豆瓣评分的星星是怎么实现的 hbuilderx

豆瓣评分的星星是通过HBuilderX的前端技术实现的。在用户对电影、图书、音乐等进行评分时，豆瓣会根据用户的评价信息，使用前端代码动态生成相应数量的星星图标，并根据用户评分的高低来动态填充星星的颜色，以展示出不同评分的等级。这样的交互方式使用户可以直观、直接地了解到其他用户对某一部作品的评价情况，也方便用户自己进行评分。

HBuilderX作为豆瓣的开发工具之一，通过前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等）来实现豆瓣的评分星星功能。在用户进行评分操作时，前端代码将根据用户的评分信息动态生成相应数量的星星图标，并根据不同的评分等级来填充星星的颜色，从而呈现出直观、易懂的评分效果。这种前端技术的应用使得豆瓣的评分系统能够在用户交互中起到很好的引导和展示作用，提升了用户体验和参与度。

相关问题

uniapp豆瓣评分星星

根据提供的引用内容[1]，可以得知该压缩包下附带有豆瓣评分小程序源代码。因此，可以使用该源代码来实现豆瓣评分星星功能。在uniapp中，可以使用uni-icons组件来显示星星评分。在豆瓣评分中，通常使用五颗星星来表示评分，可以通过设置不同的图标样式或使用不同的图标来实现不同的评分效果。在小程序中，可以使用不同的组件和样式来实现星星评分的展示和交互效果，可以根据具体需求进行定制和调整。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [仿豆瓣评分小程序.rar](https://download.csdn.net/download/qq_44725331/17751250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

hadoop豆瓣评分代码

hadoop豆瓣评分代码是指使用Hadoop分布式计算框架对豆瓣电影的评分数据进行处理和分析的代码。

实现该代码的具体步骤如下：
1. 数据准备：从豆瓣电影网站获取评分数据，包括用户ID、电影ID和评分等信息，并将数据存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。
2. 数据预处理：使用Hadoop的MapReduce编程模型，编写Mapper和Reducer程序对数据进行预处理。Mapper负责将评分数据切分为键值对，其中键为电影ID，值为评分。Reducer负责将相同电影ID的评分进行累加计算，并输出为键值对形式，其中键为电影ID，值为该电影的总评分。
3. 数据分析：通过另一个MapReduce任务对数据进行分析。Mapper负责从上一步骤输出的结果中提取电影ID和总评分，将其作为键值对输出。Reducer负责对相同电影ID的总评分进行平均计算，输出为键值对形式，其中键为电影ID，值为该电影的平均评分。
4. 结果展示：可以将最终的结果存储到HDFS中，或将其导出到本地文件系统，以便进一步进行展示和分析。

这段代码的作用是对豆瓣电影的评分数据进行处理和分析，从而得到每部电影的平均评分。通过使用Hadoop分布式计算框架，可以充分利用分布式计算集群的计算能力，提高处理大规模数据的效率。这对于豆瓣等电影评分网站来说，可以帮助他们更好地了解用户对电影的评价，进而进行影片推荐和研究分析。同时，通过Hadoop的并行计算能力，可以加快数据处理速度，提高计算效率。