private String driver = "com.mysql.jdbc.Driver"; private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/rents?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"; private String user = "root"; private String password = "root"; public Connection getConnection() throws SQLException { try { Class.forName(driver); } catch (java.lang.ClassNotFoundException cnfe) { cnfe.printStackTrace(); } Connection conn = null; //conn=DriverManager.getConnection(URL, "root", "12481632"); try { conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); }catch(SQLException ex) { ex.printStackTrace(); } return conn; } /*

这段代码是用Java编写的，用于建立与MySQL数据库的连接。其中，私有变量driver、url、user和password分别指定了MySQL数据库的驱动程序、连接URL、用户名和密码。getConnection()方法使用Java的JDBC API建立与MySQL数据库的连接，并返回一个Connection对象，该对象可用于执行SQL查询和更新等操作。在这个方法中，首先使用Class.forName()方法加载MySQL的JDBC驱动程序，然后使用DriverManager.getConnection()方法建立与MySQL数据库的连接。如果连接过程中出现异常，getConnection()方法将抛出SQLException异常并打印异常堆栈跟踪信息。

相关问题

合同租金计算方法 需求：根据下面的条件生成每个月的月租金 递增周期：1年 租金递增率：6% 租赁开始时间 2021-03-01 租赁结束时间 2022-03-01 免租开始时间： 免租结束时间： 开始月租金：600 递增周期的时间是从租赁开始时间计算。(不是从免租结束时间计算) 说明租金计算逻辑。

根据需求，可以采用如下的租金计算逻辑：

1. 首先确定租赁周期，即租赁开始时间到租赁结束时间之间的月数。

2. 然后根据开始月租金和递增周期，计算出每个递增周期结束时的月租金。具体计算方法为：每个递增周期结束时的月租金 = 上一个递增周期结束时的月租金 * (1 + 租金递增率)。

3. 接着按照每个递增周期结束时的月租金，依次计算出每个月的月租金。具体计算方法为：每个月的月租金 = 每个递增周期结束时的月租金 * (租赁周期中经过的月数 / 递增周期的月数)。

4. 如果有免租期，则需要在计算出来的月租金中减去免租期内的月租金。

具体实现时，可以按照以下步骤进行：

1. 使用 Python 中的 datetime 模块计算租赁周期中经过的月数。

from datetime import datetime

start_date = datetime.strptime('2021-03-01', '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime('2022-03-01', '%Y-%m-%d')
lease_months = (end_date.year - start_date.year) * 12 + (end_date.month - start_date.month)

2. 计算每个递增周期结束时的月租金。

base_rent = 600  # 开始月租金
increment_rate = 0.06  # 租金递增率
increment_period = 12  # 递增周期

rents = [base_rent]
for i in range(increment_period, lease_months + increment_period, increment_period):
    next_rent = rents[-1] * (1 + increment_rate)
    rents.append(next_rent)

3. 计算每个月的月租金。

monthly_rents = []
for i in range(lease_months):
    rent = rents[i // increment_period] * (i % increment_period + 1) / increment_period
    monthly_rents.append(rent)

4. 如果有免租期，则需要在计算出来的月租金中减去免租期内的月租金。

free_start_date = datetime.strptime('2021-04-01', '%Y-%m-%d')  # 免租开始时间
free_end_date = datetime.strptime('2021-06-30', '%Y-%m-%d')  # 免租结束时间

for i in range(lease_months):
    rent_date = start_date.replace(day=1) + timedelta(days=i * 30)
    if free_start_date <= rent_date <= free_end_date:
        monthly_rents[i] = 0

最终得到的 monthly_rents 列表中存储了每个月的月租金。

python自动提取某地房价数据，并计算租售比

在Python中，我们可以利用网络爬虫技术如BeautifulSoup、Scrapy或者requests库来自动抓取某地的房价数据。对于一些公开的数据源，例如房地产网站的API或者公开发布的房价报告，我们还可以直接获取到结构化的数据。

首先，需要确定数据来源，比如链家、贝壳找房等平台提供的API，如果没有API，则需要通过HTML网页解析。步骤大致如下：

1. **设置目标网址**：找到提供房价信息的网页URL，可能是列表页或者详细页面。
2. **网络请求**：发送HTTP请求，获取网页内容。
3. **HTML解析**：使用BeautifulSoup或其他解析库分析HTML结构，定位包含房价和租金的数据元素。
4. **数据抽取**：根据解析后的HTML，提取出每套房子的价格和租金信息。
5. **计算租售比**：将租金除以房价得到租售比，通常是数值越低表示租房更划算。
6. **存储数据**：将提取的信息保存到CSV文件或者其他数据库系统中，便于后续处理和分析。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用requests和BeautifulSoup提取某一页房源信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 网页URL
url = "https://example.com/house_prices"

# 发送GET请求
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 找到价格和租金的元素，假设它们有特定的class
prices = soup.find_all(class_='price')
rents = soup.find_all(class_='rent')

# 提取并计算租售比
rent_to_price_list = [(float(price.text), float(rent.text)) for price, rent in zip(prices, rents)]
rent_to_sold_ratios = [rent / price for price, rent in rent_to_price_list]

# 存储数据
with open('house_data.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['租售比'])
    writer.writerows(zip([str(ratio) for ratio in rent_to_sold_ratios]))