primary: function () { var that = this; var carttotal = that.data.carttotal; if (that.data.hidden) { carttotal += 1 } wx.showModal({ title: '提示', content: '确定要支付吗?一共为' + carttotal + "块钱", success(res) { if (res.confirm) { wx.request({ url: 'http://localhost:8080/order/save', data: { cart: JSON.stringify(that.data.cart), type: that.data.hidden == true ? 1 : 0, userId: wx.getStorageSync("user").id }, header: { "Content-Type": "application/json" }, method: 'GET', success: function (re) { wx.showToast({ title: '支付成功', icon: 'error', duration: 2000, success: function (e) { } }) wx.switchTab({ url: '/pages/home/home' }) } }) } else if (res.cancel) { } } }) }

这是一个微信小程序的事件处理函数，用于处理支付按钮的点击事件。首先获取了当前对象 this，并保存了购物车的总价到变量 carttotal 中。如果选择了打包选项，将会在总价上加上 1 元的打包费用。接着弹出了一个提示框，展示了支付的总价，并使用了 wx.request() 方法将支付信息发送给后端。请求中包含了购物车信息、打包选项和用户 ID 等数据。如果请求成功，会弹出一个支付成功的提示框，并跳转到首页。如果用户取消了支付，则不执行任何操作。

相关问题

bootstrap弹出多个模态框_扩展bootstrap的modal模态框-动态添加modal框-弹出多个modal框...

要实现多个弹出框，可以通过动态创建多个模态框的方式来实现。以下是一种实现方法：

1. 在 HTML 中添加一个按钮，用于触发弹出框：

<button id="btnOpenModal" class="btn btn-primary">打开模态框</button>

2. 在 JavaScript 中编写代码，用于动态创建模态框：

// 模态框计数器，用于生成唯一的 ID
var modalCount = 0;

// 创建模态框函数
function createModal() {
  // 创建模态框 HTML
  var modalHTML = '<div id="modal' + modalCount + '" class="modal fade" tabindex="-1" role="dialog">';
  modalHTML += '<div class="modal-dialog" role="document">';
  modalHTML += '<div class="modal-content">';
  modalHTML += '<div class="modal-header">';
  modalHTML += '<h5 class="modal-title">模态框标题</h5>';
  modalHTML += '<button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">';
  modalHTML += '<span aria-hidden="true">&times;</span>';
  modalHTML += '</button>';
  modalHTML += '</div>';
  modalHTML += '<div class="modal-body">';
  modalHTML += '<p>模态框内容</p>';
  modalHTML += '</div>';
  modalHTML += '<div class="modal-footer">';
  modalHTML += '<button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">关闭</button>';
  modalHTML += '<button type="button" class="btn btn-primary">保存</button>';
  modalHTML += '</div>';
  modalHTML += '</div>';
  modalHTML += '</div>';
  modalHTML += '</div>';

  // 将模态框 HTML 添加到页面中
  $('body').append(modalHTML);

  // 增加计数器，确保每个模态框具有唯一的 ID
  modalCount++;

  // 返回最新创建的模态框的 ID
  return 'modal' + (modalCount - 1);
}

3. 在 JavaScript 中编写代码，用于打开模态框：

// 点击按钮时打开模态框
$('#btnOpenModal').click(function () {
  // 创建一个新的模态框
  var modalId = createModal();

  // 打开新的模态框
  $('#' + modalId).modal('show');
});

这样就可以通过点击按钮来打开多个模态框了。每次点击按钮时，都会动态创建一个新的模态框，并打开它。注意，这里使用了 jQuery 和 Bootstrap 的 JavaScript 插件。

写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

这是一个比较完整的 Flask 销售预测系统，包含了前端页面和后端算法模型。使用了 Bootstrap 和 LayUI 两个前端框架，用 PyTorch 框架实现了 LSTM 模型进行销售预测。

suanfa.py 文件：

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def split_data(data, lookback):
    data_raw = data.to_numpy()
    data = []
    # create all possible sequences of length lookback
    for index in range(len(data_raw) - lookback):
        data.append(data_raw[index: index + lookback])
    data = np.array(data)
    
    test_set_size = int(np.round(0.2*data.shape[0]))
    train_set_size = data.shape[0] - (test_set_size)
    
    x_train = torch.from_numpy(np.array(data[:train_set_size,:-1,:]))
    y_train = torch.from_numpy(np.array(data[:train_set_size,-1,:]))
    
    x_test = torch.from_numpy(np.array(data[train_set_size:,:-1,:]))
    y_test = torch.from_numpy(np.array(data[train_set_size:,-1,:]))
    
    return x_train.float(), y_train.float(), x_test.float(), y_test.float()


class LSTM(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = torch.nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out


if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv('shuju.csv')
    
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1,1))
    
    x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data[['Year','Month','TotalPrice']], 4)
    
    input_dim = 3
    hidden_dim = 12
    num_layers = 1
    output_dim = 1
    num_epochs = 1000
    
    model = LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)
    loss_fn = torch.nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    
    for t in range(num_epochs):
        y_pred = model(x_train)
        loss = loss_fn(y_pred, y_train)
        if t % 100 == 0:
            print("Epoch ", t, "MSE: ", loss.item())
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    torch.save(model.state_dict(), 'model_lstm.pth')

predict.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>销售预测系统</title>
	<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/layui/2.5.7/css/layui.min.css">
	<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.5.3/css/bootstrap.min.css">
	<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
	<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/layui/2.5.7/layui.min.js"></script>
	<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.5.3/js/bootstrap.min.js"></script>
</head>
<body>
	<div class="container">
		<div class="row justify-content-center mt-5">
			<div class="col-md-6">
				<div class="form-group">
					<label for="year">年份：</label>
					<select class="form-control" id="year">
						<option value="2014">2014</option>
						<option value="2015">2015</option>
						<option value="2016">2016</option>
						<option value="2017">2017</option>
						<option value="2018">2018</option>
						<option value="2019">2019</option>
						<option value="2020">2020</option>
					</select>
				</div>
				<div class="form-group">
					<label for="month">月份：</label>
					<select class="form-control" id="month">
						<option value="1">1</option>
						<option value="2">2</option>
						<option value="3">3</option>
						<option value="4">4</option>
						<option value="5">5</option>
						<option value="6">6</option>
						<option value="7">7</option>
						<option value="8">8</option>
						<option value="9">9</option>
						<option value="10">10</option>
						<option value="11">11</option>
						<option value="12">12</option>
					</select>
				</div>
				<div class="form-group">
					<button class="btn btn-primary" onclick="predict()">销售额预测</button>
				</div>
				<div class="form-group">
					<label for="result">预测结果：</label>
					<input type="text" class="form-control" id="result" disabled>
				</div>
			</div>
		</div>
	</div>
	<script>
		function predict() {
			var year = $('#year').val();
			var month = $('#month').val();
			$.ajax({
				url: '/predict',
				method: 'POST',
				data: {
					'year': year,
					'month': month
				},
				success: function(response) {
					$('#result').val(response);
				}
			});
		}
	</script>
</body>
</html>

app.py 文件：

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import suanfa
import torch
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('predict.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    year = int(request.form['year'])
    month = int(request.form['month'])
    
    data = pd.read_csv('shuju.csv')
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1,1))
    
    x_train, y_train, x_test, y_test = suanfa.split_data(data[['Year','Month','TotalPrice']], 4)
    
    input_dim = 3
    hidden_dim = 12
    num_layers = 1
    output_dim = 1
    
    model = suanfa.LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)
    model.load_state_dict(torch.load('model_lstm.pth'))
    
    test_inputs = torch.from_numpy(np.array(data[['Year','Month','TotalPrice']][-3:].values))
    test_inputs = test_inputs.view(1, -1, 3).float()
    model.eval()
    y_pred = scaler.inverse_transform(model(test_inputs).detach().numpy())
    
    return jsonify(round(float(y_pred)), 2)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

注意：在运行之前需要将 `shuju.csv` 文件和 `model_lstm.pth` 文件放到与 `app.py` 文件同一目录下。另外，需要安装 Flask 和 PyTorch 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install flask torch pandas scikit-learn