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!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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