你把$xuehao=$_POST["id"]下面加个echo $xuehao就可以看到输出了，在php结束标记？＞后面加上一段代码
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
</head>
<body>
<form action="index.php" method="post">
<table>
<tr><td>学号</td><td><input type="text" name="id"></td></tr>
<tr><td>姓名</td><td><input type="text" name="name"></td></tr>
<tr><td>性别</td><td><input type="text" name="sex"></td></tr>
<tr><td></td><td><input type="submit" value="提交"></td></tr>
</table>
</form>
</body>
</html>
我们经常会遇到 *** 作一张大表，发现 *** 作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表 *** 作的场景。在我们停止大表 *** 作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对 *** 作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升 *** 作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。
两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务。
我采用的是MySQLdb *** 作的MYSQL数据库。先来一个简单的例子吧：import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('select * from user')
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意修改你的数据库，主机名，用户名，密码。
下面来大致演示一下插入数据，批量插入数据，更新数据的例子吧：
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('create database if not exists python')
conn.select_db('python')
cur.execute('create table test(id int,info varchar(20))')
value=[1,'hi rollen']
cur.execute('insert into test values(%s,%s)',value)
values=[]
for i in range(20):
values.append((i,'hi rollen'+str(i)))
cur.executemany('insert into test values(%s,%s)',values)
cur.execute('update test set info="I am rollen" where id=3')
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意一定要有conn.commit()这句来提交事务，要不然不能真正的插入数据。
运行之后我的MySQL数据库的结果就不上图了。
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
conn.select_db('python')
count=cur.execute('select * from test')
print 'there has %s rows record' % count
result=cur.fetchone()
print result
print 'ID: %s info %s' % result
results=cur.fetchmany(5)
for r in results:
print r
print '=='*10
cur.scroll(0,mode='absolute')
results=cur.fetchall()
for r in results:
print r[1]
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
运行结果就不贴了，太长了。
查询后中文会正确显示，但在数据库中却是乱码的。经过我从网上查找，发现用一个属性有可搞定：
在Python代码
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python') 中加一个属性：
改为：
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python',charset='utf8')
charset是要跟你数据库的编码一样，如果是数据库是gb2312 ,则写charset='gb2312'。
下面贴一下常用的函数：
然后,这个连接对象也提供了对事务 *** 作的支持,标准的方法
commit() 提交
rollback() 回滚
cursor用来执行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
nextset(self):移动到下一个结果集
cursor用来接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回结果行.
fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
fetchone(self):返回一条结果行.
scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.
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