mysqli_stmt预处理类的使用】的更多相关文章

<?php  $mysqli=new mysqli("localhost", "root", "123456", "xsphpdb"); $stmt=$mysqli->prepare("select id, name, price, num, desn from shops where id>?"); $stmt->bind_param("i", $id); $s…
mysqli和mysqli_result能完成的功能 都可以使用mysqli_stmt类开完成 1.编译一次,使用多次,类似于存储过程 2.参数化查询,可防止sql注入 1: <?php 2: header("Content-Type:text/html; charset=utf8"); 3:  4: $mysqli = new mysqli("localhost","root","1234","test2&q…
要说 PDO 中最强大的功能,除了为不同的数据库提供了统一的接口之外,更重要的就是它的预处理能力,也就是 PDOStatement 所提供的功能.因为它的存在,才让我们可以安心地去使用而不用操心 SQL 语句的拼接不好所带来的安全风险问题.当然,预处理也为我们提升了语句的执行效率,可以说是 PDO 的另一大杀器. PDOStatement 类 PDOStatement 类其实就是代表一条预处理语句,并在该语句被执行后代表一个相关的结果集.它提供一些方法,让我们能够对这条预处理语句进行操作. $d…
非select 语句(没有结果集的) 1.建立连接数据库 $mysqli=new mysqli("localhost","root","","sqldb"); 2.判断 if(mysqli_connect_error()){ echo "连接数据库失败".mysqli_connect_error();  exit; } 3.SQL语句拼装 $sql="insert into shops(name,…
从php5.0开始增加mysql(i)支持 , 新加的功能都以对象的形式添加 i表示改进的意思 功能多.效率高.稳定 编译时参数: ./configure --with-mysql=/usr/bin/mysql_config \ #使用 Mysql ClientLibrary(libmysql)构建 --with-mysqli=mysqlnd \ #使用 Mysql Native Dirver 即mysqlnd --with-pdo-mysql=mysqlnd #使用 Mysql Native…
从php5.0开始增加mysql(i)支持 , 新加的功能都以对象的形式添加 i表示改进的意思 功能多.效率高.稳定 编译时参数: ./configure --with-mysql=/usr/bin/mysql_config \ #使用 Mysql ClientLibrary(libmysql)构建 --with-mysqli=mysqlnd \ #使用 Mysql Native Dirver 即mysqlnd --with-pdo-mysql=mysqlnd #使用 Mysql Native…
从PHP5.0开始可以使用mysql(i), 是一个面向对象的技术(新加功能都会以对象形式添加) i:表示改进,1. 功能增加了, 2,效率大大增加(以后的PHP项目改成mysqli),3,更稳定 mysqli使用面向对象技术,但也支持过程化的使用方式 mysqli扩展中给我提供了三个类: 1. mysqli和连接有关的类 2. mysqli_result表达了对数据库的查询所返回的结果集. 3. mysqli_stmt (后面重点介绍) 可以选择过程化编程,或是选择面向对象技术 mysql(i…
preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据…
本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块,它可以对数据进行标准化.preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中. 以下内容包含了一些个人观点和理解,如有疏漏或错误,欢迎补充和指出. 数据标准化 数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中…