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  #图书管理系统说明V2.0###项目介绍及转载说明(2016-01-24) 其实我是从2014年9月到11月开始做这个小项目的，作为一个大任务完成加入开发组. 虽然耗时两个月，但做出来的东西还是有不少瑕疵。 前几天整理的时候又想起了这个项目。 记得当时还在中文社区安利初学者看代码之类的。 但是想想里面还是有很多不规范的代码，还有一些不好的写法，就很蛋疼。 本来想直接删除的，转念一想脚本源码脚本源码，不如花点时间重构一下这个小项目培训脚本，让以后学习的同学有一个完整的项目参考源码搭建网站，可以代替一般的培训课程或者老师的课堂PPT 一种陈旧或不完整的例子。 所以一共花了两天左右的时间来重构这个项目收费主题脚本源码chatgpt plus，主要做了以下工作： 更新了版本到最新的1.9.1。 修改了原项目中不规范的格式、变量名等。 更改了项目的目录结构源码搭建网站，替换为官方推荐的目录结构模式。 完成了原先缺失的文件上传和保存部分。 修改了用户部分的代码源码搭建网站，去掉了原来手动设置的方式，换成了用户模块默认的登录状态保存方式。 修复了用户在注册用户时提交空密码可能导致的安全漏洞。

   取得了正确的支持。 没有太大变化。 ### 项目涉及及相关功能项目的目的是给初学者一个完整项目的参考案例源码搭建网站，所以选择了尽可能多的适合初学者的方法来处理一些问题，比如 in view view处理程序函数而不是更有用的视图处理程序类。 只有标准的POST和GET方法用于参数传递网站源码，但是没有办法从url地址中提取参数。 本项目涉及的主要框架相关内容为： 模型字段使用收费主题，外键关系使用。 [文档]() 使用ORM 进行数据库查询。 文档 Urls 配置文件编写、Urls 命名和反向查询。 文档 Views 视图处理函数。 文档 模板。 文档 在管理站点中注册模型。 文档 附带用户模块的注册和登录。 文档 扩展内置用户模块。 文档 静态文件处理。 还有很多其他的...### 系统描述 本系统使用的框架搭建完成。 使用前部。 ###操作说明 请参考官方文档下载.711.9.1版本。

   请按照官方文档安装。 如果是水果电脑。 . . 请另外安装 PIL 库。 通过终端进入项目文件夹。 在终端执行.py命令运行本地开发服务器。 在您的浏览器中访问“:8000”以查看该网站。 ### 功能实现 实现了用户权限相关的基本操作（注册、登录、修改密码、注销） * 实现了用户分类（普通用户和管理员）

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  前言

  今天就和大家聊一聊如何在日常开发中减少bug？ 本文将从数据库、代码层面、缓存使用三大方向总结共计50多个关注点，帮助大家成为开发品质之星。

  1.数据库

  慢查询

  数据库章节，哪些地方容易出bug？ 我总结了7个方面：慢查询、数据库字段注意点、事务失败场景、死锁、主从延迟、新旧数据兼容、一些SQL经典注意点。

  1.1 慢查询

  慢查询.gif1.1.1是否命中索引

  说到慢查询，我们马上就会想到索引。 如果一个SQL没有索引，或者没有命中索引，就会产生一个慢查询。

  什么情况下索引会失效？

  1.1.2 数据量大，考虑分库分表

  如果单表数据量过大脚本源码，会影响SQL执行的性能。 我们知道，索引数据结构一般是B+树，一棵高度为3的B+树可以存储大约2000万条数据。 如果超过这个数，B+树会变高，查询性能会下降。

  因此，当数据量较大时，建议将数据库分表。 分库分表的中间件包括mycat、-jdbc

  1.1.3 不合理的SQL

  在日常开发中，笔者见过很多不合理的SQL：比如一条SQL居然用了6个表连接，表太多会影响查询性能； 又比如一张表，实际上加了10个索引等，索引会降低插入和更新SQL的性能，所以一般不建议索引太多，一般不要超过5个。

  1.2 数据库字段注意事项

  数据库字段的内容容易出现bug。 比如你在测试环境修改了表结构，增加了某个字段，生产环境忘记带脚本，那肯定是版本有问题。

  1.2.1 字段是否会过长

  假设您的数据库字段是：

`name varchar(255) DEFAULT NOT NULL    `

  如果请求参数自带变量名，字段长度为300，插入表时会报错。 因此需要对参数进行校验，防止字段过长。

  1.2.2 如果字段为空，会不会造成空指针等

  我们在设计数据库表字段的时候，尽量把字段设置为not null。

  如果数据库字段设置为NULL值，很容易导致程序出现空指针； 如果数据库字段设置为NULL值，需要注意使用count（特定列），会有陷阱。

  1.2.3 缺失字段

  对于我们日常的开发任务，如果我们在测试环境修改表，比如增加新的字段，我们必须把SQL脚本带到生产环境，否则字段会丢失，发布时就会出现问题。

  1.2.4 字段类型是否支持表情

  如果表字段需要支持表达式存储，使用 .

  1.2.5 谨慎使用文本和blob字段

  如果您要在字段中存储文件，请考虑存储文件的路径而不是保存整个文件。 使用文本时，注意在查询条件时创建前缀索引。

  1.3 事务失败的场景 1.3.1 @ on non-

  @注解，添加到非修饰方法时，事务不会生效。 事务是基于AOP的思想，也是通过动态代理实现的。 事务本身在调用动态代理之前，已经过滤了非方法，所以非方法，事务不会生效。

  1.3.2 本地方法直接调用

  在下面的场景中，@ 也是无效的

public class TransactionTest{      public void A(){        //插入一条数据        //调用方法B (本地的类调用，事务失效了)        B();      }            @Transactional      public void B(){        //插入数据      }    }    

  1.3.3异常被try...catch吃掉，导致事务失败。

@Transactional    public void method(){      try{        //插入一条数据        insertA();        //更改一条数据        updateB();      }catch(Exception e){        logger.error("异常被捕获了，那你的事务就失效咯",e);      }    }        

  1.3.4 属性设置错误

  默认抛出未检查异常（继承异常）或Error来回滚事务； 其他异常不会触发回滚事务。 如果事务中抛出其他类型的异常，则需要指定该属性。

  1.3.5 底层数据库引擎不支持事务

  存储引擎不支持事务，支持事务

  1.3.6 事务和业务逻辑代码必须在一个线程中

  业务代码必须和事务的源码在同一个线程中才能被事务控制。 比如下面的代码，方法的子线程，内部的事务操作都不会被方法上的事务控制。 每个人都应该注意这一点。 这是因为在事务实现中使用它来实现同一个线程中的数据共享。

@Transactional    public void mothed() {        new Thread() {          事务操作        }.start();    }    

  1.4 死锁

  死锁是指两个或多个事务在同一个资源上相互占用wordpress插件，并请求锁定对方的资源，从而形成恶性循环的现象。

  MySQL内部有一套死锁检测机制。 一旦发生死锁，它会立即回滚一个事务，让另一个事务继续执行。 但是带数据库的网站源码，死锁存在资源利用率降低、进程无法获得正确结果等危害。

  1.4.1 SQL锁9种情况分析

  为了避免死锁，你需要学会分析：SQL锁是如何工作的？ 可以在九种情况下讨论 SQL 锁：

  1.4.2 如何分析和解决死锁？

  分析和解决死锁的步骤如下：

  有兴趣的朋友可以看看我之前写的这篇文章：教你分析Mysql死锁问题

  1.5 主从延时注意事项

  先插入，后查询。 这种代码逻辑比较常见，可能会有问题。 一般数据库有主库和从库。 写是写到主库，读一般是从库读。 如果出现主从延时，很有可能你已经插入成功，但是无法查询。

  1.5.1 需要强一致性，考虑阅读主库

  如果是重要业务，需要强一致性，考虑直接读主库

  1.5.2 不需要强一致性，从库中读取

  如果是一般业务，可以接受暂时的数据不一致，优先从库读取。 因为从库可以分担主库的读写压力，提高系统吞吐量。

  1.6 新旧数据兼容1.6.1新增字段，考虑股票数据默认值

  在我们的日常开发中，随着业务需求的变化，我们经常需要在某个数据库表中添加一个字段。 比如在一个APP配置表中，需要增加一个场景编号字段，比如它的枚举值为01、02、03，那么我们要和业务对齐，新增的字段，默认值是多少旧数据的，是空的还是默认01。如果是NULL，程序代码必须处理空指针。

  1.6.2 如果新业务使用旧字段，考虑旧数据的值是否有坑

  如果开发时需要继续使用数据库表的老字段，有股票数据，就需要考虑老股票数据库的值是否存在陷阱。 比如我们的表中有一个字段。 在旧数据中，它的枚举值为01：超级管理员 02：管理员 03：普通用户。 假设业务需求是一般用户分为03查询用户和04操作用户，那我们在开发的时候就得考虑旧数据值的问题。

  1.7 一些经典SQL注意点 1.7.1 限制大分页问题

  limit large 是一个非常经典的SQL问题，我们一般都有这三种对应的解决方案

  方案一：如果id是连续的，可以返回上次查询的最大记录（偏移量），然后往下限制

select id,name from employee where id>1000000 limit 10.    

  选项 2：如果业务允许，限制页数：

  建议和业务商量，最后是否需要检查分页。 因为绝大多数用户是不会翻太多页的。 搜索页面也限制了页面数量，所以不存在限制大分页的问题。

  方案三：使用延迟关联或者子查询来优化超多分页场景。 （先快速定位到需要获取的id段，再进行关联）

  带数据库的网站源码

SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 条件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id    

  1.7.2 当修改和查询大量数据时，考虑批处理。

  我们在更新或者查询数据库数据的时候，尽量避免循环操作数据库，可以考虑分批进行。 比如要插入10万条数据，一次插入500条带数据库的网站源码，执行200次即可。

  正例：

remoteBatchQuery(param);    

  反例：

    for(int i=0;i
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