ACCESS数据库设置密码后,如何用ADO打开?

力为
领域专家: C/C++技术领域
2004-04-24 02:33:57
假设数据库的密码为000000
m_pConnection->Open("Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source= C:\\data\\note.mdb","管理员","000000",adModeUnknown);
怎么打不开?
提示#3149错误
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nightfallrove 2004-04-24
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taianmonkey 2004-04-24
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我设置的密码是cd:
CString strSql;
TCHAR FileName[MAX_PATH];

IADORecordBinding *picRs = NULL;
_RecordsetPtr pRs("ADODB.Recordset");
_ConnectionPtr pConn("ADODB.Connection" );
//CFootballTeamRs rsFootballTeam;
GetModuleFileName(NULL,FileName,MAX_PATH);
(_tcsrchr(FileName,'\\'))[1] = 0;

lstrcat(FileName,_T("pass.mdb"));

strSql = strSql +
"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;" +
"Data Source = " +
FileName +
";Persist Security Info=False;Jet OLEDB:Database Password=cd;";

//pConn->ConnectionString = chDataSource;
//pConn->Provider = _T("Microsoft.Jet.OLEDB.4.0");
CString sqlSentence = _T("select * from pass");
try
{
pConn->Open((_bstr_t)strSql, "", "", adModeUnknown);

pRs->QueryInterface(
__uuidof(IADORecordBinding), (LPVOID*)&picRs);

pRs->Open( (_variant_t)sqlSentence, // 查询DemoTable表中所有字段
pConn.GetInterfacePtr(), // 获取库接库的IDispatch指针
adOpenDynamic,
adLockOptimistic,
adCmdText);
}
catch(...)
{}
runall 2004-04-24
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怎么又是这个问题
你可以去看看这篇文章http://www.csdn.net/Develop/read_article.asp?id=26842
alon21 2004-04-24
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m_pDBConn->Open("Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:\\data\\note.mdb;Persist Security Info=False;Jet OLEDB:DataBase Password=000000","","",adModeUnknown);
alon21 2004-04-24
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不好意思,写成vb的代码了,vc中一样。自己改一下
alon21 2004-04-24
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方法1
在通常的连接字符串后面添加:
Jet OLEDB:Database Password=password
这里password是你的密码。如:
Conn1.Open "Provider=Microsoft.JET.OLEDB.3.51;" & _
"Data Source=G:\ComponentSource\DBFiles\CSMain\CSMain.mdb;" &
"Jet OLEDB:Database Password=outlook"
对于ADO控件,你应该把这个字符串添加在ConnectionString属性后面。

方法2
建立一个ODBC数据源,那里有密码选项,你可以从中设置,这样你就可以一劳永逸
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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