job = models.ForeignKey(JobInfo,on_delete=models.CASCADE)解释代码

时间: 2024-04-27 21:19:13 浏览: 209
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Django的models中on_delete参数详解

这段代码也是在 Django 中定义一个数据模型的类中的一行代码。它定义了一个外键字段，字段名称为 job，它是一个对另一个名为 JobInfo 的数据模型的引用。ForeignKey 是 Django 提供的一个字段类型，用于表示模型之间的关系。on_delete=models.CASCADE 则表示当被引用的 JobInfo 数据模型中的记录被删除时，与之有关联的所有记录都将被删除。这是一种级联删除的策略，它确保了数据的完整性和一致性。
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Android使用JobScheduler定期推送本地通知实例代码

在上面的代码中，我们使用 JobInfo.Builder 来创建一个 JobInfo 对象，并设置了这个 job 的各种参数，例如，是否需要充电、网络类型、是否系统重启后保留 job 等。然后，我们使用 JobScheduler 来 schedule 这个 job...

代码如下： import requestsfrom lxml import etreeimport numpy as npheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36", "Referer": "https://www.5iai.com/", "Origin": "https://www.5iai.com"}url = "https://www.5iai.com/api/job/list"response = requests.get(url, headers=headers)response.encoding = 'utf8'html = response.textroot = etree.HTML(html)node_list = root.xpath('//div[@class="jobInfo"]/a/text()')print(node_list)np.savetxt('daijing_list.txt', node_list, fmt='%s')

在你的代码中，你使用了requests和lxml库，向https://www.5iai.com/api/job/list发送了一个GET请求，以获取一个JSON格式的响应。然后，你将响应文本转换为了HTML文本，并使用XPath表达式从中提取了一些文本信息。...

con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() names = JobInfo.objects.values_list('workExperience', flat=True) print(names) # cursor.execute(sql) # data = cursor.fetchall() cursor.close() con.close()解释代码

这段代码是Python中使用MySQL数据库的代码示例。具体来说，它首先使用connect()函数连接到一个名为'boss'的MySQL数据库，用户和密码分别为'root'和'root'，端口号为3306，字符集为utf8mb4。 然后，它创建了一个游标...

Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"[id=".jobinfo__name"]"}

根据您提供的信息，"Message: no such element: Unable to locate element"是一个错误消息，意味着在页面中找不到指定的元素。这通常是由于以下几个原因导致的： 1. 元素选择器错误：请确保您使用的CSS选择器或其他...

if ("done".equals(userVideo.getProductionStatus())) { setUserVideoInfo(userVideo); List<JobInfo> jobList = userVideo.getJobList(); if (jobList != null) { for (JobInfo jobInfo : jobList) { if (jobInfo.getJobStatus() != 1) { continue; } if ("img-preferred".equals(jobInfo.getJobType())) { List<MiniJobImg> images = JSONArray.parseArray(jobInfo.getPhotoUrl(), MiniJobImg.class); for (MiniJobImg img : images) { MiniJobImg jobImg = imgMapper.selectOne(Wrappers.<MiniJobImg>lambdaQuery() .eq(MiniJobImg::getImgId, img.getImgId())); if (jobImg != null) { img.setDownloadState(jobImg.getDownloadState()); } } jobInfo.setPhotoUrl(JSON.toJSONString(images)); } MiniUserJob userJob = baseMapper.selectOne(Wrappers.<MiniUserJob>lambdaQuery() .eq(MiniUserJob::getJobId, jobInfo.getJobId())); jobInfo.setDownloadState(userJob != null ? userJob.getDownloadState() : 1); } }

MiniUserJob userJob = baseMapper.selectOne(Wrappers.<MiniUserJob>lambdaQuery().eq(MiniUserJob::getJobId, jobInfo.getJobId())); jobInfo.setDownloadState(userJob != null ? userJob.getDownloadState() :...

def get_img(field,targetImgSrc,resImgSrc): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)解释代码

1. 连接 MySQL 数据库，查询 jobinfo 表中的指定字段（field 参数）。 2. 将查询结果拼接成一个字符串 text。 3. 使用 jieba 库对字符串进行中文分词，得到分词后的字符串 string。 4. 打开指定的遮罩图片...

def get_addressCompanyTags_img(targetImgSrc,resImgSrc,addrress): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select companyTags from jobinfo where address = {addrress}" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i, item in enumerate(data): tags = json.loads(item[0]) for j in tags: text += j cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)有数据分析吗？具体是哪几行

这段代码是一个生成词云图的函数，它将从数据库中查询出符合地址要求的公司标签，将这些标签进行分词处理并生成词云图。 具体的数据分析包括： 第4行的SQL查询语句，是用来从数据库中获取符合地址要求的公司标签的...

import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='wrap']/text()") #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是用Python爬取...需要注意的是，这段代码中的xpath定位语句可能会因为网页结构的变化而失效，需要根据实际情况进行调整。同时，爬取网站数据也需要遵守相关法律法规和网站的使用规定，不得进行非法爬取行为。

def louDouData(): jobs = JobInfo.objects.filter(salaryMonth__gt=0) data = {} for j in jobs: x = str(j.salaryMonth) + '薪' if data.get(x, -1) == -1: data[x] = 1 else: data[x] += 1 result = [] for k, v in data.items(): result.append({ 'name': k, 'value': v }) return list(data.keys()), result解释代码，有数据分析吗？

这段代码也是一个 Django 项目中的一个函数，用于获取职位信息的柱状图数据。它首先从数据库中获取所有薪资月数大于0的职位信息，然后按照薪资月数进行分类，统计每种薪资月数的职位数量，并将结果转换成前端需要的...

def getCompanyStatusData(): jobs = JobInfo.objects.all() statusData = {} for job in jobs: if statusData.get(job.companyStatus,-1) == -1: statusData[job.companyStatus] = 1 else: statusData[job.companyStatus] += 1 result = [] for k,v in statusData.items(): result.append({ 'name':k, 'value':v }) return result def getTeachnologyData(type): if type == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(type=type) workTagData = {} for job in jobs: workTag = json.loads(job.workTag) for w in workTag: if not w: break; if workTagData.get(w,-1) == -1: workTagData[w] = 1 else: workTagData[w] += 1 result = sorted(workTagData.items(), key=lambda x:x[1],reverse=True)[:20] TeachnologyDataRow = [] TeachnologyDataColumn = [] for k,v in result: TeachnologyDataRow.append(k) TeachnologyDataColumn.append(v) return TeachnologyDataRow,TeachnologyDataColumn代码解释，有数据分析吗？

这段代码是用于从数据库中获取职位信息，并对不同公司状态的职位数量进行统计，同时还有一个获取技术标签数据的函数。这段代码中有一些数据处理过程，例如将公司状态职位数量统计结果转换为前端需要的格式，对技术...

import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers= { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } #url="https://www.5iai.com/#/jobList" url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) #node_list = root.xpath('//span[@class="datePay"]/text()') #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list = root.xpath('/html/body/div[3]/div/div[4]/div[1]/ul/li[2]/div[1]/a/text()') print(node_list) #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/77/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s') 检查一下该代码是否有误

这段代码有一些问题： 1. 第一行的 import re 似乎没有用到，可以删掉。 2. 第11行和第12行导入了重复的模块，可以删掉其中的一行。 3. 第14行和第15行重复定义了 root 变量，可以删掉其中的一行。 4. 第16行的 ...

def getTableData(): data = list(JobInfo.objects.all()) def map_fn(item): item.salary = json.loads(item.salary) item.companyPeople = json.loads(item.companyPeople) item.workTag = json.loads(item.workTag) if item.companyTags != '无': item.companyTags = json.loads(item.companyTags) if not item.pratice: item.salary = list(map(lambda x: str(int(x / 1000)), item.salary)) else: item.salary = list(map(lambda x: str(x), item.salary)) item.salary = '-'.join(item.salary) item.companyPeople = list(map(lambda x: str(x), item.companyPeople)) item.companyPeople = '-'.join(item.companyPeople) return item data = list(map(map_fn, data)) return data

这是一个 Python 函数，它从数据库中获取 JobInfo 对象，并对其中的一些属性进行处理，然后返回处理后的数据。具体来说，它将 salary、companyPeople 和 workTag 属性从 JSON 字符串转换为 Python 对象，如果 ...

cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall()解释这段代码

这段代码是使用 Python 语言和数据库操作模块进行数据库的查询操作。具体解释如下： 1. cursor = con.cursor(): 创建一个游标对象，用于执行 SQL 语句并获取查询结果。 2. sql = f"select {field} from jobinfo...

def getCompanyPie(type): if type == 'all': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(type=type) addressData = {} for i in jobs: if addressData.get(i.address, -1) == -1: addressData[i.address] = 1 else: addressData[i.address] += 1 result = [] for key, valye in addressData.items(): result.append({ 'name': key, 'value': valye }) return result[:57]解释代码

这段代码是一个 Django 程序，用于获取一个职位信息的饼图数据。其中，参数 type 表示职位类型。如果 type 为 'all'，则获取所有职位信息；否则，获取指定类型的职位信息。然后，程序遍历职位信息，统计每个...

con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string)v解释代码

这段代码是用来从 MySQL 数据库中获取 jobinfo 表中某个字段的内容，然后将这些内容进行分词处理，并输出分词结果。具体来说，这段代码使用 Python 的 mysql.connector 模块来连接 MySQL 数据库，然后使用 ...

def getCompanyBar(type): if type == 'all': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(type=type) natureData = {} for i in jobs: if natureData.get(i.companyNature, -1) == -1: natureData[i.companyNature] = 1 else: natureData[i.companyNature] += 1 return list(natureData.keys())[:30], list(natureData.values())[:30]解释代码，有数据分析吗？

这段代码定义了一个名为getCompanyBar的函数，它接受一个参数type，用于指定需要获取哪种类型的职位信息。如果type为字符串'all'，则返回所有职位信息，否则只返回指定类型的职位信息。然后，它创建了一个空...

def getBarData(educational, workExpirence): salaryList = ['0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'] if educational == '不限' and workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() elif workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) elif educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(workExperience=workExpirence) else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational, workExperience=workExpirence) jobsType = {} for j in jobs: if j.pratice == 0: if jobsType.get(j.type, -1) == -1: jobsType[j.type] = [json.loads(j.salary)[1]] else: jobsType[j.type].append(json.loads(j.salary)[1]) barData = {} for k, v in jobsType.items(): if not barData.get(k, 0): barData[k] = [0 for x in range(5)] for i in v: s = i / 1000 if s < 10: barData[k][0] += 1 elif s >= 10 and s < 20: barData[k][1] += 1 elif s >= 20 and s < 30: barData[k][2] += 1 elif s >= 30 and s < 40: barData[k][3] += 1 else: barData[k][4] += 1 legend = list(barData.keys()) if len(legend) == 0: legend = None return salaryList, barData, list(barData.keys())代码解释，有数据分析吗？

函数首先根据传入的参数筛选出符合条件的职位信息(JobInfo)，然后对符合条件的职位按照职位类型进行分组，统计每个职位类型的薪资分布情况，并返回一个包含薪资分布数据的字典(barData)和职位类型的列表(legend)。...

def getBarData(educational, workExpirence): salaryList = ['0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'] if educational == '不限' and workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() elif workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) elif educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(workExperience=workExpirence) else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational, workExperience=workExpirence) jobsType = {} for j in jobs: if j.pratice == 0: if jobsType.get(j.type, -1) == -1: jobsType[j.type] = [json.loads(j.salary)[1]] else: jobsType[j.type].append(json.loads(j.salary)[1]) barData = {} for k, v in jobsType.items(): if not barData.get(k, 0): barData[k] = [0 for x in range(5)] for i in v: s = i / 1000 if s < 10: barData[k][0] += 1 elif s >= 10 and s < 20: barData[k][1] += 1 elif s >= 20 and s < 30: barData[k][2] += 1 elif s >= 30 and s < 40: barData[k][3] += 1 else: barData[k][4] += 1 legend = list(barData.keys()) if len(legend) == 0: legend = None return salaryList, barData, list(barData.keys())有数据分析的代码是哪几行

这段代码是一个 Django 项目中的一个函数，用于获取职位信息的薪资柱状图数据。根据用户选择的学历和工作经验，统计不同职位类型在不同薪资范围内的职位数量，并将结果转换成前端需要的格式，返回一个列表。 数据...

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