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    D3.js库-1-入门篇

    从今天开始可视化库\color{red}{D3.js}的第一章-入门篇咯? ? 什么是D3.js D3指的是Data-Driven Documents,js即Javascript,是后缀名。...先看看官网上对D3.js库的定义: D3.js is a JavaScript library for manipulating documents based on data.D3 helps you...翻译成中文大致意思为: D3.js 是基于数据驱动文档工作方式的一款JavaScript函数库,主要用于网页作图、生成互动图形,是最流行的可视化库之一。....js库的几大特点: 一款基于JavaScript的函数库 借助HTML、SVG和CSS等实现可视化 组件强大,通过数据驱动的方式来操作DOM 安装 下载最新的版本V5.16.0。....js 第一个推荐的网站肯定是D3官网,包含很多的示例和API文档,都是根据最新的版本发布的。

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    D3.js库-2-选择数据和绑定元素

    D3.js库-2-选择元素和绑定数据 选择元素和绑定数据可以说是后续进行D3库操作的基础,所以需要掌握其基本操作 选择集 select() selectAll() 绑定元素 datum():单个元素...); //选择body中的svg元素 const rects = svg.selectAll("rect"); //选择svg中所有的svg元素 选择集和绑定数据通常是一起使用的 如何绑定数据 D3...例如:如果网页中有一个数字2和元素X,D3.js库就可以将它们绑定在一起。...: data():将一个数组绑定到选择集上,采用的是一一对应的关系,\color{red}{常用函数} datum():将一个元素绑定到所有选择集上,\color{red}{用的少} datum使用 示例...代码解释 datum方法将str字符串绑定在3个p选择集上 通过无名函数funtion(d,i),访问到绑定的元素: d代表数据,也就是和某个元素绑定的数据 i代表索引,从0开始 data使用 示例

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    前端框架与库-D3.js数据可视化基础

    D3.js(Data-Driven Documents)是一个强大的JavaScript库,用于创建动态、交互式的可视化图表。...无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图,D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识,探讨一些常见的问题及易错点,并提供解决方案和代码示例。...D3.js的核心概念 D3.js的核心在于将数据绑定到DOM元素上,然后根据数据动态更新和修改这些元素。主要组件包括数据绑定、选择器、过渡动画和缩放等。...代码示例:创建一个简单的条形图 示例,我们不仅了解了D3.js的基本用法,还探讨了一些常见的问题及其解决策略。掌握这些基础知识后,你可以开始探索更复杂的数据可视化项目,利用D3.js的强大功能创造引人入胜的图表。

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    前端框架与库-D3.js数据可视化基础

    D3.js(Data-Driven Documents)是一个强大的JavaScript库,用于创建动态、交互式的可视化图表。...无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图,D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识,探讨一些常见的问题及易错点,并提供解决方案和代码示例。...D3.js的核心概念 D3.js的核心在于将数据绑定到DOM元素上,然后根据数据动态更新和修改这些元素。主要组件包括数据绑定、选择器、过渡动画和缩放等。...代码示例:创建一个简单的条形图 示例,我们不仅了解了D3.js的基本用法,还探讨了一些常见的问题及其解决策略。掌握这些基础知识后,你可以开始探索更复杂的数据可视化项目,利用D3.js的强大功能创造引人入胜的图表。

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    Jenkins 共享库使用示例

    为了解决这个问题,Jenkins 中提供了共享库的概念来解决重复代码的问题,我们只需要将公共部分提取出来,然后就可以在所有的 Pipeline 中引用这些共享库下面的代码了。 ? 共享库是什么?...共享库(shared library)是一些独立的 Groovy 脚本的集合,我们可以在运行 Pipeline 的时候去获取这些共享库代码。...使用共享库一般只需要3个步骤即可: 首先创建 Groovy 脚本,添加到 Git 仓库中 然后在 Jenkins 中配置将共享库添加到 Jenkins 中来 最后,在我们的流水线中导入需要使用的共享库:...示例 新建一个名为 pipeline-library-demo 的文件夹,将该项目加入到 Git 仓库中。...共享库创建完成后,我们需要让 Jenkins 知道这个共享库,我们可以从 Jenkins 的 Web 页面进行添加。

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    YashanDB数据库应用示例

    在软件开发中,数据库性能对于应用的整体表现至关重要。尤其在面对海量数据和高并发请求时,如何优化查询速度成为了许多开发者关注的焦点。...YashanDB作为一款高效的数据库解决方案,提供了多种优化手段来确保数据的快速存取和良好的并发性能。...每个事务在执行时会快照数据库的状态,以确保数据的一致性。YashanDB对事务的管理不仅支持ACID特性,还提供了多种事务隔离级别,适应不同的业务场景。...通过控制事务的隔离级别,可以在一定程度上降低读写冲突,提升数据库的性能。核心功能点查询优化YashanDB内置了强大的SQL优化引擎,能够自动优化执行计划。...对敏感数据实施加密措施,并启用数据库审计,确保数据安全与合规。结论YashanDB提供了一整套高效、灵活且可靠的数据库管理解决方案,在处理海量数据和复杂业务场景时展现出卓越的性能。

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    利用Python requests库爬虫程序示例

    如果想要一个使用Python requests库的爬虫程序。首先,我需要确认他们的具体需求是什么。...可能他们需要基本的爬虫示例,或者有特定的网站要抓取,但用户没有提到具体网站,所以最好提供一个通用的例子。接下来,我应该考虑requests库的基本用法。...然后,用户可能需要解析HTML内容,这时候通常会用到BeautifulSoup或者lxml库。但用户只提到了requests,所以可能需要额外提醒他们安装解析库。...以下是一个使用 Python requests 库的基础爬虫程序示例,包含基本功能和注释说明:import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup # 用于解析HTML​...模拟浏览器访问异常处理:网络请求异常(超时、连接失败等)通用异常捕获响应验证:检查 status_code 是否为 200使用 response.text 获取网页内容HTML解析:使用 BeautifulSoup 解析库示例提取链接和标题超时设置

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