C语言实战项目:ADO网上订餐系统源码解析

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0 下载量 2 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 113KB RAR 举报
资源摘要信息: 本文件介绍了如何使用C语言结合ADO(ActiveX Data Objects)技术连接数据库、获取数据并展示数据集,同时提供了网上订餐系统的源码,适用于C语言项目学习和实战应用。 知识点: 1. ADO技术介绍: ADO(ActiveX Data Objects)是微软提供的一种数据库访问技术,允许程序通过数据库接口来执行SQL语句、读取数据、修改数据等操作。它是一个高级的自动化接口,可以操作多种数据库类型,如SQL Server、Oracle、MySQL等。 2. 数据库连接过程: 使用ADO技术连接数据库大致经历以下步骤: a) 初始化COM库,准备使用COM组件。 b) 创建一个指向OLE DB提供者的连接。 c) 执行SQL语句并获取结果集。 d) 遍历结果集,并将数据展示或进行后续处理。 e) 释放COM对象,关闭连接。 3. 网上订餐系统设计: 网上订餐系统是一种典型的电子商务平台,它通常包括以下功能模块: a) 用户模块:注册、登录、个人信息管理。 b) 菜品浏览:展示餐厅可提供的食物列表。 c) 购物车:用户可以添加或删除菜品,选择数量,查看购物车。 d) 订单管理:用户下订单、查看订单状态。 e) 支付系统:集成支付接口,处理在线支付事务。 f) 后台管理:餐厅对订单处理、菜品管理等。 4. C语言在项目中的应用: C语言是一种广泛使用的编程语言,它具有高效、灵活的特点。在本项目中,C语言主要用于编写业务逻辑处理、数据结构的定义以及与数据库进行交互的部分。虽然C语言没有内建的数据库处理能力,但通过引入ADO库和其他数据库操作接口,可以在C语言项目中实现复杂的数据库操作。 5. 实战项目案例学习: 对于想提高实际编程能力的开发者来说,通过学习和分析项目源码,尤其是像网上订餐系统这样的实战案例,是十分有益的。通过本项目源码,可以学习到如下内容: a) 系统架构设计:了解如何将一个复杂系统分解成不同的模块。 b) 代码结构规划:掌握如何组织项目代码,提高代码的可读性和可维护性。 c) 数据库交互:学习如何使用C语言进行数据库的连接、查询、插入、更新等操作。 d) 错误处理:理解在项目中如何进行异常处理,确保系统的稳定运行。 e) 用户交互设计:学习如何设计用户友好的命令行界面或图形界面。 6. 学习资源和进一步阅读建议: 对于初学者来说,阅读并理解项目源码是一项挑战,建议首先熟悉C语言基础和数据库操作原理。此外,可以通过阅读以下资源来进一步提升技能: a) "C程序设计语言"(K&R):深入学习C语言的基础知识。 b) "数据库系统概念":了解数据库的工作原理及SQL语言。 c) ADO官方文档:了解ADO的接口使用和高级特性。 d) 开源项目网站:如GitHub等平台上有许多类似的实战项目源码可以学习。 e) 在线教程和课程:如Coursera、Udemy等在线教育平台提供编程语言和数据库操作的课程。 通过以上知识点的介绍,读者应该能够对C语言项目中的ADO技术运用、网上订餐系统的实现原理以及如何通过实际案例来学习编程有更深入的理解。

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

2023-05-30 上传