JAVAweb第二天script

这篇博客介绍了JavaScript作为客户端脚本语言的基本语法,包括如何与HTML结合(内部和外部脚本)、注释方式、数据类型(原始和引用)、变量定义、运算符以及流程控制语句。强调了JavaScript的弱类型特性,并讲解了类型转换规则和比较运算的注意事项。此外,还提及了JS中的特殊语法,如语句结束和变量定义的灵活性。

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JAVAscript:一门客户端脚本语言 每一个浏览器都有javascript的解析引擎
脚本预言:不需要变异,直接就可以呗浏览器解析执行
功能:可以增强用户和html页面的交互过程,可以来控制html元素
ECMAScript客户端脚本语言的标准
一.基本语法:
1与html结合方式
①内部JS:
<script>
alert("需要弹窗的内容")
</script>
可以写在任意位置  放哪里  先执行哪里
②外部JS:
在文件夹里写.js文件 同样是
alert(“”)
然后直接<script src="js文件的位置"></script>
2.注释
单行://
多行注释/* 注释内容*/
3.数据类型:
一.原始数据类型:1.number整数/小数/NaN(特殊数字 一个不是数字的数字类型)
2.string 字符串。 字符串“abc”“a”‘abc’都是指 字符串
3.boolean:ture和false
4.null:一个对象为空的占位符
5.undefined:未定义。如果一个变量没有给初始化值,则会被默认赋值为undefined
二.引用数据类型:
4.变量:一小块存储数据的内存空间
java语言是一种强类型的语言,JS是一种弱类型的语言
强类型指的是定义存储的类型   
var 变量名= 初始化值
输出到页面 document.write(num);
typeof(变量)  --表示变量的类型
  5.运算符
①一元运算符:只有一个运算数的运算符
++ -- +(正好)-(负号)
++-- 自增自减 +-(正负)
注意 在JS中 如果运算符不是运算所要求的类型  那么JS引擎会自动的将运算数进行类型的转换
其他类型的转换number:String转number 按照字面值转换。如果字面值不是数字,则 转为NaN(不是数字的数字)  boolean转number:true转1 false转0
② 比较运算符 类型相同 直接比较 字符串按照字典吮吸进行比较 按位注意比较 直到得出大小为止
类型不同,先进行类型转换 再比较  ===全等于 在比较之前 先判断类型 如果类型不一样 则直接返回false
③&&与||或!非
1.number 0或NaN为假其他为真
String:除了孔字符串(“”)其他第一都是true
3.null&undefined都是false
4.对象:所有对象都为true
④三元运算符? :
6.流程控制语句
if else
switch  在java中 switch语句可以接受的数据类型 byte int shor char 枚举(1.5)String(1.7)
switch(变量)
case值: 在js中 switch语句可以接受任意的原始数据类型
while
do while
for
7.JS特殊语法:
1.语句以;结尾 如果一行只有一行语句 则;可以省略
变量的定义使用var关键字 也可以不使用
用:定义的是局部变量
不用 定义的是全局变量
&nbsp指的是空格
二.基本对象

<think>好的,现在用户说他对之前提到的技术(如Node.js、EJS、Vue、Next.js)都不熟悉,只了解一点JavaWeb基础和非常简单的Python基础。我需要调整之前的建议,结合他现有的知识来设计一个适合他的升级路径。 首先,用户会JavaWeb,可能接触过Servlet、JSP这些,而Python基础可能仅限于基本语法,可能没接触过Web框架。因此,我需要利用他现有的JavaWeb知识来引导,同时如果需要使用Python的话,也要选择简单易上手的框架,比如Flask,而不是Django这种较复杂的。 接下来,用户原来的HTML是静态的,现在想转为动态。根据他的技能,最直接的路线可能是使用JavaWeb技术,比如JSP或者Servlet来生成动态内容。另外,如果他想用Python,可以用Flask来构建后端API,结合前端JavaScript的Fetch来动态加载数据,这样不需要学习复杂的框架。 考虑到用户的基础,分阶段进行可能更合适。第一阶段可以用JSP或者Servlet快速实现动态内容,第二阶段引入简单的AJAX调用,用JavaScript获取数据,这样逐步过渡到前后端分离。第三阶段可能引入更现代的框架,但需要先巩固基础。 另外,用户可能对部署和数据库集成不太熟悉,需要给出具体的步骤,比如如何用Tomcat部署JavaWeb应用,或者用Flask写一个简单的API,并用Python的任何ORM(如SQLAlchemy)连接数据库。同时,要避免使用复杂的概念,保持步骤简单明了。 还需要对比不同方案的优缺点,帮助用户根据项目需求选择。例如,JavaWeb适合需要稳定性和成熟生态的系统,而Python/Flask适合快速开发和小型项目。同时,考虑到用户已有JavaWeb基础,可能优先推荐Java路线,但也可以根据兴趣介绍Python方案。 最后,要给出学习资源或下一步的建议,比如推荐学习Servlet/JSP教程,或者Flask的官方文档,帮助用户逐步提升技能。确保回答结构清晰,步骤可行,适合当前用户的技术水平。</think>根据你的技术背景,我将重新设计一个更适合你的渐进式升级方案,结合JavaWeb和Python基础,分三步实现网站动态化: --- **第一步:使用JavaWeb实现基础动态化** ```html <!-- 保持现有HTML结构,仅将扩展名改为.jsp --> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" %> <html> <body> <h1>当前时间: <%= new java.util.Date() %></h1> <!-- JSP脚本 --> <!-- 显示数据库数据 --> <table> <% // 简单JDBC示例(实际开发需用DAO模式) Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "root", "123456"); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM products"); while(rs.next()) { %> <tr> <td><%= rs.getString("name") %></td> <td><%= rs.getDouble("price") %></td> </tr> <% } %> </table> </body> </html> ``` **部署步骤**: 1. 安装Tomcat服务器 2. 将项目打包为WAR文件 3. 部署到Tomcat的webapps目录 4. 访问 `http://localhost:8080/你的项目名` --- **第二步:Python Flask简易API方案** ```python # app.py (Python端) from flask import Flask, jsonify import sqlite3 app = Flask(__name__) @app.route('/api/products') def get_products(): conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM products") products = [{'id': row[0], 'name': row[1], 'price': row[2]} for row in cursor.fetchall()] conn.close() return jsonify(products) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ```html <!-- 修改原HTML添加动态加载 --> <div id="product-list">加载中...</div> <script> // 使用原生JavaScript获取数据 fetch('http://localhost:5000/api/products') .then(response => response.json()) .then(data => { let html = '<ul>'; data.forEach(product => { html += `<li>${product.name} - ¥${product.price}</li>`; }); html += '</ul>'; document.getElementById('product-list').innerHTML = html; }); </script> ``` --- **第三步:Java+Python混合架构** ```mermaid graph TD A[用户浏览器] --> B{请求类型} B -->|静态页面| C[JavaWeb服务器 Tomcat] B -->|动态数据| D[Python Flask API] C --> E[MySQL数据库] D --> E ``` **分工方案**: - 用Java处理:用户登录、订单处理等复杂业务 - 用Python处理:数据分析、简单API、爬虫任务 - 共用同一个MySQL数据库 --- **学习路线建议**: 1. **JavaWeb核心**(1周): - Servlet生命周期 - JSP EL表达式 - JDBC连接池配置 ```java // Servlet示例 @WebServlet("/hello") public class HelloServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException { response.getWriter().print("你好," + request.getParameter("name")); } } ``` 2. **Python Web基础**(3天): - Flask路由配置 - 请求参数处理 - 返回JSON数据 ```python @app.route('/search') def search(): keyword = request.args.get('q', '') return jsonify({'results': f"搜索关键词:{keyword}"}) ``` 3. **数据库操作**(重点掌握): | 操作 | Java示例 | Python示例 | |-------------|------------------------------|----------------------------| | 查询数据 | `PreparedStatement`防注入 | `cursor.execute(sql)` | | 插入数据 | `executeUpdate()`返回影响行数 | `conn.commit()` | | 事务处理 | `conn.setAutoCommit(false)` | `with conn.transaction():` | --- **推荐工具组合**: - **开发工具**: - Java:Eclipse/IntelliJ IDEA + Maven - Python:PyCharm/VSCode + pipenv - **数据库工具**: - MySQL Workbench(Java端) - DB Browser for SQLite(Python快速原型) - **接口测试**: - Postman(测试API) ```http GET http://localhost:5000/api/products?category=electronics ``` --- **项目实战建议**: 1. **留言板系统**(JavaWeb版): - 使用JSP+Servlet实现 - 功能:发布留言、分页显示、简单过滤 2. **数据可视化面板**(Python版): ```python # 生成图表数据 @app.route('/sales-chart') def sales_chart(): data = { 'labels': ['1月', '2月', '3月'], 'datasets': [{ 'label': '销售额', 'data': [120, 150, 180] }] } return jsonify(data) ``` ```html <!-- 前端使用Chart.js --> <canvas id="myChart"></canvas> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <script> fetch('/sales-chart') .then(res => res.json()) .then(data => { new Chart(document.getElementById('myChart'), { type: 'bar', data: data }); }); </script> ``` 3. **混合架构案例**:用户用Java注册登录,使用Python进行行为分析 --- **避坑指南**: 1. JavaWeb常见问题: - 中文乱码:在Filter中统一设置编码 ```java request.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("text/html;charset=UTF-8"); ``` 2. Python Flask注意事项: - 跨域问题:安装`flask-cors`扩展 ```python from flask_cors import CORS CORS(app) # 允许所有跨域请求 ``` 3. 数据库连接管理: - Java使用连接池(如HikariCP) - Python使用`with`语句自动关闭连接 ```python with sqlite3.connect('mydb.db') as conn: cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM users") ``` 建议从JavaWeb的JSP/Servlet入手,先实现基础动态功能,再逐步用Python补充数据分析能力。两个语言可以共存,Java做核心业务,Python处理辅助功能。
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