if tableName.lower() == "qiye": urlpatterns.extend( [ path(r'{}/count'.format(tableName.lower()), eval("{}_v.{}_count".format(tableName.capitalize(), tableName.lower()))), ] )

时间: 2024-02-14 11:20:16 浏览: 32
这是一个Python代码片段，该代码片段定义了一个名为 `qiye` 的表，并扩展了 `urlpatterns` 列表，以添加一个新的路径。这个新路径使用 `path` 函数定义，并使用 `tableName` 变量来构建它。 如果 `tableName` 变量的值为 `qiye`，那么这个新路径的 URL 将是 `qiye/count`。这个路径对应的视图函数是 `qiye_v.qiye_count`，其中 `qiye_v` 是一个模块，`qiye_count` 是 `qiye_v` 模块中的一个函数。这个函数用于处理 `qiye/count` 路径的请求，并返回相应的响应。
相关问题

#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec #exec表示数据源来自运行给定的Unix命令后生成的数据 a.sources.r.command = cat /home/bit/ys/hngyzd.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=ys a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/ys #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3

这段代码是一个 Apache Flume 的配置文件，用于将数据从一个源头复制到多个目的地。其中，a.sources 定义了数据源，a.sinks 定义了数据的目的地，a.channels 定义了数据在传输过程中的缓存区。具体配置如下： - 数据源：a.sources.r.type = exec 表示数据源来自运行给定的 Unix 命令后生成的数据，a.sources.r.command = cat /home/bit/ys/hngyzd.csv 表示运行 cat 命令读取指定文件中的数据作为数据源。 - Kafka 目的地：a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink 表示将数据发送到 Kafka，a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 表示连接到本地的 Kafka 服务器，a.sinks.k1.channel = c1 表示从名为 c1 的缓存区取出数据发送到 Kafka。 - MySQL 目的地：a.sinks.k2.type = com.us.flume.MysqlSink 表示将数据写入 MySQL 数据库，a.sinks.k2.hostname = localhost、a.sinks.k2.port = 3306、a.sinks.k2.databaseName = ys、a.sinks.k2.tableName = table1、a.sinks.k2.user = bit、a.sinks.k2.password = 123456 分别表示连接到本地的 MySQL 数据库 ys 中的 table1 表，并使用 bit 用户名和 123456 密码进行认证。a.sinks.k2.channel = c2 表示从名为 c2 的缓存区取出数据写入 MySQL。 - HDFS 目的地：a.sinks.k3.type = hdfs 表示将数据写入 HDFS，a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/ys 表示将数据写入到本地的 HDFS 文件系统中的 /user/bit/ys 目录下。a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 表示积攒多少个事件才将它们一起 flush 到 HDFS 中，a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 表示每隔 5 秒生成一个新的文件。a.sinks.k3.channel = c3 表示从名为 c3 的缓存区取出数据写入 HDFS。 最后，a.sources.r.channels、a.sinks.k1.channel、a.sinks.k2.channel 和 a.sinks.k3.channel 分别将数据源和目的地绑定到缓存区 c1、c2 和 c3。这样，数据在传输过程中会先进入缓存区，再从缓存区分别发送到 Kafka、MySQL 和 HDFS 中。

以下是一个flume的conf文件，请帮我逐行解释一下代码：“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”

这个conf文件是用来配置Apache Flume进行数据采集、传输和存储的。下面是每一行代码的解释： ``` #定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 ``` 这三行代码定义了三个组件的名称，分别是源（source）、汇（sink）和通道（channel），这些名称将在接下来的配置中被用到。 ``` #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating ``` 这行代码配置了源组件的复制策略，即数据流将会被复制到所有的通道中。 ``` # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv ``` 这两行代码配置了源组件的类型和命令。这里使用的是exec类型的源组件，它会执行一个命令，这个命令将会输出一些数据，这些数据将会被Flume采集并传输到汇组件。 ``` # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy ``` 这些代码配置了一个Kafka的汇组件，它将数据发送到一个名为"data"的Kafka主题中。其中kafka.bootstrap.servers指定了Kafka的服务器地址和端口，kafka.flumeBatchSize指定了每个批次发送的事件数量，producer.acks指定了要求的确认级别，producer.linger.ms指定了等待确认的时间，producer.compression.type指定了压缩方式。 ``` a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 ``` 这些代码配置了一个类型为内存的通道，它的容量为100000个事件，事务容量为100个事件。 ``` # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 ``` 这些代码配置了一个MySQL的汇组件，它将数据写入到一个名为"table1"的表中。其中hostname指定了MySQL服务器的地址，port指定了端口号，databaseName指定了数据库名称，user和password指定了登录信息。 ``` # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 ``` 这些代码配置了一个HDFS的汇组件，它将数据写入到HDFS中的一个目录中。其中hdfs.path指定了HDFS的地址和目录，hdfs.batchSize指定了每个批次发送的事件数量，hdfs.fileType指定了文件类型，hdfs.rollInterval指定了多久生成一个新的文件。 ``` # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3 ``` 这些代码将源组件和汇组件分别绑定到相应的通道上。也就是说，源组件从c1、c2、c3中采集数据，并将数据发送到k1、k2、k3中去。

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这是一个Vue.js组件中的方法，它用于获取用户对景点的收藏状态。该方法通过检查本地存储中是否存在Token来确定用户是否已登录。...请求中包含了一些参数，如页码、每页显示的条目数、景点的ID以及用户ID等等。...

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这段代码是一个Vue.js组件中的一个方法，用于处理用户登录的逻辑。...如果有多个角色可选，还会检查用户是否选择了角色，如果没有就会提示用户选择。然后，会根据角色确定要使用的数据表名称。...否则会提示用户登录失败。

crazilynumClick() { var _this=this; layui.http.request('storeup/list', 'get', { page: 1, limit: 1, type:'%2%', refid : this.detail.id, tablename : this.detailTable, userid: localStorage.getItem('userid'), }, (res) => { vue.dataList = res.data.list if(res.data.list.length==1) { layui.http.requestJson(storeup/delete, 'post', [res.data.list[0].id], function(res) { _this.detail.crazilynum = parseInt(_this.detail.crazilynum==null?0:_this.detail.crazilynum) - 1 layui.http.requestJson(${_this.detailTable}/update, 'post', _this.detail, function(res2) { console.log(res2); }) layer.msg('取消成功', { time: 1000, icon: 5 }, function() { window.location.reload(); }); }); return; }

这是一个Vue组件中的一个方法crazilynumClick()，当用户点击“踩一下”或“取消踩”按钮时会触发该方法。该方法会执行一个异步请求，向服务器端发送一个GET请求，请求的地址是storeup/list，参数包括了页码、每...

class Tem(db.Model): tablename = 'tem' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) time = db.Column(db.Integer, nullable=False) format = db.Column(db.String(100), nullable=False) p_route = db.Column(db.String(100), nullable=False) class Wind(db.Model): tablename = 'dizhuanliu' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) time = db.Column(db.Integer, nullable=False) format = db.Column(db.String(100), nullable=False) p_route = db.Column(db.String(100), nullable=False)@app.route('/tem', methods=['GET']) def temdata(): if request.method == 'GET': tems = Tem.query.filter() context = { 'tems': tems } #predicttem() return render_template('温度.html', **context) @app.route('/dzl', methods=['GET']) def dzldata(): if request.method == 'GET': dizhuanlius = Wind.query.filter() context = { 'dizhuanlius': dizhuanlius } #predictwind() return render_template('地转流.html', **context)怎么画类图

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全国交通咨询系统C++实现源码解析

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目

![【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-5669851/lifus0nfda.jpeg) # 1. 数据可视化的基础** 数据可视化是指将数据转换为图形或图表，以帮助人们理解和解释数据。它是一种强大的工具，可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况，从而帮助人们做出更好的决策。 数据可视化有许多不同的类型，包括条形图、折线图、散点图和饼图。每种类型都有其独特的优点和缺点，具体选择哪种类型取决于数据类型和要传达的信息。 在创建数据可视化时，重要的是要考虑以下因素： * **受众：**
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Python的六种数据类型

Python是一种动态类型的高级编程语言，它的六种基本数据类型包括： 1. **数字类型（Numeric Types）**：主要有整型（int）、浮点型（float）、复数型（complex）。整型用于表示整数值，浮点型用于存储小数，复数型用于处理复数。 2. **字符串类型（String Type）**：用单引号('')或双引号("")包围的文本序列，用来存储文本数据。 3. **布尔类型（Boolean Type）**：只有两个值，True和False，表示逻辑判断的结果。 4. **列表类型（List Type）**：有序的可变序列，可以包含不同类型的元素。 5. **元组类型
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DFT与FFT应用：信号频谱分析实验

"数字信号处理仿真实验教程，主要涵盖DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）的应用，适用于初学者进行频谱分析。" 在数字信号处理领域，DFT（Discrete Fourier Transform）和FFT（Fast Fourier Transform）是两个至关重要的概念。DFT是将离散时间序列转换到频域的工具，而FFT则是一种高效计算DFT的方法。在这个北京理工大学的实验中，学生将通过实践深入理解这两个概念及其在信号分析中的应用。 实验的目的在于： 1. 深化对DFT基本原理的理解，这包括了解DFT如何将时域信号转化为频域表示，以及其与连续时间傅里叶变换（DTFT）的关系。DFT是DTFT在有限个等间隔频率点上的取样，这有助于分析有限长度的离散信号。 2. 应用DFT来分析信号的频谱特性，这对于识别信号的频率成分至关重要。在实验中，通过计算和可视化DFT的结果，学生可以观察信号的幅度谱和相位谱，从而揭示信号的频率组成。 3. 通过实际操作，深入理解DFT在频谱分析中的作用，以及如何利用它来解释现实世界的现象并解决问题。 实验内容分为几个部分： （1）首先，给出了一个5点序列x，通过计算DFT并绘制幅度和相位图，展示了DFT如何反映信号的幅度和相位特性。 （2）然后，使用相同序列x，但这次通过FFT进行计算，并用茎图展示结果。FFT相比于DFT提高了计算效率，尤其是在处理大数据集时。 （3）进一步扩展，序列x通过添加零填充至128点，再次进行FFT计算。这样做可以提高频率分辨率，使得频谱分析更为精确。 （4）最后，通过一个包含两种正弦波的11点序列，演示了DFT如何提供DTFT的近似，当N增大时，DFT的结果更接近于DTFT。 实验通过MATLAB代码实现，学生可以在实际操作中熟悉这些概念，从而增强对数字信号处理理论的理解。通过这些实验，学生不仅能够掌握DFT和FFT的基本运算，还能学会如何利用它们来分析和解析复杂的信号结构。