初学者适用的jsp+sql工资管理系统开发教程

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0 下载量 191 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 20KB RAR 举报
资源摘要信息:"这是一个简单的基于JSP和SQL的工资管理系统项目,主要针对初学者进行设计和开发,目的是提供一个基础的平台供学习者理解和实践工资管理系统的构建流程及原理。项目名称为xin.rar_SQL工资管理_jsp工资_人事工资管理系统_工资管理系统_工资管理系统 sql,其中包含了对工资管理系统开发过程中所涉及到的技术知识点和实现逻辑的详细描述。" 从这个标题和描述中,我们可以提取以下知识点: 1. 系统开发语言和技术:标题中提到了JSP和SQL两种技术。JSP(Java Server Pages)是一种用于开发动态网页的技术,它是Java平台的一部分,可以嵌入Java代码在HTML页面中。而SQL(Structured Query Language)是一种数据库查询和程序设计语言,用于存储、检索和操作数据库中的数据。这个工资管理系统是通过将JSP页面与SQL数据库相结合的方式来实现的。 2. 系统应用场景:描述中提到这是一个适合初学者的工资管理系统。这说明项目的目标用户群体是学习编程和数据库管理的初学者。系统可能是以简单直观的方式呈现,便于理解工资管理流程,包括员工工资计算、发放记录以及各种报表的生成。 3. 系统功能模块:从标题中可以看出,系统至少包含以下功能模块: - 工资管理:涉及到工资的计算、调整和查询。 - 人事管理:可能包括员工信息的录入、查询、更新和删除等。 - 工资发放:记录工资发放的具体情况,如发放日期、金额等。 - 报表功能:系统应能生成各种工资报表,方便管理者查看和分析。 4. 系统开发工具和环境:虽然具体使用的工具和环境没有直接提及,但根据技术栈可以推断出系统是基于Java Web技术栈开发的。因此,开发环境可能包括了Java开发工具包(JDK)、服务器(如Tomcat)、数据库服务器(如MySQL),以及IDE(如Eclipse或IntelliJ IDEA)等。 5. 系统数据存储:标题中带有"SQL工资管理",意味着该系统将数据存储于SQL数据库中。在开发过程中,可能涉及到数据库设计,包括数据库的选择、表结构的设计、索引优化等。 6. 数据库设计和SQL编程:由于系统使用SQL进行数据操作,因此开发人员需要具备良好的数据库设计能力和熟练的SQL编程技能。这包括了解关系型数据库的基本原理、掌握SQL语句编写、熟悉事务处理、触发器、存储过程等数据库高级特性。 7. 安全性和权限管理:工资管理系统涉及敏感的个人工资信息,因此系统需要具备良好的安全性设计。这可能包括用户登录验证、操作权限控制、数据加密传输和存储等安全措施。 8. 用户界面和体验:虽然系统的重点是后端逻辑和数据库处理,但初学者同样需要关注用户界面的设计,确保提供直观、易用的操作界面。JSP页面的开发需要考虑界面布局、用户交互和前端技术(如HTML、CSS、JavaScript)的使用。 这个项目提供了一个完整的工资管理系统开发案例,从数据库设计到前端展示,覆盖了Web应用开发的全流程。对于学习Web开发和数据库管理的初学者而言,这是一个很好的实践项目,能够帮助他们理解理论知识的同时,也能够动手操作,加深对实际项目开发的理解和掌握。

修改 # 导入jieba模块,用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib,用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount,用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词,cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数,参数分别表示:画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')

2023-06-09 上传