await import('./your-mjs-file.js', { timestamp: time });
时间: 2024-09-24 13:20:28 浏览: 42
`await import('./your-mjs-file.js', { timestamp: time })` 是在 Node.js 中异步导入模块的一种方式,并且附带了一个配置对象 `{ timestamp: time }`。这里的 `time` 可能是你之前从 JavaScript 环境中获取的一个变量,如上面提到的当前时间戳。`await` 关键字用于等待导入操作完成,因为 `import` 是一个返回 Promise 的操作,在异步上下文中你需要使用它。
当你需要在导入另一个模块的同时传递一些初始化参数,如这个例子中的时间戳,你可以这样做。`your-mjs-file.js` 文件将会接收到这个额外的对象作为第二个参数,可以根据此参数来初始化自身的行为,比如设置默认的时间基准。
例如,如果 `your-mjs-file.js` 需要处理时间相关的计算,它可能会这样使用这个参数:
```javascript
// your-mjs-file.js
export default async function processWithTimestamp(timestamp) {
// 使用传入的时间戳进行计算...
}
```
在这个场景下,每次导入会提供一个不同的时间戳,使得每次运行的结果都可能不同。
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使用playwright模拟浏览器获取https://www.nmpa.gov.cn/datasearch/search-result.html的数据
好的,我来为您介绍如何使用Playwright模拟浏览器获取https://www.nmpa.gov.cn/datasearch/search-result.html的数据。
首先,您需要安装Playwright库。可以使用以下命令在终端中安装:
```
npm install playwright
```
然后,您可以使用以下代码模拟打开浏览器,导航到目标网站,并搜索数据:
```javascript
const { chromium } = require('playwright');
(async () => {
const browser = await chromium.launch({ headless: false }); // 打开Chromium浏览器
const page = await browser.newPage(); // 创建一个新页面
await page.goto('https://www.nmpa.gov.cn/datasearch/search-result.html'); // 导航到目标网站
// 等待搜索框加载完成
await page.waitForSelector('.search-input-wrapper input');
// 在搜索框中输入关键字
await page.type('.search-input-wrapper input', '口罩');
// 点击搜索按钮
await page.click('.search-input-wrapper button');
// 等待搜索结果加载完成
await page.waitForSelector('.search-result-list');
// 获取搜索结果
const results = await page.evaluate(() => {
const list = [];
const elements = document.querySelectorAll('.search-result-list .search-item');
for (const element of elements) {
const title = element.querySelector('.search-item-title a').innerText;
const date = element.querySelector('.search-item-time').innerText;
const link = element.querySelector('.search-item-title a').href;
list.push({ title, date, link });
}
return list;
});
console.log(results);
await browser.close(); // 关闭浏览器
})();
```
上面的代码首先打开Chromium浏览器,然后导航到目标网站。接着,它等待搜索框加载完成,输入关键字并点击搜索按钮。然后,它等待搜索结果加载完成,并且使用`evaluate`方法获取搜索结果。最后,它将搜索结果打印到控制台中,并关闭浏览器。
希望这可以帮助您获取目标网站的数据!
https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt怎么使用该仓库提供的模型
这个仓库提供了一个基于 TensorFlow.js 的 Emoji Scavenger Hunt 游戏,玩家需要在规定时间内找到屏幕上出现的相应的表情符号。其中,使用了一个预训练好的模型来检测屏幕上是否出现了相应的表情符号。
如果你想使用该仓库提供的模型,可以按照以下步骤操作:
1. 下载或 clone 该仓库到本地。
2. 打开 `index.html` 文件,找到以下代码:
```javascript
const model = await tf.loadLayersModel(
'https://storage.googleapis.com/teachable-machine-models/emoji/model.json');
```
这是加载模型的代码,其中该模型的 URL 是 `https://storage.googleapis.com/teachable-machine-models/emoji/model.json`。
3. 如果你想使用该模型,可以直接使用上述 URL,如果你想使用自己的模型,可以将该 URL 替换为你模型的 URL。
4. 如果你想训练自己的模型,可以参考该仓库的 README.md 文件中 "Training your own model" 部分的内容。
5. 最后,运行该游戏并测试你的模型的性能。