JSP连接MySQL数据库并查询内容的测试

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0 下载量 139 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 714B RAR 举报
资源摘要信息:"本资源主要涉及的内容是对MySQL数据库的测试以及使用JSP进行数据库内容查询。具体而言,本资源将指导用户如何验证MySQL数据库是否成功安装,并展示如何通过JSP页面,使用默认的root用户以及预设密码来连接和查询数据库中的内容。下面将详细介绍相关的知识点。" 1. MySQL数据库安装验证: - MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,它使用SQL作为数据库语言。 - 在本资源中,测试MySQL安装成功的方法可能是通过尝试连接数据库,如果连接成功,则认为MySQL安装没有问题。 - 常见的安装验证方法包括使用MySQL命令行客户端,MySQL Workbench或者任何支持MySQL的第三方数据库管理工具。 2. JSP技术介绍: - JSP(Java Server Pages)是一种动态网页技术,允许开发者在HTML页面中嵌入Java代码。 - JSP页面通常被编译成Servlet,并由Java Web服务器如Apache Tomcat等处理。 - JSP中可以使用JDBC(Java Database Connectivity)来与数据库进行交云,实现数据的存取和查询。 3. 数据库连接: - 本资源中提到默认使用root用户名进行数据库连接。root是MySQL数据库中的超级管理员账户,拥有最高权限。 - 连接数据库时需要提供正确的主机地址、端口号(MySQL默认端口为3306)、用户名以及密码。 - 连接字符串通常遵循“jdbc:mysql://主机地址:端口号/数据库名”的格式。 4. 数据库操作: - 本资源指向的数据库是名为testdatabase的数据库,该数据库应该是提前创建好的。 - 要操作的表名为mytable,表中包含可以被读取的内容。 - 使用JSP查询数据库时,开发者通常会编写SQL语句来指定需要检索的数据,并将结果展示给用户。 5. 安全性考量: - 在本资源中,root用户的密码被硬编码为123456,这在实际应用中是非常不安全的,因为123456是一个非常弱的密码,容易被破解。 - 在实际开发中,应避免在代码中直接使用明文密码,而应采用配置文件或环境变量等方式来管理敏感信息。 6. 示例代码分析: - 假设test_mysql.jsp文件中包含了用于连接数据库和查询mytable表的JSP代码。 - 该代码可能使用了JDBC的DriverManager来获取数据库连接,并使用Statement或PreparedStatement来执行SQL查询。 - 查询结果可能通过ResultSet对象进行遍历,并将结果输出到HTML页面中展示给用户。 7. 部署与环境配置: - 在部署JSP应用之前,需要确保Java环境已经搭建好,且Tomcat或其他JSP支持的Web服务器已经配置正确。 - MySQL数据库服务需要启动,且testdatabase数据库及其mytable表已经存在并包含了测试数据。 - 应用的部署还需要考虑数据库驱动的引入,通常需要将MySQL的JDBC驱动jar包放置在Web服务器的lib目录下。 8. 测试与验证: - 测试过程中,用户需要确保能够通过JSP页面成功连接MySQL数据库,并且能够读取到mytable表中的数据。 - 验证时,用户可以通过浏览JSP页面,查看数据是否如预期被正确展示。 通过上述知识点,用户应该能够理解如何使用JSP技术与MySQL数据库进行交互,并且掌握如何进行基础的数据库操作以及部署和测试Web应用。需要注意的是,本资源的描述中存在安全风险,因此在实际应用中应采取更为安全的数据处理方式。

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

2023-03-14 上传