def fenlei(request): from snownlp import SnowNLP #自然语言处理包 for item in tqdm(WeiBo.objects.all()): emotion = '正向' if SnowNLP(item.content).sentiments >0.45 else '负向' WeiBo.objects.filter(id=item.id).update(emotion=emotion) return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})

这段代码是一个Django视图函数，用来对数据库中的微博内容进行情感分析，并将结果存储到数据库中。

具体来说，它导入了一个自然语言处理包Snownlp，然后使用for循环遍历WeiBo模型中的所有微博。对于每条微博，它使用Snownlp进行情感分析，如果情感指数大于0.45则将其标记为“正向”，否则标记为“负向”。最后使用update方法将标记结果存储到数据库中，并返回一个JSON格式的响应表示操作成功。

需要注意的是，这段代码是一个简单的情感分析示例，实际应用中可能需要更加复杂的模型和算法来提高准确度。

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add(event){ console.log(event) let product=event.detail.value wx.cloud.database().collection('product').add({ data:{ name:product.name, //fenlei:this.data.fenlei, price:Number(product.price), fenlei:this.data.title, src:this.data.cloudsrc[0], image:this.data.cloudimage, detail:product.detail, status:true, num:Number(product.num), sale:0, // time:util.formatTime(new Data()) } }).then(res=>{ console.log(res) wx.showToast({ title: '发布成功', }) this.setData({ name:'', price:'', fenlei:'', fenlei:'', currentIndex:-1, src:[], image:[], detail:'', num:'', }) }) },解释

这是一段小程序中的 JavaScript 代码，用于添加商品信息到云数据库中。当一个事件 `event` 被触发时，它会获取商品信息，并使用 `wx.cloud.database().collection('product').add()` 方法将商品信息添加到名为 `product` 的集合中。具体来说，添加的商品信息包括商品名称、价格、分类、图片、详情、库存数量等。当添加成功时，会弹出一个提示框提示添加成功，并将表单中的所有信息清空。

get_product_fenlei:function(e){ let that=this let index=e.currentTarget.dataset.index console.log(e.currentTarget.dataset.index) this.setData({ fenlei_now:e.currentTarget.dataset.name, }) that.get_product() }, // 获取当前分类商品 get_product:function(){ let that=this db.collection('product').where({ fenlei:that.data.fenlei_now, status:true//改变商品的状态-----上架------false下架---------- }).get({ success:function(res){ console.log('获取分类成功',res) that.setData({ product:res.data }) }, fail:function(res){ console.log('获取分类失败',res) }, }) },

这段代码是一个小程序的逻辑代码，主要实现了两个方法：

1. `get_product_fenlei`方法： 当用户点击商品分类时，根据点击的分类来更新当前页面显示的商品，并调用`get_product`方法获取该分类下的商品。

2. `get_product`方法：根据当前页面的分类`fenlei_now`，从数据库中获取该分类下的商品，并将获取到的数据更新到当前页面。

整个代码的核心功能是根据用户需求获取商品分类，并从数据库中获取该分类下的商品。