range="{{endTime}}"

时间: 2023-10-05 13:04:40 浏览: 121
该语句可能是在前端模板中使用的,用于渲染一个循环,循环的范围是从0到endTime-1。例如,如果endTime的值为5,则循环将遍历0、1、2、3、4这五个数字。在模板中,可以使用类似下面的语句来实现循环渲染: ``` {% for i in range(endTime) %} <p>{{ i }}</p> {% endfor %} ``` 这将渲染出5个`<p>`标签,分别显示0、1、2、3、4。
相关问题

export function addDateRange(params, dateRange, propName) { let search = params; search.params = typeof (search.params) === 'object' && search.params !== null && !Array.isArray(search.params) ? search.params : {}; dateRange = Array.isArray(dateRange) ? dateRange : []; if (typeof (propName) === 'undefined') { search.params['beginTime'] = dateRange[0]; search.params['endTime'] = dateRange[1]; } else { search.params['begin' + propName] = dateRange[0]; search.params['end' + propName] = dateRange[1]; } return search; }讲解

这是一段 JavaScript 代码,函数名为 `addDateRange`,它接受三个参数:`params`、`dateRange` 和 `propName`。 这个函数的作用是在 `params` 对象中添加一个时间范围。具体实现如下: 1. 将 `params` 对象赋值给 `search` 变量。 2. 检查 `search.params` 是否为对象,并且不为 null,且不是数组。如果不满足条件,则将其赋值为一个空对象。 3. 检查 `dateRange` 是否为数组,如果不是,则将其赋值为空数组。 4. 如果 `propName` 未定义,则将时间范围添加到 `search.params` 中,键名分别为 `'beginTime'` 和 `'endTime'`。 5. 如果 `propName` 有定义,则将时间范围添加到 `search.params` 中,键名分别为 `'begin' + propName` 和 `'end' + propName`。 6. 返回 `search` 对象。 这个函数的作用是方便地向请求参数中添加时间范围,可以用于构建查询条件等场景。

For i = 3 To lastRow endTime = CDate(ws.Range("F" & i).Value) startTime = CDate(ws.Range("E" & i).Value) ' 提取日期和时间部分 startDate = DateValue(startTime) startTime = TimeValue(startTime) endDate = DateValue(endTime) endTime = TimeValue(endTime) ' 处理日期跨天的情况 If endDate > startDate Then hoursDiff = 24 ' 计为24小时 Else hoursDiff = DateDiff("h", startTime, endTime) End If minutesDiff = DateDiff("n", startTime, endTime) Mod 60 totalHours = hoursDiff + minutesDiff / 60 ' 将小时和分钟差异写入G列(格式为小数) ws.Range("G" & i).Value = totalHours Next i結果保留兩位

要将结果保留两位小数,您可以使用VBA的`Format`函数来格式化`totalHours`变量。以下是修改后的代码: ```vba For i = 3 To lastRow endTime = CDate(ws.Range("F" & i).Value) startTime = CDate(ws.Range("E" & i).Value) ' 提取日期和时间部分 startDate = DateValue(startTime) startTime = TimeValue(startTime) endDate = DateValue(endTime) endTime = TimeValue(endTime) ' 处理日期跨天的情况 If endDate > startDate Then hoursDiff = 24 ' 计为24小时 Else hoursDiff = DateDiff("h", startTime, endTime) End If minutesDiff = DateDiff("n", startTime, endTime) Mod 60 totalHours = hoursDiff + minutesDiff / 60 ' 将小时和分钟差异写入G列并保留两位小数 ws.Range("G" & i).Value = Format(totalHours, "0.00") Next i ``` 将上述代码复制并替换原始代码中的循环部分,然后运行修改后的代码。它将计算小时差异和分钟差异,并将结果合并为小时和分钟的形式,然后将结果写入G列并保留两位小数。 例如,如果结果为4小时30分钟,则会以4.50的形式显示。 希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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async searchNewsSemi(dto: SearchDto) { dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1; dto.limit = dto.limit ? dto.limit * 1 : 10; const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, }; if (dto.keyword) { const k = dto.keyword.split('_'); queryParam.query.bool.must.push({ match: { [k[0]]: k[1], }, }); } else { queryParam.query.bool.must.push({ match_all: {}, }); } if (dto.category) { if (Array.isArray(dto.category)) { dto.category.forEach((c) => { queryParam.aggs[${c}Terms] = { terms: { field: ${c}, }, }; }); } else { // @ts-ignore queryParam.aggs[${dto.category}Terms] = { terms: { field: ${dto.category}, }, }; } } if (dto.endTime) { let startTime = dto.startTime; if (!startTime) { const endTimeNew = new Date(dto.endTime); const startTimeStamp = endTimeNew.setDate(endTimeNew.getDate() - 7); startTime = dateUtil.pattern( new Date(startTimeStamp), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ', ); } // 时间范围 queryParam.query.bool.filter.push({ range: { insert_time: { gte: startTime, lte: dto.endTime, }, }, }); // 时间范围分组 queryParam.aggs['insertTimeTerms'] = { date_histogram: { field: 'insert_time', interval: 'day', format: 'yyyy-MM-dd hh:MM:ss', }, }; } console.log('param:' + JSON.stringify(queryParam)); const result = await this.elasticSearchService.search({ index: 'news_semi', body: queryParam, }); const resultBody = result['body']; const resultData = resultBody['hits']['hits']; const aggregations = resultBody['aggregations']; const rest = { total: resultBody['hits']['total']['value'], data: resultData.map((item) => { const obj = { ...item }; if (obj.highlight) { obj['_source']['content'] = obj['highlight']['content'][0]; // 删除高亮字段 delete obj.highlight; } return obj; }), category: {}, }; if (aggregations) { for (const agg in aggregations) { rest.category[agg] = aggregations[agg]['buckets']; } } return aggregations; }

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时,代码只得到前几个url处理后的结果,之后的url代码并未做处理,且代码没有报错,这种情况该如何解决: def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

将这段代码改为按照收缩压和舒张压的分级范围查询,分别取数据中的收缩压和舒张压和分级规则中的收缩压取值范围和舒张压取值范围比较,要有是否需要同时满足舒张压和收缩压范围的选项,不再按照value值查询,不修改原有其他的逻辑。- (NSMutableArray *)getBloodPresureDataField:(NSString *)field value:(NSInteger)value startTime:(NSTimeInterval)startTime endTime:(NSTimeInterval)endTime { __block NSMutableArray *array = [NSMutableArray array]; [[HWFitnessMgr sharedInstance] excuteInTransaction:^(FMDatabase *db ,BOOL * rollBack) { NSMutableString *rs = [NSMutableString string]; [rs appendString:@" where"]; //此处逻辑:若搜索字段不为COLUMN_SYNC_CLOUD_STATUS去掉本地已删除未上云的数据 if ([field isEqualToString:COLUMN_SYNC_CLOUD_STATUS]) { [rs appendFormat:@" %@ >= %.0lf and %@ <= %.0lf and %@ = %ld", Column_TimeStamp, startTime, Column_TimeStamp, endTime, field, (long)value]; } else { [rs appendFormat:@" %@ >= %.0lf and %@ <= %.0lf and %@ = %ld and %@ != %ld", Column_TimeStamp, startTime, Column_TimeStamp, endTime, field, (long)value, COLUMN_SYNC_CLOUD_STATUS, (long)HWHealthDataSyncCloudStatusDeleteNotSync]; } [rs appendFormat:@" order by %@ desc", Column_TimeStamp]; NSString *strSql = [@"select * from '%@'" stringByAppendingString:rs]; NSString *bloodPressureTable = [self getTableName:FitnessSamplePointBloodPressureTable]; FMResultSet * detailRs = [[HWFitnessMgr sharedInstance] selectBy:strSql andTable:bloodPressureTable inDatabase:db]; if (detailRs) { while ([detailRs next]) { [array addObject:[self fetchBloodPressureDataWithDetailRs:detailRs]]; } [detailRs close]; } }]; return array; }

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