笔记:如何使用postgresql做顺序扣减库存
如何使用postgresql做顺序扣减库存
Ⅰ.废话在前面
首先这篇笔记源自于最近的一次需求,这个临时性需求是根据两份数据(库存数据以及出库数据) 算出实际库存给到业务,至于库存为什么不等于剩余库存,这个一两句话也说不清(主要是我不懂。。。),算出来的实际库存是以产品&批次为主展示实际库存(库存按日期分批次不求总),所以给的出库数据(需要扣减的)一个按产品代码汇总的数据,顺带一提的是两张表是以产品代码连接的 ; 最终,算出来的实际库存除了会有库存表日期和数量外还得有 扣减数量列 以及 扣减后数量(实际库存),扣减顺序是按照批次的日期升序扣减,批次日期为空的首先扣减(需考虑到排序);还有就是:没有任何扣减数量(没有出库的)的产品 最终的 扣减后数量(批次库存数量-出库数量) 为库存数量,扣减数为零 ~
好了,我先给出测试的表数据以及最终结果的样子,各位思考思考哈~
Ⅱ.表数据及实际库存(结果)
库存数据
select * from t_product_inventory;
id type 产品代码 日期 数量 7 in 99999279 2018-11-01 24480 8 in 99999279 2018-11-03 20832 9 in 99999279 2018-12-02 21360 10 in 99999279 2019-06-14 18768 11 in 99999279 2019-06-16 9552 12 in 99999279 2019-07-12 2304 13 in 99999279 2019-09-05 3696 14 in 99999279 2019-09-06 16 15 in 99999279 2019-10-22 48 16 in 99999279 2019-11-03 14112 17 in 99999279 2019-12-02 2160 18 in 99999279 2019-12-04 720 19 in 99999279 2019-12-12 12960 20 in 99999290 2019-12-23 6336 21 in 99999290 2019-12-26 50 29 in 99999777 2021-04-08 10011 出库数据
select * from t_product_out;
id type 产品代码 数量 1 out 99999279 77777 2 out 99999290 10000 实际库存(结果)
id-- --产品代码-- --日期(库存批次日期)-- --数量(库存)-- --数量_出-- --出_入差异(出-库存) 7 99999279 24480 24480 0 8 99999279 2018-11-03 20832 20832 0 9 99999279 2018-12-02 21360 21360 0 10 99999279 2019-06-14 18768 11105 7663 11 99999279 2019-06-16 9552 0 9552 12 99999279 2019-07-12 2304 0 2304 13 99999279 2019-09-05 3696 0 3696 14 99999279 2019-09-06 16 0 16 15 99999279 2019-10-22 48 0 48 16 99999279 2019-11-03 14112 0 14112 17 99999279 2019-12-02 2160 0 2160 18 99999279 2019-12-04 720 0 720 19 99999279 2019-12-12 12960 0 12960 20 99999290 2019-12-23 6336 6336 0 21 99999290 2019-12-26 50 50 3614 29 99999777 2021-04-08 10011 0 10011
Ⅲ.思考及实现
首先要说sql的思考过程还是比较复杂滴(当然可以确定是我自跟儿写的),而整个过程几乎就是走一步看一步的解决问题的过程,掉了多少头发可想而知了。。。
First.我们确定在sql中处理,那首先想到的是得有个连表吧,另外排序也会是最easy的吧,let me try ~
SELECT
i.id,
i.type,
i."产品代码",
i."日期",
i."数量",
o."出_汇总"
FROM t_product_inventory i
LEFT JOIN (
SELECT t_product_out."产品代码",
sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
FROM t_product_out
GROUP BY t_product_out."产品代码"
) o ON i."产品代码" = o."产品代码"
ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST;
id | type | 产品代码 | 日期 | 数量 | 出_汇总 |
---|---|---|---|---|---|
7 | in | 99999279 | 24480 | 77777 | |
8 | in | 99999279 | 2018-11-03 | 20832 | 77777 |
9 | in | 99999279 | 2018-12-02 | 21360 | 77777 |
10 | in | 99999279 | 2019-06-14 | 18768 | 77777 |
11 | in | 99999279 | 2019-06-16 | 9552 | 77777 |
12 | in | 99999279 | 2019-07-12 | 2304 | 77777 |
13 | in | 99999279 | 2019-09-05 | 3696 | 77777 |
14 | in | 99999279 | 2019-09-06 | 16 | 77777 |
15 | in | 99999279 | 2019-10-22 | 48 | 77777 |
16 | in | 99999279 | 2019-11-03 | 14112 | 77777 |
17 | in | 99999279 | 2019-12-02 | 2160 | 77777 |
18 | in | 99999279 | 2019-12-04 | 720 | 77777 |
19 | in | 99999279 | 2019-12-12 | 12960 | 77777 |
20 | in | 99999290 | 2019-12-23 | 6336 | 6386 |
21 | in | 99999290 | 2019-12-26 | 50 | 6386 |
29 | in | 99999777 | 2021-04-08 | 10011 |
[注意:因为所给的出库数据是没有重复的,以上是可以略去sum聚合这个操作的,因为两张表是按产品代码做关联的(很显然),另外就是日期是可以降序排列的,但是在日期有null值的情况下null所在的记录默认是降序排在最后的,所以要 order by 要指定 NULLS FIRST 这样才能为后面null批次的做优先扣减 ]
Second. 我们已经通过连表做好出库的数据列,排序也做好了,现在。。。让我想想
觉得还是先回顾下需求吧,我们的需求是每个产品下每一个批次顺序扣减的最终结果(还有批次扣减的数),其中扣减数量应该就是=当前批次(库存)数量-出库数量,公式是确定的,看起来似乎简单,然而难点是如何算出这个”扣减数量(出库数量)“呢??? 。。。 想想,我们用当前产品出库总数按批次往下减,这样会出现一个问题是批次剩余数量=出库总数-当前批次数量,而且这个批次剩余数量并不能累加,只能用出库数量依次递减才是,。。。好了,这又是一个难点,继续思考下,目前我们是不是没法做(至少是没法简单的)获取到 库存数量-出库数量;幸运的是。。。如果将产品库存数量依次递减,这样不就可以算出库存差异了(事实上这样也有各种各样的问题)。。。让我们试试看吧
SELECT
i.id,
i.type,
i."产品代码",
i."日期",
i."数量",
o."出_汇总",
sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
FROM (t_product_inventory i
LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
FROM t_product_out
GROUP BY t_product_out."产品代码") o
ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST;
id | type | 产品代码 | 日期 | 数量 | 出_汇总 | 入_递增 |
---|---|---|---|---|---|---|
7 | in | 99999279 | 24480 | 77777 | 24480 | |
8 | in | 99999279 | 2018-11-03 | 20832 | 77777 | 45312 |
9 | in | 99999279 | 2018-12-02 | 21360 | 77777 | 66672 |
10 | in | 99999279 | 2019-06-14 | 18768 | 77777 | 85440 |
11 | in | 99999279 | 2019-06-16 | 9552 | 77777 | 94992 |
12 | in | 99999279 | 2019-07-12 | 2304 | 77777 | 97296 |
13 | in | 99999279 | 2019-09-05 | 3696 | 77777 | 100992 |
14 | in | 99999279 | 2019-09-06 | 16 | 77777 | 101008 |
15 | in | 99999279 | 2019-10-22 | 48 | 77777 | 101056 |
16 | in | 99999279 | 2019-11-03 | 14112 | 77777 | 115168 |
17 | in | 99999279 | 2019-12-02 | 2160 | 77777 | 117328 |
18 | in | 99999279 | 2019-12-04 | 720 | 77777 | 118048 |
19 | in | 99999279 | 2019-12-12 | 12960 | 77777 | 131008 |
20 | in | 99999290 | 2019-12-23 | 6336 | 10000 | 6336 |
21 | in | 99999290 | 2019-12-26 | 50 | 10000 | 6386 |
29 | in | 99999777 | 2021-04-08 | 10011 | 10011 |
[看,我们将各个产品库存数量按照批次的顺序依次递增累加了(入_递增这一列),注意窗口函数内需要排序!]
Third. 好了,让我们趁热将差异也算出来吧
SELECT t1.id,
t1.type,
t1."产品代码",
t1."日期",
t1."数量",
t1."出_汇总",
t1."入_递增",
CASE
WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) /*AND (t1.rk <> t1.rk_ct)*/) THEN (0)::numeric
ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
END AS "出_入差异"
FROM (
SELECT i.id,
i.type,
i."产品代码",
i."日期",
i."数量",
o."出_汇总",
sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
FROM (t_product_inventory i
LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
FROM t_product_out
GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
) t1
id | type | 产品代码 | 日期 | 数量 | 出_汇总 | 入_递增 | 出_入差异 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
7 | in | 99999279 | 24480 | 77777 | 24480 | 0 | |
8 | in | 99999279 | 2018-11-03 | 20832 | 77777 | 45312 | 0 |
9 | in | 99999279 | 2018-12-02 | 21360 | 77777 | 66672 | 0 |
10 | in | 99999279 | 2019-06-14 | 18768 | 77777 | 85440 | 7663 |
11 | in | 99999279 | 2019-06-16 | 9552 | 77777 | 94992 | 17215 |
12 | in | 99999279 | 2019-07-12 | 2304 | 77777 | 97296 | 19519 |
13 | in | 99999279 | 2019-09-05 | 3696 | 77777 | 100992 | 23215 |
14 | in | 99999279 | 2019-09-06 | 16 | 77777 | 101008 | 23231 |
15 | in | 99999279 | 2019-10-22 | 48 | 77777 | 101056 | 23279 |
16 | in | 99999279 | 2019-11-03 | 14112 | 77777 | 115168 | 37391 |
17 | in | 99999279 | 2019-12-02 | 2160 | 77777 | 117328 | 39551 |
18 | in | 99999279 | 2019-12-04 | 720 | 77777 | 118048 | 40271 |
19 | in | 99999279 | 2019-12-12 | 12960 | 77777 | 131008 | 53231 |
20 | in | 99999290 | 2019-12-23 | 6336 | 10000 | 6336 | 0 |
21 | in | 99999290 | 2019-12-26 | 50 | 10000 | 6386 | 0 |
29 | in | 99999777 | 2021-04-08 | 10011 | 10011 |
[看似一切都没有问题,所以中间我特意将 99999290 这款产品临时改为10000,这样你就会看到2019-12-26这个 出_入差异 值为零,零,怎么可能为零呢。。。不要计较了一定是sql有缺陷]
Third+. 对于以上sql出现的缺陷我准备做个Plus版以修复它~
**首先要确定的是 99999290 -> 2019-12-26 这个批次的差异应该是3614,造成这样的原因无非就是(最后一个批次的)出库数大于库存数~,看出问题了就不能无视缺陷的存在,所以对于最后一个批次如果出库数量仍然大于当前批次的数量,他的差异(出_入差异)应该就是负数;等等,那我如何确定每个产品的最后一个批次呢,让我们试着用sql找找看 **
SELECT t1.id,
t1.type,
t1."产品代码",
t1."日期",
t1."数量",
t1."出_汇总",
t1.rk,
t1.rk_ct,
t1."入_递增",
CASE
WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) AND (t1.rk <> t1.rk_ct)) THEN (0)::numeric
ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
END AS "出_入差异"
FROM (
SELECT i.id,
i.type,
i."产品代码",
i."日期",
i."数量",
o."出_汇总",
row_number() OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS rk,
count(1) OVER (PARTITION BY i."产品代码") AS rk_ct,
sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
FROM (t_product_inventory i
LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
FROM t_product_out
GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
) t1;
id | type | 产品代码 | 日期 | 数量 | 出_汇总 | rk | rk_ct | 入_递增 | 出_入差异 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
7 | in | 99999279 | 24480 | 77777 | 1 | 13 | 24480 | 0 | |
8 | in | 99999279 | 2018-11-03 | 20832 | 77777 | 2 | 13 | 45312 | 0 |
9 | in | 99999279 | 2018-12-02 | 21360 | 77777 | 3 | 13 | 66672 | 0 |
10 | in | 99999279 | 2019-06-14 | 18768 | 77777 | 4 | 13 | 85440 | 7663 |
11 | in | 99999279 | 2019-06-16 | 9552 | 77777 | 5 | 13 | 94992 | 17215 |
12 | in | 99999279 | 2019-07-12 | 2304 | 77777 | 6 | 13 | 97296 | 19519 |
13 | in | 99999279 | 2019-09-05 | 3696 | 77777 | 7 | 13 | 100992 | 23215 |
14 | in | 99999279 | 2019-09-06 | 16 | 77777 | 8 | 13 | 101008 | 23231 |
15 | in | 99999279 | 2019-10-22 | 48 | 77777 | 9 | 13 | 101056 | 23279 |
16 | in | 99999279 | 2019-11-03 | 14112 | 77777 | 10 | 13 | 115168 | 37391 |
17 | in | 99999279 | 2019-12-02 | 2160 | 77777 | 11 | 13 | 117328 | 39551 |
18 | in | 99999279 | 2019-12-04 | 720 | 77777 | 12 | 13 | 118048 | 40271 |
19 | in | 99999279 | 2019-12-12 | 12960 | 77777 | 13 | 13 | 131008 | 53231 |
20 | in | 99999290 | 2019-12-23 | 6336 | 10000 | 1 | 2 | 6336 | 0 |
21 | in | 99999290 | 2019-12-26 | 50 | 10000 | 2 | 2 | 6386 | -3614 |
29 | in | 99999777 | 2021-04-08 | 10011 | 1 | 1 | 10011 |
[看,以上处理方式是不是赞,前面的缺陷完美滴解决,总结重点就是:通过窗口函数算出最后一列,这一列通过rk以及rk_ct比较得来的,想想看是不是很妙 ]
Next. oh ~ 糟糕
[_虽然我们可能注意到了出库数超出的情况,但是你可能忽略了最后一个问题,如果某个产品最近根本就没有出库呢...不妨看看 99999777 这款产品 是不是...是不是。。 ,当然对于出库数不存在的解决办法就相当easy了,当然如果你认真揣度过上面的sql的话。。。应该就不存在困难,如果不看以下sql,试试看~(相信你可以哟) _]
SELECT
tt1.id,
tt1.type,
tt1."产品代码",
tt1."日期",
tt1."数量",
tt1."出_汇总",
tt1.rk,
tt1.rk_ct,
tt1."入_递增",
tt1."出_入差异",
case when tt1."出_汇总" is null then 0 else
((tt1."数量")::numeric - COALESCE((tt1."出_入差异" - lag(tt1."出_入差异", 1, (0)::numeric) OVER (PARTITION BY tt1."产品代码" ORDER BY tt1."日期" NULLS FIRST, tt1."数量")),0)) end AS "数量_出",
case when tt1."出_汇总" is null then tt1."数量" else
(COALESCE(tt1."出_入差异",0) - lag(tt1."出_入差异", 1, (0)::numeric) OVER (PARTITION BY tt1."产品代码" ORDER BY tt1."日期" NULLS FIRST, tt1."数量")) end AS "出_入差异_result"
FROM (
SELECT t1.id,
t1.type,
t1."产品代码",
t1."日期",
t1."数量",
t1."出_汇总",
t1.rk,
t1.rk_ct,
t1."入_递增",
CASE
WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) AND (t1.rk <> t1.rk_ct)) THEN (0)::numeric
ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
END AS "出_入差异"
FROM (
SELECT
i.id,
i.type,
i."产品代码",
i."日期",
i."数量",
o."出_汇总",
row_number() OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS rk,
count(1) OVER (PARTITION BY i."产品代码") AS rk_ct,
sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
FROM (t_product_inventory i
LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
FROM t_product_out
GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
) t1
) tt1
ORDER BY tt1."产品代码", tt1."日期" NULLS FIRST;
id | type | 产品代码 | 日期 | 数量 | 出_汇总 | rk | rk_ct | 入_递增 | 出_入差异 | 数量_出 | 出_入差异_result |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
7 | in | 99999279 | 24480 | 77777 | 1 | 13 | 24480 | 0 | 24480 | 0 | |
8 | in | 99999279 | 2018-11-03 | 20832 | 77777 | 2 | 13 | 45312 | 0 | 20832 | 0 |
9 | in | 99999279 | 2018-12-02 | 21360 | 77777 | 3 | 13 | 66672 | 0 | 21360 | 0 |
10 | in | 99999279 | 2019-06-14 | 18768 | 77777 | 4 | 13 | 85440 | 7663 | 11105 | 7663 |
11 | in | 99999279 | 2019-06-16 | 9552 | 77777 | 5 | 13 | 94992 | 17215 | 0 | 9552 |
12 | in | 99999279 | 2019-07-12 | 2304 | 77777 | 6 | 13 | 97296 | 19519 | 0 | 2304 |
13 | in | 99999279 | 2019-09-05 | 3696 | 77777 | 7 | 13 | 100992 | 23215 | 0 | 3696 |
14 | in | 99999279 | 2019-09-06 | 16 | 77777 | 8 | 13 | 101008 | 23231 | 0 | 16 |
15 | in | 99999279 | 2019-10-22 | 48 | 77777 | 9 | 13 | 101056 | 23279 | 0 | 48 |
16 | in | 99999279 | 2019-11-03 | 14112 | 77777 | 10 | 13 | 115168 | 37391 | 0 | 14112 |
17 | in | 99999279 | 2019-12-02 | 2160 | 77777 | 11 | 13 | 117328 | 39551 | 0 | 2160 |
18 | in | 99999279 | 2019-12-04 | 720 | 77777 | 12 | 13 | 118048 | 40271 | 0 | 720 |
19 | in | 99999279 | 2019-12-12 | 12960 | 77777 | 13 | 13 | 131008 | 53231 | 0 | 12960 |
20 | in | 99999290 | 2019-12-23 | 6336 | 10000 | 1 | 2 | 6336 | 0 | 6336 | 0 |
21 | in | 99999290 | 2019-12-26 | 50 | 10000 | 2 | 2 | 6386 | -3614 | 3664 | -3614 |
29 | in | 99999777 | 2021-04-08 | 10011 | 1 | 1 | 10011 | 0 | 10011 |
[注意: 以上 出_入差异_result 这一列即为最终求解哈,为了这一列费老多力了]
最后
** 很多时候我们以为的似乎并不是那么难,只是你很少去思考而已,当然呐,以上只是个人拙见,解决方法肯定还有很多,各位不妨试试看囖~ **
笔记:如何使用postgresql做顺序扣减库存的更多相关文章
- redis分布式锁扣减库存弊端: 吞吐量低, 解决方法:使用 分段锁 分布式分段锁并发扣减库存--代码实现
package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; im ...
- EF+MySQL乐观锁控制电商并发下单扣减库存,在高并发下的问题
下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是 ...
- 使用UpdLock来扣减库存
UPDLOCK.UPDLOCK 的优点是允许您读取数据(不阻塞其它事务)并在以后更新数据,同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改. 当我们用UPDLOCK来读取记录时可以对取到的记录加上更新锁,从而 ...
- 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减
利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减 问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据 ...
- ENode框架Conference案例分析系列之 - 订单处理减库存的设计
前言 前面的文章,我介绍了Conference案例的业务.上下文划分.领域模型.架构,以及代码整体流程.接下来想针对案例中一些重要的场景,分别做进一步的分析.本文想先介绍一下Conference案例的 ...
- 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存
原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问 ...
- 自实现CAS原理JAVA版,模拟下单库存扣减
在做电商系统时,库存是一个非常严格的数据,根据CAS(check and swap)原来下面对库存扣减提供两种方法,一种是redis,一种用java实现CAS. 第一种 redis实现: 以下这个类是 ...
- QML学习笔记(五)— 做一个简单的待做事项列表
做一个简单的QML待做事项列表,能够动态添加和删除和编辑数据 GitHub:八至 作者:狐狸家的鱼 本文链接:QML学习笔记(五)— 做一个待做事项列表 主要用到QML:ListView 效果 全部代 ...
- 修复回写PR时到料日期重复扣减检验周期的问题:
问题描述: 修复回写PR时到料日期重复扣减检验周期的问题:系统回写的外购半成品PR交货日期未按采购周期回写,从8-10日开始均于10天交期回写,例以下9-5日今天回写的PR,采购周期12天,结果回写到 ...
随机推荐
- Bigdecimal用法
一.简介 Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算.双精度浮点型变量double可以处理16位有效数.在实际应用中,需要对更大或者更 ...
- odoo14里面给下载PDF附件加水印
依赖包:pip install reportlab Odoo 中附件的下载会经过 ir.http 的 def binary_content() 方法获取附件内容等必要信息, 所以我们需要继承 ir.h ...
- Python3.6安装protobuf模块+将proto文件转换成pb2.py文件
Python对版本的对应即为苛刻,笔者第一次安装时遇到了很多坑,比如无法将proto文件转换成py文件,转换了之后文件无法使用,网上各种各样的解决办法都没有讲到重点.其实会出现各种各样的问题是由于版本 ...
- 前端知识点--CSS overflow 属性
问题:如何加滚动条? 给div 设置css 样式overflow:scroll div { width:150px; height:150px; overflow:scroll; } -------- ...
- element UI+vue关于日期范围选择的操作,picker-options属性的使用
一般 <el-date-picker />使用会出现起始日期和结束日期,结束日期不能早与起始日期,选择了其实日期后,结束日期大于起始日期的不可选,置灰,同理先选结束日期后再选起始日期,那么 ...
- 【阅读笔记】Java核心技术卷一 #1.Chapter3
3 Java的基本程序设计结构 3.1 一个简单的 Java 应用程序(略) 3.2 注释(略) 3.3 数据类型 8种基本类型 byte,short,int,long float,double ch ...
- #使用C#winform编写渗透测试工具--子域名挖掘
使用C#winform编写渗透测试工具--子域名挖掘 这篇文章主要介绍使用C#winform编写渗透测试工具--子域名挖掘.在渗透测试中,子域名的收集十分重要,通常一个网站的主站的防御能力特别强,而他 ...
- 使用C#winform编写渗透测试工具--Web指纹识别
使用C#winform编写渗透测试工具--web指纹识别 本篇文章主要介绍使用C#winform编写渗透测试工具--Web指纹识别.在渗透测试中,web指纹识别是信息收集关键的一步,通常是使用各种工具 ...
- 学习笔记-CCS-MSP430F5529[快速入门篇二]
由于2021的全国电赛延期了,从今天开始打算好好整理一下使用CCS编程的经验,本篇笔记会好好整理一下我备赛期间用CCS写的程序,包括外部中断,定时器部分的定时中断,定时器输入捕获,PWM波输出,UAR ...
- .net 知新:【4】NuGet简介和使用
在包管理以前我们在项目中引用第三方包通常是去下载dll放到项目中再引用,后来逐渐发展成各种包管理工具,nuget就是一种工具,适用于任何现代开发平台的基本工具可充当一种机制,通过这种机制,开发人员可以 ...