function calcTotal() { let totalPrice = 0; $('input[name="item_ids"]:checked').each(function () { let price = parseFloat($(this).closest('tr').find('td:eq(2)').text()); let quantity = parseInt($(this).closest('tr').find('input[name="item_quantities"]').val()); console.log(price) console.log(quantity) let mini_total_price = price * quantity; console.log(mini_total_price); totalPrice += price * quantity; }); $('#totalPrice').text(totalPrice.toFixed(2)); }

时间: 2024-05-05 07:17:37 浏览: 19
这是一个 JavaScript 函数,用于计算购物车中所有选中商品的总价。函数中使用了 jQuery 库,所以需要先引入 jQuery 库。 函数的主要逻辑如下: - 首先定义一个 totalPrice 变量,用于保存购物车中所有选中商品的总价。 - 然后使用 jQuery 的 each 方法遍历所有被选中的商品,对于每个商品: - 从该商品所在的 table 行中找到价格和数量信息,并将其转换为相应的数值类型。 - 计算出该商品的小计价格,并将其累加到 totalPrice 变量中。 - 最后将 totalPrice 显示在页面上。 具体来说,该函数中的实现细节包括: - 使用 jQuery 的选择器 $('input[name="item_ids"]:checked') 找到所有被选中的商品,其中 input[name="item_ids"] 表示选择 name 属性为 item_ids 的 input 元素,冒号后面的 checked 表示只选择已经选中的元素。 - 对于每个被选中的商品,使用 closest 方法查找其所在的最近的 tr 元素,然后使用 find 方法找到该行中第 3 个 td 元素(即价格所在的列),并使用 text 方法获取该列中的文本内容。 - 将获取到的价格文本转换为浮点数类型,并使用 parseInt 方法将商品数量转换为整数类型。 - 计算出该商品的小计价格,并将其加到 totalPrice 变量中。 - 最后将计算得到的 totalPrice 显示在页面上,其中 $('#totalPrice') 表示选择 id 属性为 totalPrice 的元素。

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逐行解释这段代码:$(".add-to-cart-btn").click(function() { var itemId = $(this).data("id"); var itemName = $(this).data("name"); var itemPrice = $(this).data("price"); $.ajax({ type: "POST", url: "add-to-cart.php", data: { id: itemId, name: itemName, price: itemPrice } }).done(function(response) { alert(response); }); }); session_start(); $itemId = $_POST["id"]; $itemName = $_POST["name"]; $itemPrice = $_POST["price"]; if (!isset($_SESSION["cart"])) { $_SESSION["cart"] = array(); } array_push($_SESSION["cart"], array("id", $itemId, "name", $itemName, "price", $itemPrice)); echo "添加商品成功!"; $(document).on("click", ".remove-item-btn", function() { var itemId = $(this).data("id"); $.ajax({ type: "POST", url: "remove-from-cart.php", data: { id: itemId } }).done(function(response) { location.reload(); }); }); session_start(); $itemId = $_POST["id"]; foreach ($_SESSION["cart"] as $key => $item) { if ($item["id"] == $itemId) { unset($_SESSION["cart"][$key]); } } echo "删除商品成功!"; $(".checkout-btn").click(function() { var selectedItems = $(".cart-item:checked"); var totalPrice = 0; selectedItems.each(function() { var itemPrice = $(this).parents(".cart-item-row").find(".item-price").text(); var itemQty = $(this).parents(".cart-item-row").find(".item-qty").val(); var subTotal = itemPrice * itemQty; totalPrice += subTotal; }); window.location.href = "checkout.php?id=" + selectedItems.serialize() + "&total=" + totalPrice; }); session_start(); $selectedIds = explode("&", $_GET["id"]); foreach ($selectedIds as $key => $value) { $selectedIds[$key] = substr($value, strpos($value, "=") + 1); } $totalPrice = $_GET["total"];

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据,前面页码的数据都被覆盖了,如何更改

优化下列代码nclude<iostream> #include<string> using namespace std; class Item_0321wzj { public: string name_0321wzj; double price_0321wzj; Item_0321wzj(string n_0321wzj, double p_0321wzj) { name_0321wzj=n_0321wzj; price_0321wzj=p_0321wzj; } }; struct Rack_0321wzj { char product_0321wzj[20]; int itemsnum_0321wzj; float itemsprice_0321wzj; float totalprice_0321wzj_0321; }; class Cart_0321wzj { public: Item_0321wzj* items_0321wzj[100]; int nitems_0321wzj; Cert_0321wzj() { nitems_0321wzj=0; } void additem_0321wzj(Item_0321wzj*item_0321wzj) { items_0321wzj[nitems_0321wzj]=item_0321wzj; nitems_0321wzj++; } double get_total_0321wzj() { double total_0321wzj=0; for(int i=0;i<nitems_0321wzj;i++) { total_0321wzj+=items_0321wzj[i]->price_0321wzj; } return total_0321wzj; } }; class Market_0321wzj { public: Item_0321wzj*items_0321wzj[100]; int nitems_0321wzj=0; Market_0321wzj() { nitems_0321wzj=0; } void additem_0321wzj(Item_0321wzj*item_0321wzj) { items_0321wzj[nitems_0321wzj]=item_0321wzj; nitems_0321wzj++; } void displayitems_0321wzj() { for(int i=0;i<nitems_0321wzj;i++) { cout<<items_0321wzj[i]->name_0321wzj<<"-"<<items_0321wzj[i]->price_0321wzj<<endl; } } }; class Category_0321wzj { public: void setCategory_0321wzj(string category_0321wzj) { this->category_0321wzj=category_0321wzj; } string getCategory_0321wzj() { return category_0321wzj; } private: string category_0321wzj; }; class Product_0321wzj { public: string name_0321wzj; void setName_0321wzj(string name_0321wzj) { this->name_0321wzj=name_0321wzj; } string getName_0321wzj() { return name_0321wzj; } private: string name; }; int main() { Rack_0321wzj s1_0321wzj,s2_0321wzj; s1_0321wzj.itemsnum_0321wzj = 5; s1_0321wzj.itemsprice_0321wzj=15; s1_0321wzj.totalprice_0321wzj_0321=s1_0321wzj.itemsnum_0321wzj*s1_0321wzj.itemsprice_0321wzj; Category_0321wzj fruit_0321wzj; fruit_0321wzj.setCategory_0321wzj("fruit"); fruit_0321wzj.setCategory_0321wzj("stationery"); Product_0321wzj apple_0321wzj; apple_0321wzj.setName_0321wzj("apple"); apple_0321wzj.setName_0321wzj("pen"); Market_0321wzj market_0321wzj; market_0321wzj.additem_0321wzj(new Item_0321wzj("apple",1.0)); market_0321wzj.additem_0321wzj(new Item_0321wzj("pen",3.5)); market_0321wzj.displayitems_0321wzj(); Cart_0321wzj cart_0321wzj; cart_0321wzj.additem_0321wzj(market_0321wzj.items_0321wzj[0]); cart_0321wzj.additem_0321wzj(market_0321wzj.items_0321wzj[1]); return 0; }

这段代码修改一个商品数量时其他商品数量也会变化,请进行修改const app = getApp() let tableNum = null Page({ data: { cartList: [], totalPrice: 0, // 总价,初始为0 totalNum: 0, //总数,初始为0 }, onShow() { tableNum = wx.getStorageSync("tableNum") let cartList = wx.getStorageSync('cart') || []; this.setData({ cartList }) this.getTotalPrice(); }, // 获取购物车总价、总数 getTotalPrice() { var cartList = this.data.cartList; // 获取购物车列表 var totalP = 0; var totalN = 0 for (var i in cartList) { // 循环列表得到每个数据 totalP += cartList[i].quantity * cartList[i].price; // 所有价格加起来 totalN += cartList[i].quantity } this.setData({ // 最后赋值到data中渲染到页面 cartList: cartList, totalNum: totalN, totalPrice: totalP.toFixed(2) }); }, // 购物车增加数量 addCount(e) { let item = e.currentTarget.dataset.item; let arr = wx.getStorageSync('cart') || []; let f = false; if (arr.length > 0) { for (let j in arr) { // 遍历购物车找到被点击的商品,数量加1 if (arr[j]._id == item._id) { arr[j].quantity += 1; f = true; try { wx.setStorageSync('cart', arr) } catch (e) { console.log(e) } break; } } if (!f) { arr.push(item); } } else { arr.push(item); } try { wx.setStorageSync('cart', arr) } catch (e) { console.log(e) } this.setData({ cartList: arr, }, success => { this.getTotalPrice(); }) }, //购物车减少数量 minusCount(e) { let item = e.currentTarget.dataset.item; let cartList = wx.getStorageSync('cart') || [];

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) 步骤一:二手房单价箱线图 通过箱线图分析二手房单价在各个区域的对比。 """各区域二手房单价箱线图""" #数据分组、数据运算和聚合 box_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) flag = True box_data = pd.DataFrame(list(range(21000)),columns=["start"]) for name,group in box_unitprice_area: box_data[name] = group del box_data["start"] fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("总价(万元)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房单价箱线图",fontsize=18) box_data.plot(kind="box",fontsize=12,sym='r+',grid=True,ax=ax,yticks=[20000,30000,40000,50000,100000]) 可以对比济南各个区的二手房均价和分布。 步骤二:二手房总价箱线图 通过箱线图分析二手房总价在各个区域的对比。 参照下面的提示补全缺失的代码: # 仿照上面的代码,按地区对二手房总价进行归类

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