for pageNum in range(1,501): new_url = format(url%pageNum) page = requests.get(url=new_url,headers=headers) tree = etree.HTML(page.text) section_list = tree.xpath('//*[@id="__next"]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]/div[3]/section') z = [] for section in section_list: z1 = section.xpath('./div[1]/div/a/div/div[2]/div/p/span[1]/text()')#评论人 # z1 = 'https://www.dongchedi.com'+section.xpath('./div[1]/div/a/@href')[0]#评论人网址 z2 = section.xpath('./div[2]/p/a/span/text()')#评论内容 x = {} x['评论人'] = z1 x['内容'] = z2 z.append(x) print(pageNum) with open('懂车帝问答星瑞.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as fp: writer = csv.writer(fp) if(pageNum==1): writer.writerow(['评论人', '内容']) for i in z: writer.writerow(i.values()) else: for i in z: writer.writerow(i.values()) print("写入csv文件完成！") time.sleep(5) 这个代码具体代表什么意思

时间: 2024-04-05 09:32:28 浏览: 97
RAR

simple_page.rar_page_struts 分页

这段代码是一个Python爬虫程序，用于爬取懂车帝问答中某个页面的评论数据，并将其存储到CSV文件中。下面是代码的具体分析： 1. for pageNum in range(1,501): 循环遍历1到500页的评论数据。 2. new_url = format(url%pageNum) 格式化URL，将pageNum填充到URL中。 3. page = requests.get(url=new_url,headers=headers) 发送GET请求，获取懂车帝问答页面的HTML代码。 4. tree = etree.HTML(page.text) 将HTML代码转换为XPath解析树。 5. section_list = tree.xpath('//*[@id="__next"]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]/div[3]/section') 使用XPath表达式获取所有评论区块。 6. z = [] 创建一个空的列表，用于存储所有评论数据。 7. for section in section_list: 循环遍历所有评论区块。 8. z1 = section.xpath('./div[1]/div/a/div/div[2]/div/p/span[1]/text()')#评论人 使用XPath表达式获取评论人的姓名。 9. z2 = section.xpath('./div[2]/p/a/span/text()')#评论内容 使用XPath表达式获取评论内容。 10. x = {} 创建一个字典，用于存储一条评论数据。 11. x['评论人'] = z1 将评论人的姓名存储到字典中。 12. x['内容'] = z2 将评论内容存储到字典中。 13. z.append(x) 将字典存储到列表中。 14. with open('懂车帝问答星瑞.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as fp: 打开CSV文件，以追加模式写入数据。 15. writer = csv.writer(fp) 创建一个CSV写入器。 16. if(pageNum==1): 如果是第一页，则写入CSV文件的第一行表头。 17. writer.writerow(['评论人', '内容']) 18. for i in z: 将所有评论数据写入CSV文件。 19. writer.writerow(i.values()) 20. else: 如果不是第一页，则直接将所有评论数据写入CSV文件。 21. for i in z: 22. writer.writerow(i.values()) 23. time.sleep(5) 程序暂停5秒，以避免爬虫过于频繁访问服务器。
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JSP_page.zip_jsp分页_jsp实现分页_page

int totalPages = (totalRecords + recordsPerPage - 1) / recordsPerPage; 2. 获取当前页数：通常从请求参数中获取，如pageNo。 java int currentPage = request.getParameter("pageNo") != null ? ...
pdf

JavaScript获取URL参数的方法之一

若地址栏URL为：abc.html?m=tomms&c=allsearchlist&pageNo=1&pageNum=20&text=1 [removed] //JavaScript获取url，并把url中的参数变成数组的方法，arr数组的值就是各参数值 var url = [removed].href.toString();...

class QichexinxiSpider(scrapy.Spider): name = 'qichexinxiSpider' spiderUrl = 'https://www.yoojia.com/api/conditionsearch?token=1_526c1239fc0b0512a2bd13ac6b962f5f&sort=4&pn={}&rn=25&monitor=CAR_DATABASE_pc&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC' start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) def start_requests(self): plat = platform.system().lower() if plat == 'linux' or plat == 'windows': connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, '0p5u9_qichexinxi') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return pageNum = 1 + 1 for url in self.start_urls: for page in range(1, pageNum): next_link = url.format(page) yield scrapy.Request( url=next_link, callback=self.parse )

这是一个使用 Python 的 Scrapy 框架编写的爬虫程序，用于爬取汽车信息网站中的...在 start_requests 方法中，爬虫程序会循环访问不同的页数，从而获取更多的数据。如果数据库中已经存在相同的表，则不再进行数据爬取。

使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时，代码只得到前几个url处理后的结果，之后的url代码并未做处理，且代码没有报错，这种情况该如何解决： def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

在使用spark-submit运行代码时，可能会遇到以下几种情况导致只处理了前几个url而后面的url没有被处理： 1. 数据量过大导致内存不足：如果处理的url数量较大，可能会导致内存不足而无法处理所有的url。可以尝试增加...

if __name__ == '__main__': file_name = '51job-python开发岗位.csv' key_words = ['python开发', 'django开发'] for key in key_words: for page in range(1, 101): print(f'抓取职位关键词：{key} 的第 {page} 页') url = f'https://we.51job.com/api/job/search-pc?api_key=51job×tamp={int(time.time())}&keyword={parse.quote(key)}&searchType=2&function=&industry=&jobArea=000000&jobArea2=&landmark=&metro=&salary=&workYear=°ree=&companyType=&companySize=&jobType=&issueDate=&sortType=0&pageNum=50&requestId=6ad8715396f546e6bedc7f56165573fa&pageSize=20&source=1&accountId=&pageCode=sou%7Csou%7Csoulb' get_page(url) time.sleep(random.randint(2, 6)) data_df = pd.read_csv(file_name, header=None, names=['职位名称', '薪资', '工作地点', '发布时间', '公司名称', '经营范围', '公司性质', '职位福利', '学历要求', '经验要求']) data_df.to_excel(file_name.replace('.csv', '.xlsx'), index=False) os.remove(file_name)怎么解决url返回的内容为空或无效

可以使用异常处理来解决url返回的内容为空或无效的问题，可以在get_page函数中使用try-except语句来捕获异常，如果出现异常则打印错误信息并跳过该url的抓取，例如： def get_page(url): try: response = ...

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。 2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入urlencode函数。 3. 可以将函数或代码段封装成函数或类，使...

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕！') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕！！！") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/上交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/上交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕！...

filename = 'D:\\study\\喜马拉雅\\评书' if not os.path.exists(filename): os.mkdir(filename) mulu_dizhi = 'https://www.ximalaya.com/revision/album/v1/getTracksList?albumId=30210574&pageNum=1&sort=0&pageSize=30' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36' } mulu_xinxi = requests.get(mulu_dizhi, headers=headers).json() mulu_xinxi = mulu_xinxi['data']['tracks'] # print(mulu_xinxi) for yinpin_xinxi in mulu_xinxi: # print(yinpin_xinxi) yinpin_title = yinpin_xinxi['title'] print(yinpin_title) play_dizhi = f'https://www.ximalaya.com/revision/play/v1/audio?id={yinpin_xinxi["trackId"]}&ptype=1' yinpin_data = requests.get(play_dizhi, headers=headers).json() # print(yinpin_data) yinpin_dizhi = yinpin_data['data']['src'] print(yinpin_dizhi)

这段代码是用来下载喜马拉雅上某个专辑的音频文件。...请注意，这段代码使用了os、requests等库，你需要确保已经正确导入这些库。另外，mulu_dizhi是专辑的接口地址，你可以根据需要修改为自己想要下载的专辑。

SSLError: HTTPSConnectionPool(host='www.tianyancha.com', port=443): Max retries exceeded with url: /search?key=1%E3%81%AEij%E5%93%A6&sessionNo=1689216480.98568432&pageNum=1&base=fj&cacheCode=00350102V2020&estiblishTimeStart=0&estiblishTimeEnd=1 (Caused by SSLError(SSLError(1, '[SSL: WRONG_VERSION_NUMBER] wrong version number (_ssl.c:1129)')))

response = requests.get(url, verify=False, headers={'Host': 'www.tianyancha.com'}, port=443, ssl_context=ssl_context) 通过创建自定义的SSL上下文，并将其最低TLS版本设置为TLSv1.2，你可以尝试解决...

var vm = new Vue({ el: "#app", data: { stus: [], loading: true, total: 0, pageNum: 1, limit: 2, centerDialogVisible: false, stu: {}, types: {}, dlgTitle: "学生信息编辑", isEdit: true }, methods: { getData: function () { var self = this; axios.get(http://localhost:3000/stus?_page=${self.pageNum}&_limit=${self.limit}&_expand=type) .then(function (response) { self.stus = response.data; console.log(response); self.loading = false; self.total = response.headers["x-total-count"] - 0; }) .catch(function (error) { console.log(error); self.loading = false; }); },根据这段代码新建一个vm对象

pageNum: 1, limit: 2, centerDialogVisible: false, stu: {}, types: {}, dlgTitle: "学生信息编辑", isEdit: true }, methods: { getData: function () { var self = this; axios.get(...

前端传来的搜索条件 1. pageNum: 1 2. pageSize: 20 3. schoolId: 12 4. clockTime_begin: 2023-08-02 5. clockTime_end: 2023-08-03 <select id="selectAttStudentRecordList" parameterType="AttStudentRecord" resultMap="AttStudentRecordResult"> <include refid="selectAttStudentRecordVo"/> <where> <if test="schoolId != null "> and school_id = #{schoolId}</if> <if test="parentId != null "> and parent_id = #{parentId}</if> <if test="studentId != null "> and student_id = #{studentId}</if> <if test="stuName != null and stuName != ''"> and stu_name like concat('%', #{stuName}, '%')</if> <if test="stuNo != null and stuNo != ''"> and stu_no = #{stuNo}</if> <if test="cardNo != null and cardNo != ''"> and card_no = #{cardNo}</if> <if test="clockType != null "> and clock_type = #{clockType}</if> <if test="imgUrl != null and imgUrl != ''"> and img_url = #{imgUrl}</if> <if test="clock_time != null" > and clock_time =#{clockTime}</if> <if test="channelName != null and channelName != ''"> and channel_name like concat('%', #{channelName}, '%')</if> <if test="deviceId != null "> and device_id = #{deviceId}</if> <if test="tenantId != null "> and tenant_id = #{tenantId}</if> and del_flag = 0 </where> </select> 我在xml文件中的where要怎么写

你可以根据需要添加其他条件，如pageNum、pageSize等。 请注意，示例中使用了>=和<=来表示大于等于和小于等于的比较操作符，这是因为XML文件中需要使用实体编码来表示特殊字符。 希望这能帮到你！...

Access to fetch at 'http://localhost:9091/user/page?pageNum=2&pageSize=3' from origin 'http://localhost:8080' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. If an opaque response serves your needs, set the request's mode to 'no-cors' to fetch the resource with CORS disabled. :9091/user/page?pageNum=2&pageSize=3:1 Failed to load resource: net::ERR_FAILED HomeView.vue:145 Uncaught (in promise) TypeError: Failed to fetch at VueComponent.created (HomeView.vue:145:1) at invokeWithErrorHandling (vue.runtime.esm.js:3017:1) at callHook$1 (vue.runtime.esm.js:4031:1) at Vue._init (vue.runtime.esm.js:5693:1) at new VueComponent (vue.runtime.esm.js:5826:1) at createComponentInstanceForVnode (vue.runtime.esm.js:4544:1) at init (vue.runtime.esm.js:4406:1) at merged (vue.runtime.esm.js:4561:1) at createComponent (vue.runtime.esm.js:6567:1) at createElm (vue.runtime.esm.js:6521:1)

这个错误是由于浏览器的同源策略（Same-Origin Policy）导致的。同源策略要求网页只能请求同源（协议、域名、端口号都相同）的资源，否则会出现跨域错误。 ... ...你可以在后端代码中添加以下代码： ...

0" :total="total" v-model:page="queryParams.pageNum" v-model:limit="queryParams.pageSize" @pagination="getList" /> function getList(val) { if (val.limit) { queryParams.value.pageSize = val.limit queryParams.value.pageNum = val.page } loading.value = true; listUser(proxy.addDateRange(queryParams.value, dateRange.value)).then(res => { loading.value = false; userList.value = res.rows; total.value = res.total; }); };

通过v-model:page="queryParams.pageNum"和v-model:limit="queryParams.pageSize"实现双向绑定，将父组件中的queryParams.pageNum和queryParams.pageSize与分页组件的当前页码和每页显示数量进行关联。...

优化这段代码 switch (this.form.productType) { case 1: data = this.ticketData(); BatchEndorseAPI.ticketList({ ...data, pageSize: this.pagination.pageSize, pageNum: this.pagination.pageNum, }).then((res: any) => { this.loading = false; if (res.code == 200) { this.tbData = res.data.list; this.pagination.totalCount = res.data.total; } else { this.$message.error(res.msg); } }); break; case 3: data = this.theatreData(); BatchEndorseAPI.theatreList({ ...data, pageSize: this.pagination.pageSize, pageNum: this.pagination.pageNum, }).then((res: any) => { this.loading = false; if (res.code == 200) { this.tbData = res.data.list; this.pagination.totalCount = res.data.total; } else { this.$message.error(res.msg); } }); break; default: break; }

apiFunc({...data, pageSize: this.pagination.pageSize, pageNum: this.pagination.pageNum}).then((res: any) => { this.loading = false; if (res.code == 200) { this.tbData = res.data.list; this....

if data["pageNum"] > 3: get_wid_bady(all_data) print('总共获取到{}条WID数据'.format(len(all_data))) print("写入成功") starttime = endtime print("开始时间") print(starttime) endtime += 200000000 print("结束时间") print(endtime)

1. 调用get_wid_bady(all_data)函数，传入all_data作为参数。 2. 打印输出字符串，其中包含all_data列表的长度，使用len(all_data)获取列表长度。 3. 打印输出字符串"写入成功"。 4. 将endtime的值赋给...

controller.selectByProdCodeBetech = function (request) { ksys.trclog(this.request.prod_code); var initSql = "select t.* from fms_prod_nav t "; if (this.request.prod_code != "" && this.request.prod_code != null) { initSql = "select * from (" + initSql + ")" + " t where t.prod_code = '" + this.request.prod_code.id + "'"; } ksys.trclog(initSql); var statement = kdb.prepare("select count(1) as total from (" + initSql + ") t "); statement.execute({prod_code: this.request.prod_code.id}); var row = statement.fetchRow(); var total = row.total; var sql = fmsSys.getLimitSql(initSql, this.request.pageNum, this.request.pageLength); var sqlrst = kdb.prepare("" + sql + "order by nav_date"); sqlrst.execute({prod_code: this.request.prod_code.id}); ksys.trclog(sqlrst.getFullStatement()); var arr = []; while (( row = sqlrst.fetchRow() ) != null) { row.nav = row.nav.toFixed(6); row.total_nav = row.total_nav.toFixed(6); ksys.trclog(row); arr.push(row); } ksys.trclog(arr.length); ksys.trclog(arr); kdb.txCommit(); comMq.RetWeb({ retcode: '0000', total: total, rows: arr }) };

这是一段 JavaScript 代码，看起来是一个函数的定义。该函数的名称是 selectByProdCodeBetech，它接收一个参数 request。函数主要作用是从 fms_prod_nav 表中查询数据，并返回结果。 函数的第一行使用了 ...

import arcpy import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') Data1 = arcpy.GetParameterAsText(0) Data2 = arcpy.GetParameterAsText(1) Data3 = arcpy.GetParameterAsText(2) Data4 = arcpy.GetParameterAsText(3) Data5 = arcpy.GetParameterAsText(4) Data6 = arcpy.GetParameterAsText(5) mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT") for pageNum in range(1, mxd.dataDrivenPages.pageCount + 1): mxd.dataDrivenPages.currentPageID = pageNum fieldname=Data4 #修改自己想要的字段,驱动字段 a=mxd.dataDrivenPages.pageRow.getValue (fieldname) if os.path.exists(Data1): # 判断是否存在文件夹 path_2=os.path.join(Data1,str(Data2) + str(a)) print(path_2) arcpy.mapping.ExportToJPEG(mxd, path_2 + Data5 + ".jpg",resolution=Data3) # 按照字段名称出图D3为分辨率 mxd.saveACopy( path_2 + Data5 + ".mxd") # 按照字段名称 保存mxd mxd.saveACopy( path_2 + Data5 + Data6 + ".mxd",Data6) # 转存为低版本D6为版本号 else: print("当前目录下不存在该文件夹，调用 makedirs 创建该文件夹") os.makedirs(Data1) path_2=os.path.join(Data1,str(Data2) + str(a)) print(path_2) arcpy.mapping.ExportToJPEG(mxd, path_2 + Data5 + ".jpg",resolution=Data3) mxd.saveACopy( path_2 + Data5 + ".mxd") mxd.saveACopy( path_2 + Data5 + Data6 + ".mxd",Data6) del mxd

- Data1: 文件夹路径 - Data2: 文件名前缀 - Data3: 导出JPEG的分辨率 - Data4: 数据驱动页面的字段名称 - Data5: 导出的JPEG文件名后缀 - Data6: 保存的低版本MXD文件的版本号 代码首先获取当前地图文档（mxd），...

修改这段代码： methods: { //请求获取页数和当前页 getSome() { this.$http({ url: '/orders', method: 'get', params: { pagenum: this.message.pagenum, pagesize: this.message.pagesize, query: this.message.query, }, }).then((res) => { this.total = res.data.data.total this.ListData = res.data.data.goods console.log(res) }).catch(err=>{ console.log(err); }) }, handleSizeChange(newsize) { this.message.pagesize = newsize this.getSome() }, handleCurrentChange(newpage) { this.message.pagenum = newpage this.getSome() }, }}

<li v-for="item in ListData" :key="item.id">{{ item.name }} - {{ item.price }} <!-- 分页器 --> :current-page="message.pagenum" :page-size="message.pagesize" :total="total" @size-change=...
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Vue2 全家桶 + Vant 搭建大型单页面商城项目 新蜂商城前床分离版本-前端Vue 项目源码.zip

newbee-mall 项目是一套电商系统，包括 newbee-mall 商城系统及 newbee-mall-admin 商城后台管理系统，基于 Spring Boot 2.X 和 Vue 以及相关技术栈开发。前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上市、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单、订单结算流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。本仓库中的源码为新蜂商城前分离版本的 Vue 项目（Vue 版本为 2.x），主要前端开发人员，右上角 API 源码在另外一个仓库newbee-mall-api。新蜂商城 Vue 版本线上预览地址http://vue-app.newbee.ltd，账号可自行注册，建议使用手机模式打开。前储物版本包括四个仓库新蜂商城耳机接口 newbee-mall-api新蜂商城 Vue2 版本 newbee-mall-vue-app新蜂商城 Vue3 版本 newbee-mall-vue3-app新蜂商城后台管理系统 Vue3

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newbee-mall 项目是一套电商系统，包括 newbee-mall 商城系统及 newbee-mall-admin 商城后台管理系统，基于 Spring Boot 2.X 和 Vue 以及相关技术栈开发。前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上市、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单、订单结算流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。本仓库中的源码为新蜂商城前分离版本的 Vue 项目（Vue 版本为 2.x），主要前端开发人员，右上角 API 源码在另外一个仓库newbee-mall-api。新蜂商城 Vue 版本线上预览地址http://vue-app.newbee.ltd，账号可自行注册，建议使用手机模式打开。前储物版本包括四个仓库新蜂商城耳机接口 newbee-mall-api新蜂商城 Vue2 版本 newbee-mall-vue-app新蜂商城 Vue3 版本 newbee-mall-vue3-app新蜂商城后台管理系统 Vue3
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Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。