1、json文件的保存与加载 一般来说,我创建字典、保存为json文件、加载json文件的常用做法如下面代码所示。
不打算公开的,不过转念一想,反正又没人看,就发出来吧。 这是使用C#来实现的JS加密的,被加密的JS文件,代码需要写的规范,不能少了分号(;)等js中可能会被忽略的符号。 下面是完整代码,自己看吧
2.字典转json:json.dumps(dict,ensure_ascii=False),加,ensure_ascii=False转换之后无中文乱码
https://github.com/jonschlinkert/sublime-markdown-extended
http://lol.qq.com/web201310/info-heros.shtml
打开英雄联盟官网,点击游戏资料,继续按F12,按F5刷新,就会发现有一个champion.js文件,复制这个js文件的地址.和王者荣耀不同,这个是js而王者是json比较好处理。js中有英雄的编号和名字,将keys中的数据拿出来
在上一节当中,我们使用到了字典来进行翻译我们的渠道类型等等字段,那么这一节我们就来分析一下字典的原理。
搜狗提供了微信公众号的链接,尽管里面只有10条最新文章数据,但是还是值得一抓的。
我是一名自学敲代码的管理学研究生,喜欢 js/ts 但是菜得不行,平常挺关注国内的前端圈。
ps: python的声明的数组其实很JavaScript声明是一样的,只是没有声明类型
一个月前心血来潮瞎折腾了下Nodejs,用ab和JMeter进行简单地压力测试后,不得不佩服它的速度与性能(备注:测试比较了几个框架后得出的结果)。Nodejs是什么,一个基于chrome的javascript V8引擎的platform,特点是事件驱动,异步非阻塞IO模型,轻量。本文不是给Nodejs做广告的,它只是一个引子,关于Nodejs的具体信息大家自己google吧,这里就不多作说明了。之所以是个引子,正由于它是基于V8引擎的,而让我感叹V8的威力时,不由想到另外一个firefox的JS引擎SpiderMonkey,进而忍不住想PK一下他们的性能。
有时候,我们在写查询条件的时候,查询条件会很多,会导致,查询条件就半屏幕,这样是不友好的。我们可以让查询条件,先只展示一部分,当点击展开的时候,在展示其他的,如下图:
说明:apt-get install opencc 安装的,在运行时提示下面的错误,所以不得不apt-get remove opencc 然后从git取源码安装。 运行时错误提示: OpenCC initialization error Configuration error Configuration file parse error 系统说明 本次操作基于tensorflow 官方的 tensorflow/tensorflow:1.3.0-rc2-py3 的docker 安装源已由官方源改为阿里源
最近遇到这个问题,JS对象和JSON格式数据的相互转换。其实,也就是两个问题:JS对象转换成为JSON格式数据、JSON格式数据转换成为JS对象 目前的项目数据交互几乎都用JQuery,所以处理流程是:前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理,另外一种就是倒过来。python肯定不能直接处理JS对象数据,所以要把JS对象转换成为python能处理的一种数据格式(通常是字典dict),同样,python取数据反馈到前端也要把字典数据转换成JS能处理的对象,这个中间转换数据格式通常就是J
每个公司业务不一样,此解决方案仅做参考 。 Git demo地址 前言 其实现在开发者解决多语言普遍三种解决方案: 第一个是为每个页面提供每种语言的相关页面。 第二种是把内容从表现形式中分离出来,做不同语言的内容文件。 其实第二种相对来说简单一点,那么开搞。 实现 思考 翻译公司给的有的excel有的是json文件,咱们就统一请求json文件吧; html中给标签加个lang属性,到时候页面加载时遍历所有这些有lang属性的标签去实现切换语言; js里的文字用方法实现转换语言; 把用户选
只需运行主程序html.py即可。书籍信息保存在read2.txt中 源代码保存已注释。
Python 是一门运用很广泛的语言,自动化脚本、爬虫,甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者,也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等),同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度,还是更好地迎接 AI 时代,Python 都是一门值得学习的语言。 数据类型 在 Python 中,最常用的能够直接处理的数据类型有以下几种: 数字[整数(int)、浮点型(float)、长整型(long
跟很多前端工作者一样,我也常常打听。作为前端,在要懂js的前提下,还要可以学什么其他语言来增加自己的竞争力。 我看到最多的是node,很多人说前端真正的学好node。已经可以胜任很多工作了。假如想学后端java是需求最大的。 不过目前来说java的学习成本很高,相对python是一门很好入门的语言,最近也是很火。 所以我想用一小段时间,快速了解一下python。(本文用的是python3.x)
Python 是一门运用很广泛的语言,自动化脚本、爬虫,甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者,也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等),同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度,还是更好地迎接 AI 时代,Python 都是一门值得学习的语言。 数据类型 在 Python 中,最常用的能够直接处理的数据类型有以下几种: 数字[整数(int)、浮点型(float)、长整型(lo
结论: 效果非常有意思。尤其是与《字符串转json》对比一下。如果仅仅看最后得出来的数据的话,根本是看不出来。
其实在以前就盯上有道翻译了的,但是由于时间问题一直没有研究(我的骚操作还在后面,记得关注),本文主要讲解如何用python调用有道翻译,讲解这个爬虫与有道翻译的js“斗争”的过程!
import requests # 导包 爬取英雄联盟英雄皮肤 import os # 使用os创建文件夹 def my_dict(url): # 获取json数据 return requests.get(url).json() # 英雄列表和单个英雄图片都是在json里面 def w_data(path,url): # 存储图片 name = url.split('/')[-1] # 最后图片链接拆分后取最后一项做图片名字 with open(f'{path}/
前文学习了ajax、jsonify、数据库返回结果、echarts柱状图等用法,关于折线图原来想象着没有多困难的事情,结果碰了一大堆钉子,终于得到圆满解决,第一个要解决的是数量未知的折线图如何构造,没办法只能动态构造,第二个要解决的事情是如何构造json文件,第三个要解决的事情是如何生成数据,第四个要解决的事情js如何解析json数据。
跟着网上博客步骤来集成RN发现了很多坑,但是博客内容里面却没有记录这些坑,百度了很久都没找到解决方案,最后还是在谷歌搜索里面的一篇文章找到解决办法,在此记录下方便别人快速集成RN。
https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html 1.下载echarts.js到本地 2.然后在html文件中通过如下引入
修改 fluid 主题配置文件 Hexo/_config.fluid.yml,加入新的文章浏览计数来源,我起名叫 vvdpostpvuv
在我们写文章(博客、公众号、自媒体)的时候,常常觉得自己的文章有些老土,这很大程度是因为配图没有选好。本文将和大家分享一个实用爬虫案例!
前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理,另外一种就是倒过来。
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近期公司为了方便管理内部多个不同版本的测试包,打算在公司内部搭建一个类似蒲公英/fir.im 的安装包管理平台。经过本人的一番搜索在 Github 上发现了 fabu.love 这个项目,基于该项目搭建的应用发布平台,可支持安装包管理、检查更新,灰度发布等功能。此外该项目采用前后端分离的开发方式进行开发,前端技术栈采用 Vue + Element UI,后端技术栈采用 Node.js + Koa,这对于我这个伪全栈来说是一个不错的选择。
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。具有数据格式简单,读写方便易懂等很多优点。
接口地址:https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js?ts=2727979 接口来自官方网站,如失效自行抓包 i
“傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润,和煦的西风吹来,抬头看看天边的晚霞,嗯明天又是一个好天气。走到水果摊旁,挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜,一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感,一边愉快地想着,这学期狠下了工夫,基础概念弄得很清楚,算法作业也是信手拈来,这门课成绩一定差不了!”
对于某高考志愿信息网站写了一个爬虫, 遇到了一些问题, 在这里记录一下, 顺便学到了一些反爬虫的技巧.
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。 Python中自带了json模块,直接import json即可使用
我们做系统,光有后台不行,还得有好看和便利的前台来操作和展示信息。前端一般是用html5和JS来控制。如果好看,你还得懂css。 后台控制数据和逻辑,前台控制交互和展示。所以前后台得通信,交换信息。这里就是讲他们如何传递数据的。 市面上的系统一般的架构都是MVC的,M指的是model,数据库这层。V是view,界面这层,C是控制逻辑这层。 如果我们打开一个网页,请求网址后,它会去C这层,去哪个路由,要什么样的业务逻辑,展现到哪个页面,都是由这层控制。先去M里面拿取数据,然后渲染到V这层,最终面对的是用户。
Python中的字典在其他语言中有不同的称呼,比如JS中叫做对象,PHP中叫做数组等等,各有各的称呼,但是个人觉得字典这个名称比较合适,字典反映了这种数据类型的特性,表示通过某个值去查找另一个值。python中的字典就是通过一个键查找一个值,在后面的数据库的表对象查找的时候也是使用类似的方法,JSON数据的查找也是类似方法......
如果完全用后端实现的话,那写个递归把所有数据按照层次结构查询完并封装好即可。但element的table组件给我们封装好了一些东西,我们只需要在这里根据上级id查询子数据列表即可。
它这里是有js动态加载的标签,而且经过观察()里面的数字是会随机变化的,并不是写死的(推测是一种防爬虫策略)。
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layui 框架与BootCSS框架相似都属于前端美化框架,区别在于BootCSS更加专业,而LayUI则更多的是面向于后端开发者,所以在组织形式上毅然采用了几年前的以浏览器为宿主的类 AMD 模块管理方式,却又并非受限于 CommonJS 的那些条条框框,它拥有自己的模式,更加轻量和简单。
这是个json,存储的数据描述了一个人John Smith的一些个人信息,比如姓名,是否活着,年龄,地址以及电话号码等信息。其中,地址address和电话号码phoneNumbers呢,下面又包含了州、城市、街道,家庭电话、办公电话以及手机号码等信息。
想让 markdown 高亮,找了点插件,比如 https://github.com/jonschlinkert/sublime-markdown-extended 可以让代码块高亮。但没有达到我想
在使用ValuesQuerySet存放查询结果时,有时需要转为json,但并不能直接使用json.dumps()直接转,而是需要经过下面一个步骤:
网上也有类似方法,只是搜索结果多少有些问题,总是搜了好一会儿才找到合适的方法,另外,网上更多集中的只是简单些的对象,对于复杂的对象,还是不容易找到好的方式。
javascript和jQuery有点关系,js是一种脚本语言,主要用于客户端,现在主要用于实现一些网页效果。
# -*-coding:utf8-*-# __author__ = 'hash' """ create time:16/7/5 15:42 """ from datetime import datetime, timedelta # os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/play/software/spark" # 绝对路径 # sys.path.append("/Users/play/software/spark/python") # print os.environ['
补充知识:django通过ajax请求接口返回多条数据,并动态生成表格,请求表单后将表格数据并入库
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