Node.js流式传输至PostgreSQL演示教程

需积分: 5 0 下载量 93 浏览量 更新于2024-11-06 收藏 227KB ZIP 举报
资源摘要信息:"流式传输到PostgreSQL的演示文稿展示了如何使用Node.js构建一个应用程序,该应用程序可以将数据流式传输到PostgreSQL数据库中。这一过程涉及到多种技术的结合使用,包括前端技术、Node.js开发、构建工具和数据库技术。本演示文稿的目的是为了指导开发者如何通过流式传输技术高效地将数据持久化到PostgreSQL数据库中,从而实现高性能的数据处理和存储。 首先,演示文稿提到了前端技术的使用,即使用了`bower`这一前端依赖管理工具。`bower`是一个能够管理Web前端库和组件的工具,允许开发者从`bower`的仓库中安装、更新和卸载前端依赖。在演示文稿中,开发者首先需要安装全局`bower`,通过命令行运行`npm install -g bower`来完成安装。这一步骤是为了确保前端组件可以被正确地管理和引入到项目中。 接下来,演示文稿中提到了`gulp`的使用。`gulp`是一个自动化构建工具,它允许开发者定义和执行任务,从而简化构建流程。在这个场景中,`gulp`被用于预览服务器的启动和执行其他相关任务。为了使用`gulp`,同样需要全局安装,通过运行`npm install -g gulp`来安装`gulp`命令行工具。安装完成后,可以通过`gulp`定义的`serve`任务来启动一个本地服务器,使得开发者可以在本地查看幻灯片。 演示文稿继续说明了如何通过`npm`安装项目依赖项。`npm`是Node.js的包管理工具,允许开发者管理项目中使用的Node.js模块。这里提到了`npm install`命令,它用于安装项目`package.json`文件中定义的依赖项。在安装了Node.js的全局`bower`和`gulp`之后,`npm install`会将项目所需的其他依赖(例如Node.js模块)安装到当前项目目录中。 `bower install`命令紧随`npm install`之后,用于安装项目中`bower.json`文件声明的前端依赖。在依赖项全部安装完毕之后,演示文稿提到了运行`gulp serve`命令,这将启动一个本地的预览服务器,允许开发者在本地环境里查看幻灯片,并确保应用程序和所有依赖项均正确工作。 演示文稿的背景主题是JavaScript,它是一种广泛使用的脚本语言,被设计为在浏览器中执行。JavaScript是构建Web应用程序的核心语言之一,与Node.js结合,JavaScript的能力得以扩展到服务器端,使得开发者能够使用JavaScript编写从客户端到服务器端的全栈应用程序。Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,它使得JavaScript能够脱离浏览器执行,常用于构建高性能的网络服务和API。 最后,压缩包子文件的文件名称列表中提到的`ger_nodejs_talk-master`是该项目的目录或文件名。`-master`通常表明这是项目的主分支或主要版本,意味着该目录或文件是存放整个演示文稿项目的主要内容和代码的地方。"

import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())修改这段代码的bugimport pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

2023-05-29 上传