jquery 选出name=Image-AE_Mode 的select

时间: 2024-02-03 11:11:50 浏览: 35
可以使用以下代码来选出name为"Image-AE_Mode"的select元素: ```javascript $('select[name="Image-AE_Mode"]'); ``` 这将返回一个包含所选元素的jQuery对象,你可以对其进行后续操作,例如修改选项或获取选中的值。
相关问题

如果修改 name=Video_Source_Mode 的select的option

可以使用 jQuery 的 `val()` 方法来修改 `select` 元素的选中值,代码如下: ``` $('select[name="Video_Source_Mode"]').val('new_value'); ``` 其中 `$('select[name="Video_Source_Mode"]')` 表示选择 `name` 属性值为 `Video_Source_Mode` 的 `select` 元素,然后使用 `val('new_value')` 方法将其选中值修改为 `new_value`。

<button type="button" class="staffDetail-display_order_btn js-order_descent_btn" onclick="moveDown(this);">改成Jquery事件

可以使用以下代码将该按钮的onclick事件改写成jQuery事件: ``` $(".js-order_descent_btn").click(function() { moveDown(this); }); ``` 这会为所有class为"js-order_descent_btn"的按钮绑定click事件,并将按钮元素作为参数传递给`moveDown`函数。这样,当按钮被点击时,就会执行`moveDown`函数并对按钮进行操作。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

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