终反馈给前端页面展示给用户。 总的来说,Python的垃圾分类源代码是使用深度学习技术和Web框架结合起来完成的,前者用于训练和测试模型,后者用于构建前后端交互,搭建可调用垃圾分类模型的Web应用。 ### 回答2: 垃圾分类是当前社会环保的热门话题,而Python作为一种功能强大的编程语言,也可以用来实现垃圾分类的源代码。 首先,我们需要建立一个垃圾分类的数据集,其中包括不同类别的垃圾图片和对应的标签。可以使用爬虫技术从互联网上收集这些数据,也可以使用已有的公开数据集。 接下来,我们需要使用Python中的深度学习库,如TensorFlow或PyTorch,来构建一个卷积神经网络(CNN)模型。CNN模型在图像分类中表现良好。 我们可以使用Python中的图像处理库,如OpenCV,对垃圾图片进行预处理。预处理包括调整图像大小、进行灰度化、图像增强等。这样可以提高模型对不同垃圾图片的识别能力。 在训练模型之前,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练,测试集用于评估模型的性能。 接下来,我们使用Python中的深度学习库来训练模型。在训练过程中,我们可以选择不同的优化算法、损失函数和学习率等参数,以提高模型的准确性。 训练完成后,我们可以使用训练好的模型来对未知垃圾图片进行分类。将图片输入模型,模型会输出对应的垃圾分类标签。 最后,为了提高用户体验,我们可以使用Python中的GUI库,如Tkinter或PyQt,来构建一个用户友好的界面。用户可以通过界面选择或上传垃圾图片,然后点击“识别”按钮,程序将调用模型对图片进行分类,并显示结果。 总结起来,使用Python编写垃圾分类的源代码包括数据收集、数据处理、模型构建、模型训练和模型应用等步骤。Python作为一种简洁、灵活的编程语言,非常适合用来实现这样的任务。 ### 回答3: Python垃圾分类源代码,可以帮助我们在垃圾分类方面实现自动化的识别和分类。以下是一个简单的示例代码: import cv2 import numpy as np def classify_garbage(image_path): # 加载模型 model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel') # 加载图像 image = cv2.imread(image_path) image_blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0)) # 输入图像进行预测 model.setInput(image_blob) detections = model.forward() # 绘制分类结果 for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.5: garbage_class = int(detections[0, 0, i, 1]) garbage_name = "未知垃圾" if garbage_class == 0: garbage_name = "可回收垃圾" elif garbage_class == 1: garbage_name = "有害垃圾" elif garbage_class == 2: garbage_name = "厨余垃圾" elif garbage_class == 3: garbage_name = "其他垃圾" # 在图像上绘制分类结果 cv2.putText(image, garbage_name, (10, (i * 30) + 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2) # 显示分类结果图像 cv2.imshow("Classification Result", image) cv2.waitKey(0) # 调用函数进行垃圾分类 classify_garbage('test.jpg') 以上代码使用了OpenCV库和一个已经训练好的Caffe模型来进行垃圾分类。首先,通过cv2.dnn.readNetFromCaffe加载模型和权重文件。然后,通过cv2.imread加载要分类的图像,调整大小并转换为blob格式。之后,将blob数据输入到模型中,获取预测结果。根据分类结果的置信度和分类索引,给出垃圾类别的名称。最后,使用OpenCV绘制垃圾类别信息,并显示结果图像。通过这段源代码,我们可以实现对垃圾进行自动的分类和识别。

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