那attrsData可以这么写么 attrsData () { return { attrs: { defaultExpandAll: true, highlightCurrent: true, // expandOnClickNode: false, nodeKey: 'id', filterNodeMethod: this.filterNode, ...this.$attrs }, on: this.$listeners } }

时间: 2024-02-14 22:13:03 浏览: 78
是的,您可以将attrsData写成一个返回对象的函数,并在其中添加filterNodeMethod方法,如下所示: ``` attrsData() { return { attrs: { defaultExpandAll: true, highlightCurrent: true, nodeKey: 'id', filterNodeMethod: this.filterNode, ...this.$attrs }, on: this.$listeners }; }, methods: { filterNode(value, data) { if (!value) return true; return data[this.$attrs?.props?.label ?? 'label'].indexOf(value) !== -1; } }, render (h) { return ( <div type="align-start" gap="10px" padding> { this.$slots.tree || <el-tree ref="tree" {...this.attrsData}/> } { this.$slots.default } </div> ); } ``` 在这里,我们将attrsData定义为一个返回对象的函数,并在其中添加了filterNodeMethod方法。这样,在使用{...this.attrsData}将其传递给el-tree标签时,filterNodeMethod也将会被自动添加到标签上。
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import requests import re import os from bs4 import BeautifulSoup from scrapy import Spider from PIL import Image import io def GetBasicInfo(url): res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') tmp = soup.find(attrs={'class': 'mhlistbody'}) chapters = tmp.ul.contents chapters.reverse() return chapters def GetRealUrls(mh_info): imgs = [] comic_size = re.findall(r'comic_size:"(.*?)"', mh_info)[0] base_url = 'https://mhpic.jumanhua.com/comic/{}.jpg%s.webp' % comic_size num_img = int(re.findall(r'totalimg:(\d+)', mh_info)[0]) pageid = int(re.findall(r'pageid:(\d+)', mh_info)[0]) imgpath = re.findall(r'imgpath:"(.*?)"', mh_info)[0] start = 0 while True: idx = imgpath.find('\\', start) if idx == -1: break imgpath = imgpath[:idx] + imgpath[idx+1:] start = idx + 1 for i in range(num_img): realpath = str() for s in imgpath: realpath += chr(ord(s) - pageid % 10) url = base_url.format(realpath + str(i+1)) imgs.append([url, str(i+1)+'.jpg']) return imgs def DownloadChapter(savepath, url): if not os.path.exists(savepath): os.mkdir(savepath) res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' mh_info = re.findall(r'mh_info={(.*?)}', res.text)[0] img_urls = GetRealUrls(mh_info) for img_url in img_urls: img_content = requests.get(img_url[0]).content filename = os.path.join(savepath, img_url[1]) img = Image.open(io.BytesIO(img_content)) img.save(filename) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.manhuatai.com/yaoshenji/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'} savepath = url.split('/')[-2] Spider(url,savepath)

Complete output from command python setup.py egg_info: Couldn't find index page for 'pbr' (maybe misspelled?) No local packages or download links found for pbr Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "/tmp/pip-build-cZ8DNR/virtualenvwrapper/setup.py", line 7, in <module> pbr=True, File "/usr/lib64/python2.7/distutils/core.py", line 112, in setup _setup_distribution = dist = klass(attrs) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/setuptools/dist.py", line 265, in __init__ self.fetch_build_eggs(attrs.pop('setup_requires')) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/setuptools/dist.py", line 289, in fetch_build_eggs parse_requirements(requires), installer=self.fetch_build_egg File "/usr/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 618, in resolve dist = best[req.key] = env.best_match(req, self, installer) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 862, in best_match return self.obtain(req, installer) # try and download/install File "/usr/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 874, in obtain return installer(requirement) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/setuptools/dist.py", line 339, in fetch_build_egg return cmd.easy_install(req) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/setuptools/command/easy_install.py", line 617, in easy_install raise DistutilsError(msg) distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('pbr') ---------------------------------------- Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-cZ8DNR/virtualenvwrapper/ 出现了什么错误?该如何解决?

解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释

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