bindinput="input_usr

时间: 2024-04-21 22:26:08 浏览: 24
这个是一个输入事件的绑定,它将 input_usr 处理程序与某个输入框的输入事件绑定在一起。当用户在该输入框中输入文本时,input_usr 处理程序将被调用,以便对用户输入进行处理。请确保在页面 pages/login/login 中已经定义了 input_usr 处理程序,以便在用户输入时能够正确地处理文本。
相关问题

写一个input_usr

好的,以下是一个简单的 input_usr 处理程序的示例: ```javascript function input_usr(event) { // 获取输入框的值 const value = event.detail.value; // 对用户输入进行处理 // 这里可以进行一些逻辑处理,比如验证用户输入的格式等 // 输出处理后的结果 console.log(value); } ``` 这个处理程序将获取输入框的值,并对用户输入进行一些逻辑处理,最后将处理后的结果输出到控制台。您可以将处理程序中的逻辑替换为您自己的逻辑,以便满足您的需求。

def sign(): # get data np = new_pwd.get() npf = new_pwd_confirm.get() nn = new_name.get() # judge if data has already been registered; with open('usrs_info.pickle', 'rb') as usr_file: exist_usr_info = pickle.load(usr_file)

这段代码是一个函数,名为 `sign`。在函数中,首先通过 `get()` 方法获取了三个输入框中的数据,分别是 `new_pwd`、`new_pwd_confirm` 和 `new_name`。然后通过 `open()` 和 `pickle.load()` 方法,读取了保存用户信息的文件 `usrs_info.pickle` 中的数据,并将其存储在 `exist_usr_info` 变量中。 这个函数的后续操作,我无法确定,因为这段代码提供的信息不够完整。如果你有更多的代码或上下文信息,可以提供给我,我可以帮你更好地理解。

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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION #include "/usr/include/stb/stb_image.h" #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION #include "/usr/include/stb/stb_image_write.h" int main(int argc, char* argv[]) { if (argc < 4) { printf("Usage: %s input_file output_file scale\n", argv[0]); return 1; } char* input_file = argv[1]; char* output_file = argv[2]; float scale = atof(argv[3]); int width, height, channels; unsigned char* image_data = stbi_load(input_file, &width, &height, &channels, STBI_rgb_alpha); if (!image_data) { printf("Error: Failed to load image file %s\n", input_file); return 1; } int new_width = (int)round(scale * width); int new_height = (int)round(scale * height); unsigned char* new_image_data = (unsigned char*)malloc(new_width * new_height * 4); for (int y = 0; y < new_height; y++) { for (int x = 0; x < new_width; x++) { int src_x = (int)round(x / scale); int src_y = (int)round(y / scale); src_x = src_x >= width ? width - 1 : src_x; src_y = src_y >= height ? height - 1 : src_y; int src_index = (src_y * width + src_x) * 4; int dst_index = (y * new_width + x) * 4; new_image_data[dst_index] = image_data[src_index]; new_image_data[dst_index + 1] = image_data[src_index + 1]; new_image_data[dst_index + 2] = image_data[src_index + 2]; new_image_data[dst_index + 3] = image_data[src_index + 3]; } } stbi_write_jpeg(output_file, new_width, new_height, STBI_rgb_alpha, new_image_data, new_width * 4); stbi_image_free(image_data); free(new_image_data); return 0; }

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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