fetch_data(json_data: any) { let self = this let ctrl = new AbortController() // console.log('ctrl', ctrl) fetchEventSource('http://10.110.133.8/apiv2/videomgr/query', { method: 'POST', signal: ctrl.signal, headers: { 'Content-Type': 'application/json', accept: 'text/event-stream' }, body: JSON.stringify(json_data), async onmessage(event: EventSourceMessage) { console.log('event', event) if (event.data === '') return self.list.push({ name: 'xs', msg: event.data }) }, async onopen(response: any) { // 开始 console.log('rerere', response) } }) }
时间: 2024-02-14 12:27:47 浏览: 37
这段代码是一个使用fetch函数发送POST请求并获取数据的函数。它使用Fetch API来发送异步请求,并通过EventSource对象来监听服务器推送的事件。
首先,它创建了一个AbortController对象`ctrl`,用于中止请求。
然后,它使用fetch函数发送POST请求到指定的URL `'http://10.110.133.8/apiv2/videomgr/query'`。请求的方法为POST,请求头包含了Content-Type为application/json和accept为text/event-stream。
请求的主体是通过JSON.stringify方法将json_data对象转换为JSON字符串。
同时,它设置了两个事件处理程序:
1. onmessage事件处理程序用于监听服务器推送的消息。当接收到消息时,将消息作为新的对象添加到self.list数组中。
2. onopen事件处理程序用于在连接打开时进行一些操作。在这里,它会打印出response对象。
整体来说,这段代码使用Fetch API发送POST请求,并监听服务器推送的消息和连接打开事件。在收到消息时,将其添加到列表中。
相关问题
下列代码的push方法把全部数据都添加进去了,如何才能一点点把数据添加进去fetch_data(json_data: any) { let self = this let ctrl = new AbortController() // console.log('ctrl', ctrl) fetchEventSource('http://10.110.133.8/apiv2/videomgr/query', { method: 'POST', signal: ctrl.signal, headers: { 'Content-Type': 'application/json', accept: 'text/event-stream' }, body: JSON.stringify(json_data), async onmessage(event: EventSourceMessage) { console.log('event', event) if (event.data === '') return self.list.push({ name: 'xs', msg: event.data }) }, async onopen(response: any) { // 开始 console.log('rerere', response) } }) }
根据你提供的代码,push方法确实会将所有数据都添加到self.list数组中。如果你想一点一点地将数据添加到数组中,可以修改代码如下:
```javascript
fetch_data(json_data: any) {
let self = this
let ctrl = new AbortController()
// console.log('ctrl', ctrl)
fetchEventSource('http://10.110.133.8/apiv2/videomgr/query', {
method: 'POST',
signal: ctrl.signal,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
accept: 'text/event-stream'
},
body: JSON.stringify(json_data),
async onmessage(event: EventSourceMessage) {
console.log('event', event)
if (event.data === '') return
self.list.push({
name: 'xs',
msg: event.data
})
// 在这里进行一次数据添加后的处理
// 例如,可以调用一个方法或者触发一个事件来处理已添加的数据
self.handleDataAddition()
},
async onopen(response: any) {
// 开始
console.log('rerere', response)
}
})
}
```
在代码中,我添加了一个新的方法`handleDataAddition()`,它会在每次数据被添加到数组后被调用。你可以在这个方法中进行你希望的逻辑处理,比如更新界面或执行其他操作。
这样修改后,每次接收到新数据时,只会将当前数据添加到数组中,并且会立即触发`handleDataAddition()`方法来处理已添加的数据。这样可以实现逐步添加数据到数组的效果。
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
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