我自己nodejs练手时常用的一些库基础用法
我自己在使用nodejs以及前端实战练习时常用的一些库的基本使用
1.bcrypt
//注册账号时,给密码加密 password是前端传过来的密码,hashPassword是存到数据库中的密码
const bcrypt = require('bcrypt')
const hashPassword = bcrypt.hash(password,10)
//登录时,通过对比来确认
bcrypt.compare(password,hashPassword)
2.express
const express = require('express')
const bodyParser=require('bodyParser')//处理form传来的post请求
app = express()app.use(express.json())
app.use(express.urlencoded({ extended: true }))//get请求参数处理
app.use(bodyParser.json())
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true }))app.all('*', function (req, res, next) {//跨域访问配置,简单版本res.header('Access-Control-Allow-Origin', '*');res.header('Access-Control-Allow-Headers', 'Content-Type');res.header('Access-Control-Allow-Methods', '*');next();
});
app.get("/user",(request,response)=>{...
})
app.listen(1855,(err)=>{...
})//补充:Router 后端的路由
const {Router} = require('express')
const router = Router()
router.get('/signup',(request,response)=>{})
//需要在app中use
app.use('/user',router)
3.pg postgresql官方nodejs库
const pg = require('pg')
const client = new pg.client(dbConfig)
client.connect((err)=>{})
client.query(sqlText,values,(err,result)=>{})const {Pool} = require('pg')
//连接池,在查询的时候会自动帮我们创建连接,可以在配置中修改配置连接池管理的连接数量
const pool = new Pool(dbConfig)
pool.query(sqlText,values,(err,result)=>{})
4.config 配置文件读取,需要在require('config')的那个文件的目录下创建一个config文件夹
配置文件在./config/default.json
const config = require('config')
const dbConfig = config.get('dbConfig')
5.pm2 用于托管后端服务器
pm2 start app.js
pm2 stop app
pm2 delet app
6.jwt鉴权
//node内置的crypto可以生成密钥,生成后可以放在配置文件中
import crypto from 'crypto'
const secret = crypto.randomBytes(64).toString('hex');
/
import jwt from 'jsonwebtoken';
import config from 'config';
//获取配置文件中的密钥
const secret = config.get('currentSecret');
//生成token
jwt.sign({id: user.id,email: user.email,...}, secret, { expiresIn: '1h' });
//验证token
const token = req.headers['authorization'];
jwt.verify(token, secret, (err, decoded) => {...})
相关文章:
我自己nodejs练手时常用的一些库基础用法
我自己在使用nodejs以及前端实战练习时常用的一些库的基本使用 1.bcrypt //注册账号时,给密码加密 password是前端传过来的密码,hashPassword是存到数据库中的密码 const bcrypt require(bcrypt) const hashPassword bcrypt.hash(password,10) //登…...
岛屿数量问题
给一个0 1矩阵,1代表是陆地,0代表海洋, 如果两个1相邻,那么这两个1属于同一个岛。我们只考虑上下左右为相邻。 岛屿问题: 相邻陆地可以组成一个岛屿(相邻:上下左右) 判断岛屿个数。 C 解决方案 #include &…...
智能制造基础- TPM(全面生产维护)
TPM 前言一、TPM二、TPM实施步骤三、 消除主要问题3.1 实施指南3.2 如何进行“主要问题”的消除? 四、自主维护4.1 实施指南4.2 主要工作内容4.3 如何进行“自主维护“ 五、计划维护5.1 实施指南5.2 如何实施计划维护 六、TPM 适当的 设备 设计5.1 实施指南5.2 如何…...
C++学习笔记----11、模块、头文件及各种主题(一)---- 模板概览与类模板(4)
2.2.2、显式实例化 有危险存在于有些类模板成员函数的编译错误,在隐式实例化时没有注意到。未被使用的类模板成员函数也可能包含语法错误,因为它们不会被编译到。这会使得检测代码的语法错误很困难。可以强制编译器生成所有成员函数的代码,vi…...
【力扣热题100】[Java版] 刷题笔记-160. 相交链表
题目:160. 相交链表 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交: 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意…...
多线程和线程同步复习
多线程和线程同步复习 进程线程区别创建线程线程退出线程回收全局写法传参写法 线程分离线程同步同步方式 互斥锁互斥锁进行线程同步 死锁读写锁api细说读写锁进行线程同步 条件变量生产者消费者案例问题解答加强版生产者消费者 总结信号量信号量实现生产者消费者同步-->一个…...
贝式计算的 AI4S 观察:使用机器学习对世界进行感知与推演,最大魅力在于横向扩展的有效性
「传统研究方法高度依赖于科研人员自身的特征和问题定义能力,通常采用小数据,在泛化能力和拓展能力上存疑。而 AI 研究方法则需要引入大规模、高质量数据,并采用机器学习进行特征抽取,这使得产生的科研结果在真实世界的问题中非常…...
容器化技术入门:Docker详解
💓 博客主页:瑕疵的CSDN主页 📝 Gitee主页:瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏:《热点资讯》 容器化技术入门:Docker详解 容器化技术入门:Docker详解 容器化技术入门:Docker详解 引言 Doc…...
基于SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)框架的药房管理系统
基于SSM(Spring Spring MVC MyBatis)框架的药房管理系统 项目概述 功能需求 用户管理:管理员可以添加、删除、修改和查询用户信息。药品管理:支持对药品信息的增删改查操作,包括药品名称、价格、库存量等。供应商…...
在服务器里安装2个conda
1、安装新的conda 下载地址:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 本文选择:Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh 安装:Ubuntu安装Anaconda详细步骤(Ubuntu22.04.1ÿ…...
web安全漏洞之ssrf入门
web安全漏洞之ssrf入门 1.什么是ssrf SSRF(Server Side Request Forgery,服务端请求伪造)是一种通过构造数据进而伪造成服务端发起请求的漏洞。因为请求是由服务器内部发起,所以一般情况下SSRF漏洞的目标往往是无法从外网访问的内系统。 SSRF漏洞形成的原理多是服务…...
《NoSQL 基础知识总结》
在当今的数据存储和管理领域,NoSQL 数据库正逐渐崭露头角,成为许多应用场景下的有力选择。今天,我们就来一起深入了解一下 NoSQL 的基础知识吧。 一、什么是 NoSQL? NoSQL,即 “Not Only SQL”,它是一种不…...
高校宿舍信息管理系统小程序
作者主页:编程千纸鹤 作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参…...
2.索引:MySQL 索引分类
MySQL中的索引是提高数据查询速度的重要工具,就像一本书的目录,可以帮助我们快速定位到所需的内容。选择适合的索引类型对数据库设计和性能优化至关重要。本文将详细介绍MySQL中常见的索引类型,并重点讲解聚集索引和二级索引的概念及应用。 1…...
sklearn红酒数据集分类器的构建和评估
实验目的: 1. 掌握sklearn科学数据包中决策树和神经网络分类器的构建 2. 掌握对不同分类器进行综合评估 实验数据: 红酒数据集 红酒数据集利用红酒的化学特征来描述三种不同类型的葡萄酒。 实验内容与要求: 解压文件得到wine数据。利用pa…...
【IC验证面试常问-4】
IC验证面试常问-4 1.11 struct和union的异同1.13 rose 和posedge 的区别?1.14 semaphore的用处是什么?1.15 类中的静态方法使用注意事项有哪些?1.16 initial和final的区别? s t o p , stop, stop,finish的区别1.17 logic,wire和re…...
【数据集】【YOLO】【目标检测】交通事故识别数据集 8939 张,YOLO道路事故目标检测实战训练教程!
数据集介绍 【数据集】道路事故识别数据集 8939 张,目标检测,包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含2种分类:{0: accident, 1: non-accident}。数据集来自国内外图片网站和视频截图。检测范围道路事故检测、监控视角检测、无人机视角检测、等&…...
书生浦语第四期基础岛L1G4000-InternLM + LlamaIndex RAG 实践
文章目录 一、任务要求11.首先创建虚拟环境2. 安装依赖3. 下载 Sentence Transformer 模型4.下载 NLTK 相关资源5. 是否使用 LlamaIndex 前后对比6. LlamaIndex web7. LlamaIndex本地部署InternLM实践 一、任务要求1 任务要求1(必做,参考readme_api.md&…...
基于ViT的无监督工业异常检测模型汇总
基于ViT的无监督工业异常检测模型汇总 论文1:VT-ADL: A Vision Transformer Network for Image Anomaly Detection and Localization(2021)1.1 主要思想1.2 系统框架 论文2:Inpainting Transformer for Anomaly Detection…...
数据库管理-第258期 23ai:Oracle Data Redaction(20241104)
数据库管理258期 2024-11-04 数据库管理-第258期 23ai:Oracle Data Redaction(20241104)1 简介2 应用场景与有点3 多租户环境4 特性与能力4.1 全数据编校4.2 部分编校4.3 正则表达式编校4.4 随机编校4.5 空值编校4.6 无编校4.7 不同数据类型上…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat
目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat(I/O Statistics)是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...
页面渲染流程与性能优化
页面渲染流程与性能优化详解(完整版) 一、现代浏览器渲染流程(详细说明) 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后,会逐步解析并构建DOM(Document Object Model)树。具体过程如下: (…...
【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...
C++.OpenGL (14/64)多光源(Multiple Lights)
多光源(Multiple Lights) 多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...
视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...
面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...
