java全栈day17--Web后端实战(java操作数据库)

前言:本章应该是针对数据库基础讲解,数据的增删改查但是本人忘记对知识进行归纳总结就直接跳过,基本的内容都很简单,都是套式子使用。现在开始学习本章,很重要需要好好掌握。

一、使用的工具

二、JDBC

2.1概述

JDBC : (Java DataBase Connectivity) ,就是使用 Java 语言操作关系型数据库(Mysql、ORACLE、SQLServer)的一套 API。

• sun 公司官方定义的一套操作所有关系型数据库的规范,即接口。
• 各个数据库厂商去实现这套接口,提供数据库驱动 jar 包。
• 我们可以使用这套接口( JDBC )编程,真正执行的代码是驱动 jar 包中的实现类。

2.2快速入门

根据快速入门程序来感受基于JDBC程序如何来操作数据库,以及JDBC操作数据库的使用步骤

2.2.1创建项目导入依赖

2.2.2进行准备工作,先写框架

双击shift,搜索Driver类

然后复制类名,再使用

再进行连接

补充:连上数据库的目的:为了执行Sql

获取对象

2.2.3 执行SQL

先准备数据

2.2.4 释放资源

2.2.5运行结果

补充一下,因为我的数据库版本是5.0.7但是导入jar是8.0,这里忘记注意了所以一开始没有成功,后面修改了驱动那里才可以

三、小结

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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