public class DataStorage { public void save(List<News> newsList) throws Exception { String sql = "insert into news(title, url, content) values (?, ?, ?)"; Connection connectionDriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password"); PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); for (News news : newsList) { statement.setString(1, news.getTitle()); statement.setString(2, news.getUrl()); statement.setString(3, news.getContent()); statement.executeUpdate(); } statement.close(); connection.close();}这段代码什么意思
时间: 2024-02-14 08:20:49 浏览: 26
这是一个 Java 类，名为 DataStorage。其中有一个方法名为 save，该方法接收一个 News 类型的 List，将其保存到 MySQL 数据库中。具体来说，该方法使用 JDBC 连接数据库，通过 PreparedStatement 执行 INSERT SQL 语句，将每个 News 对象的 title、url 和 content 属性插入到名为 news 的表中。最后关闭 PreparedStatement 和 Connection 对象，释放资源。需要注意的是，在执行该方法之前，需要先导入 JDBC 驱动，并将数据库的 URL、用户名和密码传递给 DriverManager.getConnection() 方法。
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import threading from flask import Flask, render_template, request from crawl.paqu import MultiThreadHotDataSpider, MultiThreadSpecialDataSpider,HKConnectSpider,DataStorage app = Flask(__name__) hot_data = [] special_data = [] hkconnect_data = [] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/hot') def hot(): return render_template('hot.html', hot_data=hot_data) @app.route('/special') def special(): return render_template('special.html', special_data=special_data) @app.route('/hkconnect') def hkconnect(): return render_template('hkconnect.html', hkconnect_data=hkconnect_data) @app.route('/start_spider') def start_spider(): def spider(): global hot_data, special_data, hkconnect_data hot_spider = MultiThreadHotDataSpider() hot_data = hot_spider.get_data() special_spider = MultiThreadSpecialDataSpider() special_data = special_spider.get_data() hkconnect_spider = HKConnectSpider() hkconnect_data = hkconnect_spider.parse(hkconnect_spider.start_urls[0]) data_storage = DataStorage() data_storage.insert_hot_data(hot_data) data_storage.insert_special_data(special_data) data_storage.insert_hkconnect_data(hkconnect_data) t = threading.Thread(target=spider) t.start() return '爬虫已经开始' if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0",debug=True)写出以上代码的前端html实现代码
由于没有给出index.html、hot.html、special.html和hkconnect.html的具体内容，我无法直接提供完整的实现代码。但是可以给你一个参考的思路：
在index.html中添加一个按钮，点击可以触发start_spider路由的访问。例如：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>爬虫数据展示</title>
</head>
<body>
<h1>爬虫数据展示</h1>
<p>点击下面的按钮开始爬虫</p>
<button onclick="startSpider()">开始爬虫</button>
</body>
<script>
function startSpider() {
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', '/start_spider');
xhr.send();
alert('爬虫已经开始');
}
</script>
</html>
```
在hot.html、special.html和hkconnect.html中分别展示对应的数据。例如：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>热门数据展示</title>
</head>
<body>
<h1>热门数据展示</h1>
<table>
<thead>
<tr>
<th>标题</th>
<th>链接</th>
<th>阅读量</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for item in hot_data %}
<tr>
<td>{{ item.title }}</td>
<td>{{ item.link }}</td>
<td>{{ item.read_count }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</body>
</html>
```
其他两个页面的HTML代码类似，只需要将数据展示的表头和tbody里面的数据项替换成对应的数据即可。
DataStorage
Data storage refers to the process of storing digital data on electronic or physical storage media for future use. This can include hard drives, solid-state drives, cloud storage, magnetic tapes, and optical disks. Data storage is essential for businesses, organizations, and individuals to keep important information safe and easily accessible. It can also be used for backup and disaster recovery purposes. With the increasing amount of data being generated every day, data storage solutions are constantly evolving to meet the demand for secure and scalable storage options.
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数据结构课程设计：模块化比较多种排序算法
本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目，名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业，选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析：
1. **设计题目**：该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法，如直接插入排序和冒泡排序，并通过模块化编程的方法来组织代码，提高代码的可读性和复用性。
2. **运行环境**：学生在Windows操作系统下，利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计，并且这个环境支持高效的性能测试和调试。
3. **算法设计思想**：采用模块化编程策略，将排序算法拆分为独立的子程序，比如`direct`和`bubble_sort`，分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上，算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。
4. **流程图**：文档包含流程图，可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互，有助于理解算法执行的逻辑路径。
5. **算法设计分析**：模块化设计使得程序结构清晰，每个子程序仅在被调用时运行，节省了系统资源，提高了效率。此外，这种设计方法增强了程序的扩展性，方便后续的修改和维护。
6. **源代码示例**：提供了两个排序函数的代码片段，一个是`direct`函数实现直接插入排序，另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素，如交换元素位置或寻找合适的位置插入。
总结来说，这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识，掌握并实现两种基础排序算法，同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程，提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式，学生可以深入理解排序算法的工作原理，同时学会如何优化程序结构，提高程序的性能和可维护性。
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在数据结构课程设计中，哈夫曼树是一种重要的数据结构，常用于数据压缩。哈夫曼树，也称为最优二叉树，是一种带权重的二叉树，它的构造原则是：树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和，且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中，哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码，以达到高效的压缩效果。
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- 接着，使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列，完成压缩。
2. 解压缩过程：
- 在解压缩时，程序需要重建哈夫曼树，并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码，通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。
- 为了提高效率，程序采用了二级缓冲技术，它能减少磁盘I/O次数，提高读写速度。
3. 软件架构：
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4. 性能特点：
- 除了基本的压缩和解压缩功能外，软件还提供了一些额外的特性，如显示压缩进度、文件一致性检查等。
- 哈夫曼编码的使用提高了压缩率，而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。
这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用，还体现了软件工程的实践，包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计，学生可以深入理解数据结构和算法的重要性，并掌握实际编程技能。