2019-07-24

Code Viblo Barathuma Kingdom

Đề bài

Ở vương quốc Barathuma, chiều dài được đo theo đơn vị turak và aya. Chúng ta biết 1 turak bằng với 3 centimeters và một aya chứa 12 turak.

Nhiệm vụ của bạn chuyển một độ dài là m centimeters sang aya và turak sao cho số aya là tối đa maximum. Kết quả cần được làm tròn đến số gần nhất chứa số nguyên turak.

Khi làm tròn, 1 cm làm tròn sẽ là 0 turak và 2 cm làm tròn sẽ là 1 turak.

Input
Số nguyên m (1 ≤ m ≤ 10000).

Output
Hai số không âm x và y, cách nhau bởi dấu cách, với x là số aya và y là số turak.

Resource limits
Execution time: 5 seconds

Memory: 256.00 MB

Lời giải

import sys

input_str = ""

for line in sys.stdin:
    line = int(line)
    turak = line // 3
    if (line % 3) == 2:
        turak += 1
    aya = turak // 12
    turak = turak % 12
    print(str(aya) + ' ' + str(turak))

2019-07-23

Text to speech►Tool

Tổng hợp tiếng nói phương nam Tiếng Việt cho Sapi 5

Mở đầu

Cài đặt

Danh sách các giọng nói cho tool tổng hợp tiếng nói Phương Nam

Kết thúc

2019-07-23

Sniffer Password Cleartext

Tìm hiểu về kỹ thuật ARP Poisonning

Chuyển hướng luồn dữ liệu với ettercap

luantm@debian:~#: ettercap -T -q -M arp:remote -i eth1 //ip/ ///

Lọc bằng cách

ip.addr == 192.168.21.32 and http.request.full_uri contains “login” and http.request.method == “POST”

2019-07-21

Đồ án

Xây dựng website khách sạn hạ long

Check list

Checklist được áp dụng cho tất cả đồ án

Fullsource
Dump DB data
Description
Images
Documentation
Origin information
Video
Github private
Sharecode
Deploy
Setup

Fullsource

📎 PRIVATE Github khach-san-ha-long

Sql file

📎 PRIVATE Github khach-san-ha-long

Description

Ưu điểm

Sử dụng php đơn giản, dễ sửa chữa

Nhược điểm

Web đã cũ
Tuy đã migrate sang mysqli nhưng chưa kiểm tra hết
Phần quản trị hơi khó dùng
Danh sách menu
Trang chủ
Giới thiệu
Phòng trọ
Đồ ăn và đồ uống
Tiện ích và dịch vụ
Tiện ích dành cho doanh nghiệp
Khuyễn mãi
Gửi phản hồi
Đặt phòng
Kết nối tới các trang web khác
Liên hệ

Trang quản trị

Quản trị tất cả nội dung trên

TODO

Phần ảnh chưa được lỗi phần upload tài liệu
Lỗi file dump db tiếng việt

Images

Documentation

No Documentation

Origin information

🔗 Công ty thiết kế adcvietnam

Video

No video

Github private

🔗 PRIVATE Github khach-san-ha-long

Sharecode

🔗 Share code

Google drive

PRIVATE Google Drive

Deploy

No deploy

Setup

Hướng dẫn cài đặt:

Cài đặt xampp/wamp 5.7
Chạy file halong_db.sql
Cấu hình trong file connect.inc các thông số hostname, database, username password
Mở trình duyệt và chạy
Nếu có bất cứ khó khăn gì hãy liên hệ với mình. Mình sẽ hướng dẫn cài đặt, và chỉnh sửa nếu cần.
Cảm ơn các bạn

2019-07-21

migrate old php

Migrate code khi lấy project quá cũ

Đối với kết nối thay hết thành mysqli

mysql_num_rows => mysqli_num_rows
mysql_query($sqlMenu,$cnn); => mysqli_query($cnn, $sqlMenu);

2019-07-15

tools

Import File csv tới nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu quan hệ

Mở đầu

Bạn có bao giờ nhận được file excel từ khách hàng và bắt code chức năng hiển thị, tìm kiếm các thứ trên giao diện web và ứng dụng. Ok đầu tiên thiết kế database sau đó bằng cách nào đó import cái file excel này vào csdl. Vấn đề sẽ đơn giản nếu file excel tương ứng với 1 bảng. Ta dùng một tool gì đó như mình thì dùng Navicat để import. Mọi việc sẽ phức tạp hơn nếu như ta cần từ file excel import tới related table. Lần thứ nhất gặp phải ngồi code ít nhanh nhanh để import được, code xong bỏ đi, lần thứ 2 làm được thì tốt nhất là làm cái tools. Trước khi code thì xem đã có giải pháp nào chưa. Tìm rồi thấy rồi thì chia sẻ, contribute lại cho người ta. Có thể bạn vẫn chưa hiểu import nhiều bảng là gì thì xem tiếp phần bên dưới.

Import 1 bảng

Sử dụng Navicat Hướng dẫn crack

Công cụ import vào nhiều bảng

Mình tìm thấy ở đây Github original csv2db. Hoặc tham khảo bản fork của mình thêm được ít code ví dụ và collation utf8 khi import.

Xin phép copy README.md của tác giả

What is it?

csv2db.py is a simple program to import data into any database platform (which is supported by sqlalchemy).

New features

Use pip install -r requirements.txt

Issues

Truncage float type if empty string

What is it for?

Short answer:

To help you

Long answer:

You have make a complex and perfect database structure. You have also finish the program, so it should work just fine. Later, you find that your client already has a primitive-worksheet data storage which is consist of thousands rows (usually in xls extension). Simply import csv into database is impossible since a row in the worksheet is related to several tables.

Look for this normal worksheet:

Transaction code	Date	Item code	Item name	Price	Quantity
T001	08/10/2013	I001	Candy	$5	4 pcs
		I002	Chocolate	$10	5 pcs
T002	08/20/2013	I003	Coke	$7	1 bottle
		I001	Candy	$5	1 pcs
T003	08/21/2013	I004	Coffee	$2	1 cup
		I003	Coke	$7	1 bottle
		I001	Candy	$5	1 pcs
		I005	新聞	$10.00	1 exemplar

Pretty normal, right?

Now, you need to import the worksheet into 3 tables, transaction, transaction_detail, and item
The content and structure of transaction table should be:

id	code	date
1	T001	2013-08-10
2	T002	2013-08-20
3	T003	2013-08-21

The content and structure of item table should be:

id	code	name	price	unit
1	I001	Candy	5	pcs
2	I002	Chocolate	10	pcs
3	I003	Coke	7	bottle
4	I004	Coffee	2	cup
5	I005	新聞	10	exemplar

The content and structure of transaction detail table should be:

id	id_transaction	id_item	qty
1	1	1	4
2	1	2	5
3	2	3	1
4	2	1	1
5	3	4	1
6	3	3	1
7	3	1	1
8	3	5	1

Firstly you think it is going to be easy, but after realize that transaction and item has many-to-many relationship, you start to think it is not as easy as it firstly seen.

You start to curse your client’s primitive datastore. You know, make your own code is possible, but it going to take a very long time.

csv2db.py is made to turn the possible into easy.

Prerequisites

python 2.7.
sqlalchemy.
a functioning brain.
an ability to code in Python (at least able to modify what need to be modified).

Linux users can do this:

sudo apt-get install python python-sqlalchemy

Windows users should find their own way.

How to use

If your file is in either xls or ods extension, you must convert them into csv (i.e: By using File|Save As menu).
The csv file is still readable and editable by your office program. In addition, the csv can also be viewed as text file

Here is the csv of the previous worksheet example:

"Transaction Code","Date","Item Code","Item Name","Price","Quantity"
"T001",08/10/13,"I001","Candy","$5.00","4 pcs"
,,"I002","Chocolate","$10.00","5 pcs"
"T002",08/20/13,"I003","Coke","$7.00","1 bottle"
,,"I001","Candy","$5.00","1 pcs"
"T004",08/21/13,"I004","Coffee","$2.00","1 cup"
,,"I003","Coke","$7.00","1 bottle"
,,"I001","Candy","$5.00","1 pcs"
,,"I005","新聞","$10.00","1 exemplar"

Ensure your database & tables are already exists.

Make a python script just as in test.py


from csv2db import csv2db

# connection string (used by sqlalchemy)
connection_string = 'sqlite:///test.db'
# MySQL connection_string example. Beware of the charset
# connection_string = 'mysql://root:toor@localhost:3306/test?charset=utf8'

# the csv file name. If your worksheet is on "xls" format, please convert them into csv first (i.e: in MS Excel you can use File | Save As)
# the first line of the csv should be the header
file_name = 'test.csv'

# more info about csv_param: http://docs.python.org/2/library/csv.html#csv-fmt-params
csv_param = {
    'delimiter': ',',   # libre office usually use "," while microsoft office usually use "tab"
    'quotechar': '"'    # both, libre office and microsoft office usually use '"'
}

########################################################################

# define several preprocessing callbacks. These callbacks will be used to preprocess every cell based on it's column

def change_date_format(human_date):
    ''' change 08/31/2000 into 2000-08-31
    '''
    date_part = human_date.split('/')
    if len(date_part) == 3:
        day = date_part[1]
        month = date_part[0]
        year = date_part[2]
        computer_date = year + '-' + month + '-' + day
    else:
        computer_date = ''
    return computer_date

def remove_dollar(value):
    ''' remove $, computer doesn't understand $
    '''
    return float(value.replace('$', ''))

# callback dictionary. The key is caption of the column, the value is the function used
callback = {
    'Date' : change_date_format,
    'Price' : remove_dollar
}

########################################################################

# specific preprocess function (in case of 2 different fields refer to the same csv column)

def filter_qty(value):
    ''' get "1" as int from "1 bottle" string
    '''
    return int(value.split(' ')[0])

def filter_unit(value):
    ''' get "bottle" from "1 bottle"
    '''
    return ' '.join(value.split(' ')[1:])

########################################################################

# the table structure of your database and how they related to your csv file
# WARNING: "unique" doesn't has any correlation with database unique constraint, unique is used as csv record identifier (since primary key does not exists in csv)
# if you have many "unique" field, AND logic will be used to distinguish a field from another field
table_structure_list = [
    {
        'table_name' : 'trans',
        'column_list': {
            'id'    : {'primary': True},
            'code'  : {'caption': 'Transaction Code', 'unique': True},
            'date'  : {'caption': 'Date'}
        }
    },
    {
        'table_name' : 'item',
        'column_list': {
            'id'    : {'primary': True},
            'code'  : {'caption': 'Item Code', 'unique': True},
            'name'  : {'caption': 'Item Name'},
            'price' : {'caption': 'Price'},
            'unit'  : {'caption': 'Quantity', 'preprocess' : filter_unit}
        }
    },
    {
        'table_name' : 'trans_detail',
        'column_list': {
            'id'                : {'primary'  : True},
            'id_transaction'    : {'reference': 'trans.id', 'unique': True},
            'id_item'           : {'reference': 'item.id', 'unique': True},
            'qty'               : {'caption'  : 'Quantity', 'preprocess': filter_qty}
        }
    }
]

# and here is the magic:
csv2db(file_name, csv_param, connection_string, table_structure_list, callback)

Run your python script, and your database should be filled automagically
1
python test.py

Todo

Make db2csv.py

Help me

If you are a python-coder and github-user, you can fork this project and do some pull requests or submit some issues
If you think this simple script help you save your time and money, please consider to