package com.example;
import com.example.dao.ArticleMapper;
import com.example.dao.CommentMapper;
import com.example.pojo.Article;
import com.example.pojo.Comment;
import jdk.nashorn.internal.objects.annotations.Where;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.List;
@SpringBootTest
class Demo03ApplicationTests {
// 依赖注入
@Autowired
CommentMapper commentMapper;
// 使用注解
@Test
public void selectComment(){
System.out.println(commentMapper.selectComment(1));
}
@Test
public void insertComment(){
System.out.println(commentMapper
.insertComment("666,nb", "wfy", 1));
}
@Test
public void updateComment(){
System.out.println(commentMapper.updateComment("一般般,我不喜欢", 6));
}
@Test
public void updateComment2(){
Comment comment = new Comment();
comment.setContent("nb,666");
comment.setId(7);
System.out.println(commentMapper.updateComment2(comment));
}
@Test
public void deleteComment(){
System.out.println(commentMapper.deleteComment(6));
}
// 数据源测试
@Autowired
DataSource ds;
@Test
public void printDs(){
System.out.println(ds);
}
// 依赖注入
@Autowired
ArticleMapper articleMapper;
// 使用xml配置
@Test
public void selectArticle(){
Article article = articleMapper.selectArticle(1);
System.out.println(article);
}
@Test
public void find(){
List<Comment> commentList = commentMapper.find(1);
commentList.stream().forEach(e-> System.out.println(e));
}
// 在xml中使用了foreach进行多个查询(in)
@Test
public void selectArticles(){
List<Article> articles = articleMapper.selectArticles(1,2);
articles.stream().forEach(e-> System.out.println(e));
}
// 使用了if,where,set标签
@Test
public void update(){
System.out.println(commentMapper.updateByIdOrAuthor("good","wfy",2));
}
}
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nku软工大数据企业实训,基于hadoop的电影行业分析可视化+源码+文档说明+数据
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nku软工大数据企业实训,基于hadoop的电影行业分析可视化+源代码+文档说明+数据 -------- 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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- 2301_774816692024-04-10资源质量不错,和资源描述一致,内容详细,对我很有用。机器学习的喵2024-04-24感谢下载,不懂的可以私聊
- 凭栏听雨--2024-01-12资源很实用,内容详细,值得借鉴的内容很多,感谢分享。机器学习的喵2024-04-24感谢下载,不懂的可以私聊
- 2301_774810552024-01-11果断支持这个资源,资源解决了当前遇到的问题,给了新的灵感,感谢分享~机器学习的喵2024-04-24感谢下载,不懂的可以私聊
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