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MySQL“=”运算符为何出现意外的模糊匹配？
mysql中“=”运算符的意外模糊匹配现象 在使用MySQL进行数据查询时，我们通常期望“=”运算符能够精确匹配数据。然而，有时我们会遇到令人困惑的情况：使用“=”进行判断，却得到类似于模糊匹配的结果。本文将针对一个案例，分析这种现象可能的原因。 问题描述： 用户在使用以下SQL语句进行查询时，发现结果并非预期中的精确匹配，而是出现了类似模糊匹配的现象： （此处省略SQL语句，因为图片无法显示） 用户疑惑的是，既然使用了“=”运算符，为什么查询结果并非只有完全匹配的记录？ 问...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 1 -
Flask Session购物车数量更新失效了，如何解决？
Flask Session购物车数量更新失效问题及解决方案 在使用Flask框架构建Web应用时，Session常用于存储用户会话信息，例如购物车数据。然而，实际应用中，Session数据更新后，浏览器端显示的数据可能不变。本文分析一个Flask Session购物车功能案例，并提供解决方案。 问题：开发者使用Flask Session存储购物车信息，添加商品后，服务器端Session数据已更新（日志显示），但浏览器端购物车数量仍旧显示旧数据。 这表明服务器端Sessio...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
Flask-SQLAlchemy ORM对象序列化失败：如何解决“User对象无法JSON序列化”的问题？
Flask-SQLAlchemy ORM与JSON序列化：排查“User对象无法JSON序列化”错误 在Flask框架结合SQLAlchemy ORM进行数据库操作时，经常会遇到对象序列化问题。本文将详细分析并解决常见的“TypeError: Object of type 'User' is not JSON serializable”错误。 问题描述： 使用SQLAlchemy定义的User模型类，尝试通过User.query.all()获取所有用户数据，并直接将其序列化...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 1 -
Django Echarts散点图数据不显示：如何排查后端数据正确但前端图表无数据点的问题？
Django项目Echarts散点图数据缺失问题分析与解决 本文针对Django项目中使用Echarts绘制散点图时，坐标轴显示但数据点缺失的问题提供解决方案。问题并非后端数据生成错误，而是前端数据处理和Echarts图表配置存在问题。 问题描述： 项目使用Django框架，结合mlxtend库进行关联规则挖掘。后端从Excel读取数据，利用FP-Growth算法计算频繁项集，再通过association_rules算法得到强关联规则，并以JSON格式传递给前端。前端使用E...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
MySQL“=”运算符为什么会出现意外的模糊匹配？
MySQL中“=”运算符的非预期模糊匹配行为 在MySQL数据库查询中，我们通常认为“=”运算符执行精确匹配。然而，实际操作中，有时会出现令人费解的现象：使用“=”进行比较，结果却类似于模糊匹配。本文将通过一个案例分析这种现象的成因。 问题描述： 执行如下SQL语句时，查询结果并非预期中的精确匹配，而是类似模糊匹配的结果： SELECT * FROM a_temp_sw WHERE id = '123456789012345678' 令人困惑的是，使用“=”运算符，结果却...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
Indiegogo网站产品URL爬取失败：如何正确处理clickthrough_url列数据及应对反爬机制？
indiegogo产品url爬取失败：完善数据处理与反爬策略 本文分析并解决从Indiegogo网站爬取产品URL失败的问题。目标是从名为1.csv的CSV文件中提取clickthrough_url列数据，构造完整的Indiegogo产品URL，并进行网页抓取。然而，原始代码存在缺陷，导致URL提取失败。 问题根源及解决方案： 原始的extract_project_url函数存在数据类型处理错误： def extract_project_url(df_input):...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
Django时间范围查询为何不包含结束日期？
Django时间范围查询：为何结果不包含结束日期？ 在使用Django进行数据库查询时，基于时间范围筛选数据经常会遇到一个问题：使用__range参数时，查询结果往往不包含指定的结束日期。本文将深入分析这个问题，并提供有效的解决方案。 问题描述： 以下代码片段演示了使用Django的filter()方法和__range参数进行时间范围查询： result = amazonhistoryprice.objects.filter(identification=identific...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
PyTorch模型导出ONNX后如何正确进行推理？
本文阐述如何正确地使用torch.onnx.export导出的ONNX模型进行推理。 torch.onnx.export函数可将PyTorch模型转换为ONNX格式，方便跨框架部署。然而，直接使用PyTorch张量作为ONNX模型输入会导致错误。 导出后的ONNX模型（.onnx.pb文件）包含模型结构和权重。 推理需要借助ONNX Runtime。 原始代码使用PyTorch的torch.ones(2,2)创建张量作为输入，导致RuntimeError: input...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0 -
JS与Python AES解密代码转换：为何Python代码报错“binascii.Error: Invalid base64-encoded string”？
js与python aes解密代码转换问题及解决方案 本文分析一个JS AES解密代码转换为Python代码后报错的问题。JS代码运行正常，但Python代码抛出binascii.Error: Invalid base64-encoded string: number of data characters (1053) cannot be 1 more than a multiple of 4错误。 问题根源：Base64编码长度差异 错误信息提示Base64编码字符串长度...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 1 -
如何有效测试软件系统中自定义类对象及其属性值？
软件测试中的自定义类对象测试策略 在软件测试中，验证简单数据类型（如字符串）相对容易。然而，当涉及到软件系统自定义的类对象作为输入或输出时，测试复杂度显著提升。本文将深入探讨如何有效测试这些自定义类对象及其属性值。 首先，测试自定义类对象通常需要编写专门的测试代码，这与测试简单数据类型有本质区别。我们需要创建并操作类的实例，调用被测方法，并传入已实例化的类对象作为参数，最终验证方法的返回值是否符合预期。例如，假设我们有一个“用户账户”类，包含“转账”方法。测试该方法需要先创...
作者：wufei123 日期：2025.03.12 分类：python 0
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