IsDbNull 方法的用法】的更多相关文章

本文来自:http://lazhgg.cnblogs.com/archive/2006/02/21/334915.html 在c#中,进行数据库查询时使用IsDbNull 方法判断数据库中字段值是否存在(注意不是判断是否空值或0).将字段所在的行key作为参数传给IsDbNull 方法,此方法对其值进行判断,如果字段值不存在或缺少值则返回Ture,如果字段值存在则返回False.            此方法能方便地对数据库中值的存在与否和是否缺失进行判断,避免了空值的干扰.…
SIP中OPTIONS方法的用法及示例 用OPTIONS方法实现Keep Alive SIP keep-alive方法…
C#   Path.Combine 方法的用法 *.注意: string filePath3= Path.Combine(string path1,string path2): 情况一: path2中以‘/’,'\'开头的: filePath3=path2; 例: string path2="/test"; 或 string path2=@"\test"; 情况二: path2是绝对路径: filePath3=path2; 例: string path1=@&quo…
下面我将详细讲解在机房收费系统D层中如何对数据库的增加.删除.修改,最后再来总结一下 ExecuteNonQuery(),ExecuteScalar(),ExecuteReader的用法: 一.增.删.改 1. 增加新的记录 Private Sub frmAddUser_Load(sender As Object, e As EventArgs) Handles MyBase.Load { MyConnection.Open();’打开数据库 MyCommand1.CommandText="In…
用代码演示String类中的以下方法的用法 (1)boolean isEmpty(): 判断字符串是不是空串,如果是空的就返回true (2)char charAt(int index): 返回索引上的字符 (3)String toLowerCase(): 字符串转成小写 (4)String toUpperCase(): 字符串转成大写 (5)String repalce(char oldChar, char newChar): 将字符串中的老字符,替换为新字符 (6)String repalc…
1.jQuery通用的全局遍历方法$.each()用法 2. test.json文件代码: 3. html代码 4.jQuery代码 <script src="jquery-1.3.1.js" type="text/javascript"></script> <script type="text/javascript"> /* 1.$.each()是jquery的一个通用的遍历方法,可用于遍历对象和数组 2.$…
Python中sorted()方法的用法 2012-12-24 22:01:14|  分类: Python |字号 订阅 1.先说一下iterable,中文意思是迭代器. Python的帮助文档中对iterable的解释是:iteralbe指的是能够一次返回它的一个成员的对象.iterable主要包括3类: 第一类是所有的序列类型,比如list(列表).str(字符串).tuple(元组). 第二类是一些非序列类型,比如dict(字典).file(文件). 第三类是你定义的任何包含__iter_…
[jQuery]praseFloat()方法的用法及注意事项 praseFloat():  用于解析一个字符串,并返回一个浮点数 语法:                praseFloat(string),参数string是必须的,表示要被解析的字符串 返回值:              返回解析后的数字 注意事项:         1.开头和结尾的空格是允许的 2.如果字符串的第一个字符不能被转换为数字,那么parseFloat()会返回NaN 3.如果只想解析数字的整体部分,请使用parse…
方法 下面是一些提示工具(Tooltip)插件中有用的方法: 方法 描述 实例 Options: .tooltip(options) 向元素集合附加提示工具句柄. $().tooltip(options) Toggle: .tooltip('toggle') 切换显示/隐藏元素的提示工具. $('#element').tooltip('toggle') Show: .tooltip('show') 显示元素的提示工具. $('#element').tooltip('show') Hide: .t…
pandas-15 df['one_col'].apply()方法的用法 apply有点像map的用法,可以传入一个函数. 如:df['A'].apply(str.upper) import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df = pd.read_csv('apply_demo.csv').head() print(df.size) # .size 如果是series返回行数,如果是dat…