<view wx:for="{{dateList}}" wx:key="id"> <text>{{index+1}}.{{item}}</text> </view>这段代码中,dateList是字符串数组,为什么渲染不出来

时间: 2024-06-08 20:11:02 浏览: 45
可能是因为你的数据绑定出现了问题。请检查以下几点: 1. 确认 `dateList` 数组中是否有数据,如果是空数组将不会渲染任何内容。 2. 确认你的 `wx:for` 中绑定的是 `dateList` 而不是 `dataList` 或其他名称。 3. 如果 `dateList` 数组中的每个元素都是对象,那么需要在 `wx:for` 中加上 `wx:for-item` 和 `wx:for-index` 属性,例如: ``` <view wx:for="{{dateList}}" wx:for-item="item" wx:for-index="index" wx:key="id"> <text>{{index+1}}.{{item.title}}</text> </view> ``` 如果数组中的每个元素都是字符串,那么就不需要加上 `wx:for-item` 和 `wx:for-index` 属性,例如: ``` <view wx:for="{{dateList}}" wx:key="id"> <text>{{index+1}}.{{item}}</text> </view> ``` 4. 确认代码中没有其他语法错误。
相关问题

<view class="time" wx:for="{{dateList}}" wx:key="index"> <text>{{index+1}}.{{item}}</text> </view>为什么列表渲染不出来

可能有几个原因导致列表渲染不出来: 1. 检查一下`dateList`这个数据源是否正确,并且确保它是一个数组类型的数据。 2. 检查一下`wx:for`语句和`wx:key`是否正确,`wx:for`用于指定列表渲染的数据源,`wx:key`用于指定列表中每个项目的唯一标识符,以便小程序可以高效地更新列表。 3. 检查一下样式是否正确,例如`time`这个类是否被正确定义。 如果以上方法都不行,你可以将代码贴出来,我可以帮你更好地解决问题。

List<Map<String, Object>> dateList = epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList1(tableVO.getId()); dateList.addAll(epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList2(tableVO.getId(), 7-dateList.size())); if(dateList.size() < 7){ int size = dateList.size(); for (int i = 0; i < (7-size); i++) { Map<String, Object> m = new HashMap<>(); m.put("date", "-"); dateList.add(m); } }

在没有上下文的情况下,我无法对代码进行完全的优化,但是我可以提供一些可能会对您的代码产生帮助的建议: 1. 避免多次调用相同的方法,将其存储在变量中以提高效率。 2. 使用 lambda 表达式或 for-each 循环来替代传统的 for 循环,以使代码更加简洁易读。 3. 通过封装和重构来减少代码重复,提高代码的可维护性。 4. 使用可读性更高的变量名和方法名,以便于代码的理解和维护。 下面是可能的优化示例: ``` List<Map<String, Object>> dateList = new ArrayList<>(); dateList.addAll(epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList1(tableVO.getId())); if (dateList.size() < 7) { dateList.addAll(epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList2(tableVO.getId(), 7 - dateList.size())); } if (dateList.size() < 7) { IntStream.range(dateList.size(), 7).forEach(i -> { Map<String, Object> m = new HashMap<>(); m.put("date", "-"); dateList.add(m); }); } ``` 请注意,上面的优化示例可能不是完美的,因为我没有完全理解您的代码的上下文。因此,您需要根据您的特定情况进行修改和调整。
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帮我优化这段代码 private Map<String, Object> boTOMap(DownloadEpidHfmCaseSevereDeathTableVO tableVO){ this.setSonList(tableVO); List<Map<String, Object>> listMap = CodeToStringUtil.dataObjectProcessing(this.getDataObjectProcessingUtilBO(Arrays.asList(tableVO), true, chinesePattern, kg)); if(CollectionUtils.isNotEmpty(listMap)){ Map<String, Object> objectMap = listMap.get(0); //疫苗 List<EpidHfmCaseSevereDeathTestTableVO> selfTestTableVOS = tableVO.getTestTableVOS().stream().filter(item -> item.getJcdx() == DetectionObjectEnum.SELF).collect(Collectors.toList()); List<EpidHfmCaseSevereDeathTestTableVO> familyMembersTestTableVOS = tableVO.getTestTableVOS().stream().filter(item -> item.getJcdx() == DetectionObjectEnum.FAMILY_MEMBERS).collect(Collectors.toList()); if(CollectionUtils.isNotEmpty(selfTestTableVOS)){ objectMap.put("selfTestTable", this.testTableToMap(selfTestTableVOS)); } if(CollectionUtils.isNotEmpty(familyMembersTestTableVOS)){ objectMap.put("familyMembersTestTable", this.testTableToMap(familyMembersTestTableVOS)); } if(CollectionUtils.isNotEmpty(tableVO.getVaccinateTableVOS())){ objectMap.put("vaccinateTable", this.vaccinateTableToMap(tableVO.getVaccinateTableVOS())); } List<Map<String, Object>> dateList = epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList1(tableVO.getId()); dateList.addAll(epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList2(tableVO.getId(), 7-dateList.size())); if(dateList.size() < 7){ int size = dateList.size(); for (int i = 0; i < (7-size); i++) { Map<String, Object> m = new HashMap<>(); m.put("date", "-"); dateList.add(m); } } objectMap.put("titleList", dateList); if(CollectionUtils.isNotEmpty(tableVO.getComplicationTableVOS())){ List<Map<String, Object>> complicationList = null; Map<ComplicationTypeEnum, List<EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO>> listMap1 = tableVO.getComplicationTableVOS().stream().collect(Collectors.groupingBy(EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO::getType)); int num = 0; for (int j = 0; j < ComplicationTypeEnum.values().length; j++) { complicationList = new ArrayList<>(); List<Map<String, Object>> bfzmcList = epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableBfzmcList( ComplicationTypeEnum.values()[j], tableVO.getId()); for (Map<String, Object> bfzmc : bfzmcList) { Map<String, Object> complication = new HashMap<>(); complication.put("bfzmc7", bfzmc.get("bfzmc")); for (int i = 0; i < dateList.size(); i++) { num = 0; for (EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO complicationTableVO : listMap1.get(ComplicationTypeEnum.values()[j])) { if(complicationTableVO.getDate().equals(dateList.get(i).get("title")) && complicationTableVO.getBfzmc().equals(bfzmc.get("bfzmc"))){ complication.put("bfzmc"+i, StringUtils.isNotBlank(complicationTableVO.getJg()) ? complicationTableVO.getJg() : ""); num = 1; break; } } if(num == 0){ complication.put("bfzmc"+i, ""); } } complicationList.add(complication); } objectMap.put("complicationType"+j, complicationList); } } return objectMap; } return null; }

import datetime # a = datetime.datetime.now() def day_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') oneday = datetime.timedelta(days=1) day = d - oneday date_from = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 23, 59, 59) print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) def week_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6) dayfrom = dayto - sixdays date_from = datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) return datelist def multi_week_get(d, num): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date_num = [] # date_num = [date_to1] for i in range(num - 1, 0, -1): dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6 * i) dayfrom = dayto - sixdays date_from = str(datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_from) dayscount1 = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) onedays = datetime.timedelta(days=1) dayto1 = d - dayscount1 + onedays date_to1 = str(datetime.datetime(dayto1.year, dayto1.month, dayto1.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_to1) return date_num def month_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.day) dayto = d - dayscount date_from = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, 1, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] return datelist class op_date(object): def week_get(self, param): pass if __name__ == "__main__": op_date = op_date() # print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[0]) print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[1]) print(multi_week_get("2023-06-09 23:00:00", 4))

修改这段代码使其能正常输出预期结果import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data(): products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13): for day in range(1,32): date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist =[] for date in datelist: for it in products: sales = round(random.uniform(100,1000),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist, columns=['日期','商品名称','营业额']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df): for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabe1('Date') plt.ylabe1('sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df): df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Month',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','MAY','JUN','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df): df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

修改下列代码的错误import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

保证原本的输出要求下优化以下代码import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

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