用js和MySQL数据库写一个在线题库系统
时间: 2024-06-09 11:07:04 浏览: 170
好的，下面是一个简单的在线题库系统的实现，使用了Node.js和MySQL数据库。
1. 安装Node.js和MySQL。
2. 创建一个项目文件夹，并在终端中进入该文件夹。
3. 初始化npm，创建一个package.json文件：
```
npm init
```
4. 安装依赖：
```
npm install express mysql ejs body-parser --save
```
5. 创建一个app.js文件，用于编写应用程序：
```javascript
const express = require('express');
const mysql = require('mysql');
const bodyParser = require('body-parser');
const ejs = require('ejs');
const app = express();
// 配置模板引擎
app.set('view engine', 'ejs');
app.set('views', __dirname + '/views');
// 解析请求体
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));
// 连接MySQL数据库
const connection = mysql.createConnection({
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test'
});
connection.connect((error) => {
if (error) {
console.log('连接数据库失败:', error);
} else {
console.log('连接数据库成功');
}
});
// 首页路由
app.get('/', (req, res) => {
res.render('index');
});
// 添加题目路由
app.get('/add', (req, res) => {
res.render('add');
});
app.post('/add', (req, res) => {
const { title, options, answer } = req.body;
connection.query('INSERT INTO questions SET ?', { title, options, answer }, (error, results) => {
if (error) {
console.log('添加题目失败:', error);
res.send('添加题目失败');
} else {
console.log('添加题目成功:', results);
res.redirect('/');
}
});
});
// 题目列表路由
app.get('/list', (req, res) => {
connection.query('SELECT * FROM questions', (error, results) => {
if (error) {
console.log('查询题目列表失败:', error);
res.send('查询题目列表失败');
} else {
console.log('查询题目列表成功:', results);
res.render('list', { questions: results });
}
});
});
// 启动服务器
app.listen(3000, () => {
console.log('服务器已启动，监听端口3000');
});
```
6. 创建views文件夹，并在其中创建三个模板文件：index.ejs、add.ejs和list.ejs。
index.ejs：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>在线题库系统</title>
</head>
<body>
<h1>在线题库系统</h1>
<ul>
<li><a href="/add">添加题目</a></li>
<li><a href="/list">查看题目列表</a></li>
</ul>
</body>
</html>
```
add.ejs：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>添加题目</title>
</head>
<body>
<h1>添加题目</h1>
<form method="post" action="/add">
<p>
<label for="title">题目内容:</label>
<input type="text" id="title" name="title">
</p>
<p>
<label for="options">选项:</label>
<textarea id="options" name="options"></textarea>
</p>
<p>
<label for="answer">答案:</label>
<input type="text" id="answer" name="answer">
</p>
<button type="submit">提交</button>
</form>
</body>
</html>
```
list.ejs：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>题目列表</title>
</head>
<body>
<h1>题目列表</h1>
<table>
<thead>
<tr>
<th>题目ID</th>
<th>题目内容</th>
<th>选项</th>
<th>答案</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<% questions.forEach((question) => { %>
<tr>
<td><%= question.id %></td>
<td><%= question.title %></td>
<td><%= question.options %></td>
<td><%= question.answer %></td>
</tr>
<% }); %>
</tbody>
</table>
</body>
</html>
```
7. 创建一个MySQL数据库，创建一个questions表，用于存储题目数据：
```sql
CREATE TABLE questions (
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
options TEXT NOT NULL,
answer VARCHAR(255) NOT NULL
);
```
8. 运行应用程序：
```
node app.js
```
9. 在浏览器中访问http://localhost:3000，即可进入首页。从首页中可以进入添加题目页面和查看题目列表页面。
以上是一个简单的在线题库系统的实现，可以根据具体的需求进行修改和扩展。
阅读全文
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安装AkariBot-Core需要遵循一系列的步骤。首先需要满足基本的环境依赖条件，包括安装NodeJS和一个数据库系统（MySQL或MariaDB）。接着通过克隆GitHub仓库的方式获取源代码，然后复制配置文件并根据需要修改配置文件中的参数（例如机器人认证的令牌等）。安装过程中需要使用到Node包管理器npm来安装必要的依赖包，最后通过Node运行程序的主文件来启动机器人。
该机器人的应用范围包括但不限于维护社区（Discord社区）和执行定期处理任务。从提供的信息看，它也支持与Mastodon平台进行交互，这表明它可能被设计为能够在一个开放源代码的社交网络上发布消息或与用户互动。标签中出现的"MastodonJavaScript"可能意味着AkariBot-Core的某些功能是用JavaScript编写的，这与它基于NodeJS的事实相符。
此外，还提到了另一个机器人KooriBot，以及一个名为“こおりちゃん”的虚拟角色形象，这暗示了存在一系列类似的机器人程序或者虚拟形象，它们可能具有相似的功能或者在同一个项目框架内协同工作。文件名称列表显示了压缩包的命名规则，以“AkariBot-Core-master”为例子，这可能表示该压缩包包含了整个项目的主版本或者稳定版本。"
知识点总结:
1. NodeJS基础：AkariBot-Core是使用NodeJS开发的，NodeJS是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，广泛用于开发服务器端应用程序和机器人程序。
2. MySQL数据库使用：机器人程序需要MySQL或MariaDB数据库来保存记忆和状态信息。MySQL是一个流行的开源关系数据库管理系统，而MariaDB是MySQL的一个分支。
3. GitHub版本控制：AkariBot-Core的源代码通过GitHub进行托管，这是一个提供代码托管和协作的平台，它使用git作为版本控制系统。
4. 环境配置和安装流程：包括如何克隆仓库、修改配置文件（例如config.js），以及如何通过npm安装必要的依赖包和如何运行主文件来启动机器人。
5. 社区和任务处理：该机器人可以用于维护和管理社区，以及执行周期性的处理任务，这可能涉及定时执行某些功能或任务。
6. Mastodon集成：Mastodon是一个开源的社交网络平台，机器人能够与之交互，说明了其可能具备发布消息和进行社区互动的功能。
7. JavaScript编程：标签中提及的"MastodonJavaScript"表明机器人在某些方面的功能可能是用JavaScript语言编写的。
8. 虚拟形象和角色：Akari-chan是与AkariBot-Core关联的虚拟角色形象，这可能有助于用户界面和交互体验的设计。
9. 代码库命名规则：通常情况下，如"AkariBot-Core-master"这样的文件名称表示这个压缩包包含了项目的主要分支或者稳定的版本代码。
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