如何在若依前后端分离版中使用bootstrap
时间: 2024-09-26 12:08:56 浏览: 41
在若依（Ruoyi）前后端分离版本中集成Bootstrap，你可以按照以下步骤操作：
1. **下载Bootstrap**：首先需要从Bootstrap官网（https://getbootstrap.com/docs/5.0/getting-started/download/）下载Bootstrap CSS、JS文件以及字体文件。通常选择的是最新的版本5.x。
2. **放置资源**：将下载的Bootstrap文件夹放入项目前端资源目录，比如public/static/css或static/dist等，这取决于你的若依项目的结构设置。
3. **链接CSS和JS**：在HTML模板中添加必要的链接标签，将Bootstrap的CSS引入到<head>部分，并将JavaScript文件（如jQuery和Bootstrap JS）引入到<body>部分。例如：
```html
<link rel="stylesheet" href="/static/css/bootstrap.min.css">
<script src="/static/js/jquery.min.js"></script>
<script src="/static/js/bootstrap.bundle.min.js"></script>
```
4. **启用组件**：在模板中，可以直接使用Bootstrap提供的各类组件，如`<nav>`标签用于导航栏，`<button>`和`<form>`等元素可以轻松定制样式。
5. **检查兼容性**：由于若依本身已经有一套自己的样式体系，确保在引入Bootstrap后，两者的样式不会冲突。如果需要，可以根据需要调整优先级，或为特定组件添加`.no-bootstrap`类禁用若依自带的样式。
6. **更新视图层**：刷新页面查看Bootstrap是否生效。在若依的视图层中，你可以自由地使用Bootstrap的各种组件和布局功能。
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环境说明：
开发语言：Java
框架：ssm，mybatis
JDK版本：JDK1.8
数据库：mysql 5.7及以上
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开发软件：eclipse/idea
Maven包：Maven3.3及以上
服务器：tomcat7及以上
pgmagick-0.7.5-cp27-cp27m-win32.whl.rar
python whl离线安装包
pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装
第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套
python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别
第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径
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Wheel是Python发行版的标准内置包格式。
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这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。
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为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？
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### 人员增删改查
人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能：
- 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。
- 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。
- 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。
- 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。
实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。
### 数据可视化
数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说：
- 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。
- 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。
- 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。
这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。
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- 文本数据的获取和预处理。
- 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。
- 输出情感分析的结果。
Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。
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5. Python语言的应用：
pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。
6. 压缩包子文件信息：
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7. 编程实践建议：
在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。
8. EDGAR数据的应用场景：
EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。
9. Python库的维护和更新：
随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。
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