提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
1. 了解nodejs
2. 了解后端
读取本地文件
连接数据库的
响应请求
3. 了解api接口文档
1. 切换到项目目录
2. npm init -y
1.npm i axios -S 安装模块
2.const axios = require("axios") 导入模块
3.axios.get(url)
.then(res=>{})
使用模块
module.exports = {
max(){},
randomStr(){}
}
const utils = require('./utils.js')
utils.max()
utils.randomStr()
`const {max,randomStr} = require('./utils.js')`
max()
randomStr()
exports.say = function(){
console.log("到结婚了年龄吗?")
}
package.json->script
"serve":"node main.js"
npm run serve
node main/js 进入项目目录
SELECT * FROM `feedback` WHERE 1;
2.指定列查询
SELECT `msg`,`name` FROM `feedback` WHERE 1;
3. select * from feedback where name='小曾';
添加查询条件
4.select * from feedback where msg like '%山%'
查询msg中包含山的元素
%代表是任意字符
5.select * from feedback where msg like '山_有%'
_代表任意一个字符串
6.select * from feedback where 1 order by `datetime` desc
按时间排序 降序
7.select * from feedback where 1 order by `datetime` desc limit 2,3查询 偏移2个 截取3行
npm i mysql -S
const mysql = require("mysql")
const conn = mysql.createConnect({
host:"localhost",
user:"root",
password:"",
database:"feed"
})
conn.connect(function(err){if(!err){console.log("数据库连接成功")}})
var sql = “select * from feedback where 1”
conn.query(sql,function(err,result){
if(!err){
console.log(result)
}
})
conn.end(function(){
console.log("数据库已断开")
})
const http = require("http")
const server = http.createServer(function(req,res){
// req 请求的数据
// res 响应的数据
res.statusCode = 200; //响应码
res.setHeader("Content-Type","application/json") //响应类型
res.end(`{}`)//返回的数据
})
server.listen(8888,function(){
console.log("localhost:8888 启动")
})