App.js的App({globalData,ajax:{})ajax内部怎么拿到globalData数据
时间: 2024-03-02 13:49:51 浏览: 20
您好！根据您提供的信息，我理解您正在使用小程序开发，且在 App.js 中定义了一个包含 globalData 和 ajax 对象的 App。
如果您想在 ajax 对象内部获取 globalData 数据，可以通过 getApp() 方法来获取小程序实例，然后使用实例的 globalData 属性来获取数据。具体实现如下：
```javascript
// App.js
App({
globalData: {
// 定义全局数据
userInfo: null
},
ajax: {
// 定义 ajax 对象
request: function() {
// 获取小程序实例
const app = getApp()
// 使用实例的 globalData 属性来获取数据
const userInfo = app.globalData.userInfo
// 在此处使用 userInfo 数据进行请求
}
}
})
```
在上述代码中，我们在 ajax 对象的 request 方法中获取了小程序实例 app，然后使用 app.globalData.userInfo 属性来获取 globalData 数据。最后，您可以在此处使用 userInfo 数据进行请求。
希望能够帮助到您！
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帮我写一个html的爬取蔚蓝书店的网页按钮有开始爬取，保存到MongoDB，爬取数据展示，数据爬取进度展示
好的，以下是一个简单的HTML页面代码，可以实现你所需的功能：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>蔚蓝书店数据爬取</title>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script>
$(document).ready(function() {
$('#start-btn').click(function() {
$.ajax({
url: '/start',
type: 'GET',
success: function() {
console.log('开始爬取数据');
},
error: function() {
console.log('请求失败，请检查服务器！');
}
});
});
$('#show-btn').click(function() {
$.ajax({
url: '/show',
type: 'GET',
success: function(data) {
$('#show-data').html(data);
},
error: function() {
console.log('请求失败，请检查服务器！');
}
});
});
$('#progress-btn').click(function() {
$.ajax({
url: '/progress',
type: 'GET',
success: function(data) {
$('#progress-data').html(data);
},
error: function() {
console.log('请求失败，请检查服务器！');
}
});
});
});
</script>
</head>
<body>
<h1>蔚蓝书店数据爬取</h1>
<button id="start-btn">开始爬取</button>
<br><br>
<button id="show-btn">爬取数据展示</button>
<div id="show-data"></div>
<br><br>
<button id="progress-btn">数据爬取进度展示</button>
<div id="progress-data"></div>
</body>
</html>
```
上述代码中，我们使用了jQuery的ajax方法来实现异步请求。我们定义了三个按钮：开始爬取、爬取数据展示、数据爬取进度展示。
当点击开始爬取按钮时，发送GET请求到服务器的`/start`路由，表示开始爬取数据。当点击爬取数据展示按钮时，发送GET请求到服务器的`/show`路由，获取爬取的数据并展示在页面上。当点击数据爬取进度展示按钮时，发送GET请求到服务器的`/progress`路由，获取数据爬取的进度并展示在页面上。
接下来，我们需要在服务器端实现这些路由。
```python
from flask import Flask, render_template
from pymongo import MongoClient
import threading
import time
import requests
import json
app = Flask(__name__)
# 连接MongoDB数据库
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['bookstore']
collection = db['book']
# 定义一个全局变量，表示爬取进度
progress = 0
# 定义一个爬取函数
def spider():
global progress
# 发送GET请求获取数据
res = requests.get('http://www.bookstore.com/data.json')
# 将数据插入到MongoDB中
data = json.loads(res.text)
for book in data:
collection.insert_one(book)
progress += 1
time.sleep(0.1)
# 定义路由
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/start')
def start_spider():
global progress
progress = 0
# 创建一个线程，执行爬取函数
t = threading.Thread(target=spider)
t.start()
return 'OK'
@app.route('/show')
def show_data():
data = ''
# 查询MongoDB中的所有数据
for book in collection.find():
data += '书名：{}，作者：{}，价格：{}<br>'.format(book['name'], book['author'], book['price'])
return data
@app.route('/progress')
def show_progress():
global progress
return str(progress)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在服务器端，我们使用了Flask框架来实现路由函数。在`/start`路由函数中，我们创建了一个线程来执行爬取函数，防止爬取过程中阻塞主线程。在爬取过程中，我们将爬取进度保存在全局变量`progress`中。在`/show`路由函数中，我们查询MongoDB中的所有数据，并将其以HTML格式返回。在`/progress`路由函数中，我们直接返回全局变量`progress`的值。
注意，上述代码中的`http://www.bookstore.com/data.json`应该替换为蔚蓝书店的数据接口。另外，MongoDB的连接字符串和数据库名、集合名应该根据实际情况进行修改。
希望能对你有所帮助！
python flask pyecharts从网页上获取实时数据展现
要从网页上获取实时数据并展现在 Pyecharts 中，可以使用 Flask 应用程序作为 Web 服务器，利用 Ajax 技术从后台获取数据，然后使用 Pyecharts 生成图表并在前端展示。
以下是一个简单的示例代码：
```python
from flask import Flask, render_template, jsonify
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/data')
def get_data():
# 这里可以编写代码从网站上获取数据
x_data = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]
return jsonify({'x': x_data, 'y': y_data})
@app.route('/chart')
def make_chart():
# 这里是生成图表的代码
line = Line()
line.add_xaxis([])
line.add_yaxis('', [])
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="实时数据展示"))
return line.dump_options_with_quotes()
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在模板文件 `index.html` 中，可以使用 Ajax 技术从后台获取数据，并使用 Pyecharts 生成图表：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>实时数据展示</title>
<script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/echarts-en.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="chart" style="width: 800px;height:400px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
chart.showLoading();
$.ajax({
url: '/data',
type: 'GET',
dataType: 'json',
success: function (data) {
chart.hideLoading();
chart.setOption({
xAxis: {
data: data.x
},
series: [{
name: '',
type: 'line',
data: data.y
}]
});
}
});
</script>
</body>
</html>
```
通过访问 `/chart` 路由，可以获取生成图表的配置信息。最后在前端页面中使用 `echarts.init()` 初始化图表，并从后台获取数据并展示。
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京瓷TASKalfa系列维修手册：安全与操作指南
"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册，包括TASKalfa 2020/2021/2057，TASKalfa 2220/2221，TASKalfa 2320/2321/2358，以及DP-480，DU-480，PF-480等设备。手册标注为机密，仅供授权的京瓷工程师使用，强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项，提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险，并且应按照当地法规处理废旧电池。此外，手册还详细区分了不同型号产品的打印速度，如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟，其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录，以确保信息的最新和准确性。"
本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南，适用于多种型号，包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要，旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告，以避免潜在的危险，如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时，手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法，提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。
手册的结构清晰，有专门的修订记录，这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南，确保设备的正常运行和维护。
此外，手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分，这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如，TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟，而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。
总体而言，这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料，不仅提供了详细的操作指导，还强调了安全性和合规性，对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
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4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。
小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。
在实际应用中，小波变换常常采用八带分解等子带编码方法，将低频部分细化，高频部分则根据需要进行不同程度的分解，以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放，可以获取不同分辨率的图像，从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。
4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。
小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段，它们分别以不同的方式处理图像数据，旨在减少存储和传输的需求，同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准（如JPEG2000）中都有广泛应用。