检测此代码是否规范var pageId=document.querySelector('#background'+ key) console.log('查看当前页与窗口距离',pageId.offsetTop) window.scrollTo({ 'top':pageId.offsetTop, 'behavior':'smooth' })

这段代码的格式并不符合规范。以下是按照常见的 JavaScript 代码规范对其进行修改后的版本：

var pageId = document.querySelector('#background' + key);
console.log('查看当前页与窗口距离', pageId.offsetTop);
window.scrollTo({
  top: pageId.offsetTop,
  behavior: 'smooth'
});

修改的主要内容包括：

1. 在变量声明和赋值之间添加了空格，提高了可读性。
2. 移除了多余的空格。
3. 在对象字面量的键值对之间使用了冒号后的空格。
4. 将单引号改为了双引号，以保持一致性。

请注意，这只是一种常见的代码规范，具体的规范可能因项目或团队而异。

相关问题

const pageId =data.formData&&data.formData.facetId 和const pageId =data？.formData？.facetId 的区别

在这两个JavaScript表达式中，`const pageId = data.formData && data.formData.facetId` 和 `const pageId = data?.formData?.facetId` 都试图从 `data` 对象获取名为 `formData` 的属性，进一步访问其中的 `facetId` 属性。但是它们在处理 undefined 或 null 值的方式上有显著区别：

1. **短路运算符 (&&)**: 当 `data.formData` 为 falsy（即 undefined、null、false、0、NaN 等）时，表达式会立即停止检查，因为后续的 `data.formData.facetId` 将不会执行。所以如果 `data.formData` 不存在或者值为 false，则 `pageId` 被赋值为 `undefined`。

   // 如果 formData 不存在，pageId 将保持未定义
   const pageId = data.formData && data.formData.facetId;

2. **空合并操作符 (?)**: 这是一个新的特性，在ES2020中引入，它也是短路的。当 `data.formData` 为 null 或 undefined 时，`.`运算符会跳过尝试访问 `formData.facetId`。这种方式可以避免 `TypeError`，使得表达式更加健壮。

   // 如果 formData 不存在或 null，pageId 仍会得到 undefined
   const pageId = data?.formData?.facetId;

总结来说，`data?.formData?.facetId` 更加安全，能处理 `data` 为空的情况，并且只有在 `data`、`formData` 都存在且非 null 时才会尝试访问 `facetId`。

麻烦请以以下代码为基础进行修改，增加体现“enumerate函数获取到pageId在pageId_list中的索引，并将索引作为参数传递给process_page函数”的代码：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col import pandas as pd spark = SparkSession.builder \ .appName("APP") \ .master("yarn") \ .getOrCreate() # 定义一个函数用于处理每个pageId的数据 def process_page(pageId, index): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 使用index来获取pageId在pageId_list中的索引 pageId_index = index # 对data进行相关复杂的数据处理，使用pageId_index来获取索引 get_page_message(data, pageId_index) # 将pageId_list转化为一个RDD，并对每个pageId应用process_page函数 spark.sparkContext.parallelize(pageId_list).foreach(process_page) # 构建answer_pd DataFrame answer_pd = pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b # 将answer_pd DataFrame写入Hive表 dt = 'database.table' # 数据库和表名 spark.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt) spark.stop()

以下是修改后的代码，体现了使用`enumerate`函数获取到`pageId`在`pageId_list`中的索引，并将索引作为参数传递给`process_page`函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import pandas as pd

spark = SparkSession.builder \
    .appName("APP") \
    .master("yarn") \
    .getOrCreate()

# 定义一个函数用于处理每个pageId的数据
def process_page(pageIdIndexPair):
    pageId = pageIdIndexPair[0]
    index = pageIdIndexPair[1]
    
    timestamp_ms = int(time.time() * 1000)
    params = {
        'time': timestamp_ms,
        'pageId': pageId
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    html = response.text
    data = json.loads(html)
    
    # 对data进行相关复杂的数据处理，使用index来获取索引
    get_page_message(data, index)

# 将pageId_list转化为一个RDD，并使用enumerate函数获取索引和值的对应关系
pageIdIndexPairs = list(enumerate(pageId_list))

# 对每个(pageId, index)对应用process_page函数
spark.sparkContext.parallelize(pageIdIndexPairs).foreach(process_page)

# 构建answer_pd DataFrame
answer_pd = pd.DataFrame()
answer_pd['a'] = a
answer_pd['b'] = b

# 将answer_pd DataFrame写入Hive表
dt = 'database.table' # 数据库和表名
spark.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

spark.stop()

在上述代码中，我对`process_page`函数进行了修改，将`pageId`和`index`作为一个元组`(pageId, index)`传递给`process_page`函数。在`foreach`方法中，我们使用`enumerate`函数获取到`pageId`在`pageId_list`中的索引，并将索引和值的对应关系保存为`(pageId, index)`的形式。

然后，使用`parallelize`方法将`(pageId, index)`对应的列表转化为一个RDD，并通过`foreach`方法对每个`(pageId, index)`应用`process_page`函数。

这样，就体现了使用`enumerate`函数获取到`pageId`在`pageId_list`中的索引，并将索引作为参数传递给`process_page`函数。