form表单提交后回调函数（form表单提交成功回调）

1. 怎样在c#在textbox中输入数据自动存入数据库
2. reduce和map的区别

怎样在c#在textbox中输入数据自动存入数据库

其实2个窗口相对来说是独立的。

如果你需要从form2拿到回传的数据 通常有2个方案
1.中间类，建立一个静态的中间类。在form2中修改，当form2关闭之后从静态类中读取。本来2个窗口需要传递的数据不应该属于任何一个窗口，而是属于这个程序。

2.回调法，form2的构造函数中添加Action回调。相当于从form1传了一个方法function到form2，在form2中修改字符之后 调用/
Action Func delegete 都可以。

大致写法是Action<string> 这是一个带string参数的匿名函数。将它添加到form2的构造函数参数中。在需要的时候调用。

public Window2(Action<string> action)
{
//构造函数
}

//Window1 中的代码
Window2 w = new Window2((str)=>
{
//这里是传入的函数 str 就是从form2中返回的字符串
});

//Window2中如何回传

action("测试文本");

reduce和map的区别

 Map  和  Reduce  是 Hadoop 生态系统中的两个重要操作，用于处理大规模数据集。

 Map  操作是对输入数据进行映射，将一个或多个输入键值对转换为一个或多个输出键值对。在  Map  操作中，输入数据被划分为多个数据块，然后由多个工作节点并行处理。每个工作节点读取一个数据块，并对其中的每个键值对执行用户定义的映射函数，生成输出键值对。

 Reduce  操作是对  Map  操作的输出进行汇总和合并，将具有相同键的多个键值对合并为一个键值对。在  Reduce  操作中，输入数据被划分为多个数据块，然后由多个工作节点并行处理。每个工作节点读取一个数据块，并对其中的键值对进行排序和分组，然后对每个分组执行用户定义的归约函数，生成一个输出键值对。

总的来说， Map  操作将输入数据转换为键值对的集合，而  Reduce  操作将  Map  操作的输出进行汇总和合并，生成最终的输出结果。 Map  和  Reduce  操作通常组合在一起使用，形成 Hadoop 生态系统中的 MapReduce 编程模型，用于处理大规模数据集。

`reduce`和`map`都是函数式编程中非常常用的函数，它们的作用和应用方式有一些重要的区别。

**Map函数**：

`map`函数在Python中以及许多其他编程语言中，是一个非常常用的高阶函数。它接收两个主要的参数，一个是函数，另一个是可迭代对象（例如列表）。`map`函数将传入的函数应用于可迭代对象的每一个元素，并返回一个新的迭代器，该迭代器包含了应用函数后的结果。

例如：

```python

def double(x):

到此，以上就是小编对于form表单提交成功回调的问题就介绍到这了，希望介绍的2点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。