在很多时候,干得利索不如想的明白。方案应该根据场景来设计,不是盲目的依靠经验,当然这也算新经验!
需求是把公司的几套公共系统做成通过邮箱用户名和密码认证,只需记住一对用户名密码,简单为上,只允许用户在ExtMail的web页面修改密码!在做论坛认证的时候,由于论坛的复杂性,想到了如下的几个方案:
通过OAuth2.0做认证,或者自己写接口,问题是只听过,没玩过!
在邮箱修改时,也提交到论坛的数据库。可惜不会ExtMail的Perl代码,且修改代码工作量太大!
先前已经把线上邮箱用户表同步到内网,可以做数据库复制,可论坛和邮箱的数据库字段有较大出入,还是要改大量代码!
使用触发器更新论坛数据库的用户表!
在仔细考虑过前面三种办法之后,在能力范围内,已经把PHP编写的论坛认证方式修改成适应邮箱的加盐认证方式,并测试了导入邮箱用户名和密码认证。已经修改过论坛数据库字段类型,部分后端代码!最后一步是自动把邮箱数据库的用户表变更同步到论坛数据库的用户表。
在讨论数据库复制时,发现还是最后一种触发器的办法可行性最好,通过对论坛用户表的大多数字段设置默认值,做到只添加修改其中的账号,密码和邮件三个字段即可完成对论坛用户的操作,下面是根据实际情况编写的MySQL触发器!
触发器添加用户
use extmail; DELIMITER // create trigger add_bbsuser after insert on extmail.mailbox for each row begin insert into xiuno_bbs.bbs_user(username,password,email) \ values (new.name,new.password,new.username); end // DELIMITER ;
触发器更新用户
use extmail; DELIMITER // create trigger update_bbsuser after update on extmail.mailbox for each row begin update xiuno_bbs.bbs_user set username=new.name,\ password=new.password where email=new.username; end // DELIMITER ;
触发器删除用户
use extmail; DELIMITER // create trigger delete_bbsuser after delete on extmail.mailbox for each row begin delete from xiuno_bbs.bbs_user where email=old.username; end // DELIMITER ;
我踩过的坑
刚开始编写触发器,从网上找来的命令都不能用,完全一筹莫展之际领悟到,触发器和数据库是绑定的,必须先use extmail到要触发的extmail数据库中,才能对这个库的操作做相应的触发,后来就没有问题了!我果然是MySQL小白!

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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