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分页控件的使用能不能再简单一点呢,能不能一个页面搞定所有的列表需求?

目的: 1、一个页面(DataList.aspx)可以显示多个模块的列表功能。      ...一般是有一个列表需求就需要一个aspx文件,如果有100个列表,那么就会有100个aspx文件,这么多的文件(包括.aspx.cs文件)里面的内容基本是一样的,这样写起来麻烦,管理起来也不容易,命名就是一个比较头痛的问题...那么我们能不能“合并”一下呢?所有(或者大部分没有特殊情况的)列表都是用同一个aspx文件呢。      ...实现: 第一步:一个页面 QuickPager分页控件的使用已经比较简单,设置几个属性就可以了,但是这只是一个列表页面的时候,如果我们要多个列表,那么就需要重复的写给属性赋值的语句。...总不能直接把字段名放上去吧,另外TD还需要一些修饰,比如居左、居右、还是居中?TD的宽度设置成多少?数据是不是还要格式化一下呢?否则的话会很难看的。

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    Elasticsearch:inverted index,doc_values及source

    在 Kibana 中,我们建立一个如下的文档: PUT twitter/_doc/1{ "user" : "双榆树-张三", "message" : "今儿天气不错啊,出去转转去", "uid"...上面的 mapping 使得我们不能对 http_version 字段进行搜索,从而节省磁盘空间,但是它并不妨碍我们对该字段进行 aggregation 及对 source 的访问。...Source 在 Elasticsearch 中,通常每个文档的每一个字段都会被存储在 shard 里存放 source 的地方,比如: PUT twitter/_doc/2{ "user" : "双榆树...反向索引允许查询在唯一的术语排序列表中查找搜索词,并从中立即访问包含该词的文档列表。 sort,aggregtion 和访问脚本中的字段值需要不同的数据访问模式。...尽管我们不能做 aggregation 及 sort,但是我们还是可以通过如下的命令来得到它的 source: GET twitter/_doc/1 显示结果为: { "_index" : "twitter

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    领导:你不能只是一个前端~

    比如这个事情你问了之后,可能真实需求是希望尽可能保障生产环境数据的安全,让用户不能随意操作。...于是,你要做的正确的事情就成了:好好设计一下前端所有生产环境操作的权限控制,不能操作的人直接就不给操作入口;能操作的人在真正操作的步骤里再给个醒目的提示,或者来一个吓人的弹窗。...这部分的主要问题首先还是没有分清主次:用了一个输入框,一个按钮和一个表格。其中表格还占了页面很大的空间来展示对于这个页面来说不怎么重要的用户列表,而真实需求却是为了给这笔订单“输入用户”。...如果是这样的话,显然不能够给所有要关联的字段都做成 AutoComplete,那样的话字段与字段之间会丢失相关关系。...所以最终列表还是要展示的,不过肯定不能在创建区域占用地方了,类似上文提到的创建用户改造,把它的入口也给挪到一个正确的地方: ? Go on: ? 它们是一个二级联动的下拉选择器。

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    快速生成一个 Python 列表

    在 Python 中可以使用列表生成式或生成器来快速创建一个列表列表生成式和生成器均是 Python 中的语法糖,这些语法糖使我们可以更加简洁、快速的实现功能。...列表生成式 列表生成式是 Python 内置的强大的列表创建工具,可以用来快速的创建一个具有一定规则的列表。...5, 6, -8, -10]l2 = [x if x > 0 else -x for x in l1]print(l2)# [1, 2, 4, 5, 6, 8, 10] 当 if 语句位于循环后面是不能带有..., 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'c1', 'c2', 'c3', 'c4'] 生成器 列表生成式一次性生成一个列表,此时会引入另外一个问题,列表很大的时候会占用很大的内存,会产生内存耗尽的问题...生成器就想一段代码,调用一次就生成一个元素,尽可能的减少内存的占用。 普通生成器 生成器和列表生成式最大的区别,一个是一次生成所有内容,一个是需要多少生成多少。

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    使用Python按另一个列表对子列表进行分组

    在分析大型数据集和数据分类时,按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中,我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法,并了解它们的实现。...方法1:使用字典 字典可以以非常简单的方式用于按 Python 中的另一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上按另一个列表分组子列表的用法。...例 在下面的示例中,我们首先根据键对子列表进行排序(假设它是第一个元素)。然后,我们创建一个名为 result 的空列表来存储分组的子列表。...对于每个键,我们遍历子列表并仅过滤掉具有匹配键的子列表(假设它是第一个元素)。然后将这些筛选的子列表收集到一个列表中,该列表表示该键的分组子列表。...结果是一个列表列表,其中每个子列表都包含特定键的分组子列表

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    创建一个Spotify播放列表

    我将它们组合成一个完整的热门歌曲列表,涵盖了从短期到长期喜爱的所有内容。...请注意,我只从长期热门歌曲中抽样了15首歌曲,并且这样做时没有设置一个随机种子,以避免每次运行代码时都得到相同的结果。在这个过程中总是使用长期喜欢的完整列表会导致播放列表重复太多。...API和额外的过滤),我们为每一个曲目执行步骤1 -4过滤后再添加到播放列表。...与这些索引相对应的歌曲被放入一个数据帧中,任何重复的歌曲都被删除,并为新的播放列表绘制10首歌曲的样本。...在这种情况下,这首歌是Duos播放列表一个很好的候选曲目,因为两个用户都可能喜欢它,但它可能是其中一个用户的新发现。

    1.7K20

    用vue实现一个虚拟列表

    上次分享了超长列表分片加载的方式,这种方式现在一般不会使用,因为dom会变的无比庞大,页面会很卡,今天分享用vue实现一个虚拟列表的简易实现,本来是想用原生实现一个,后来觉得直接使用computed,简单一些...思路就是用vue的for循环渲染列表,自己手动加一个滚动条,然后通过监听scroll,算出应该显示到第几个,通过计算属性截取显示的数据,直接上代码: <!...this.list.slice(this.start, this.end); } }, mounted(){ //构造一个超长列表...其实原理很简单,把代码跑起来,输出看看这些数据就很容易就搞懂虚拟列表的实现了。但这只是实现,要想做的更好就很难了。...要是想做高度不固定的,那就更难了,要缓存每个列表的高度,然后用一些算法去计算滚动过程的高度。

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    Elasticsearch深入:字段的存储

    Source 在 Elasticsearch 中,通常每个文档的每一个字段都会被存储在 shard 里存放 source 的地方,比如: PUT twitter/_doc/2 { "user": "...也就是说在每个 Elasticsearch 的Lucene里,有一个位置存放这个 inverted index。...在 Kibana 中,我们建立一个如下的文档: PUT twitter/_doc/1 { "user": "双榆树-张三", "message": "今儿天气不错啊,出去转转去", "uid...上面的 mapping 使得我们不能对 http_version 字段进行搜索,从而节省磁盘空间,但是它并不妨碍我们对该字段进行 aggregation 及对 source 的访问。...尽管我们不能做 aggregation 及 sort,但是我们还是可以通过如下的命令来得到它的 source: GET twitter/_doc/1 { "_index" : "twitter",

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    Python一个万万不能忽略的警告!

    1 一个警告 Pandas中有一个警告,很有意思,并且出现频率很高,它就是 SettingWithCopyWarning, 既然是个警告,那么我们是不是可以忽略呢。就像标题说的那样,万万不可。...知道为什么会出现这个警告,并知道怎么解决,或许帮助你真正从pandas的被动使用者,变为一个Pandas专家。...在这种情况下,警告很可能表明一个严重但不容易意识到的错误。 SettingWithCopyWarning 告诉你,你的操作可能没有按预期运行,你应该检查结果以确保没有出错。...Pandas 确定返回一个视图还是一个副本的逻辑,源于它对 NumPy 库的使用,这是 Pandas 库的基础。视图实际上是通过 NumPy 进入 Pandas 的词库的。...但是,多类型的切片不能以相同的方式存储在 NumPy 中。Pandas 兼顾多种索引功能,并且保持高效地使用其 NumPy 内核的能力。

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