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k8sailor - 08 使用 vue 获取后台 API 数据并展示

数据 安装 axios 客户端 # 安装 axios yarn add axios 创建 /webapp/src/apis 目录， 用于存放所有针对 k8sailor 后端的数据请求 使用 axios.../httpc' // 获取所有 deployment 信息 // namespace 默认值为 defualt // 使用 async await 解析内容 async function getAllDeployments...("Access-Control-Allow-Origin", "*") // 可将将 * 替换为指定的域名 c.Header("Access-Control-Allow-Methods", "POST...-- 省略 --> 使用 v-if 进行条件渲染 在返回的数据中， 有两种状况: 有错误， 没数据 没错误， 有数据 因此设置了两个容器（错误与表格）， 使用 v-if 根据是否有错误消息决定是否展示这两部分容器...-- 省略 --> 使用 v-model 绑定数据 v-model 数据的双向绑定。

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22-物联网开发终端管理篇-PHP使用PDO方式连接MySQL数据库,并对外提供GET,POST接口获取数据库数据(.Windows系统)

= "C:/php8/ext" 3,接着往下找到extension=pdo_mysql 去掉前面的;号 去掉前面的;号, 代表PHP使用pdo插件. 4,重启一下 测试 1,在网站根目录建一个后缀名为...); // 设置 PDO 错误模式为异常 echo "PDO的API连接成功"; $conn=null;//关闭 } catch(PDOException $e){ echo...> 在浏览器上测试下, ip地址填写自己的服务器地址 http://ip地址/php_pdo.php 对外提供GET,POST接口获取数据库数据 1,直接访问数据库是不安全的,咱需要做http接口进行访问...如果用户按照前面的章节,自己的数据库里面应该有设备的数据了 2,GET接口规定 现在数据库里面已经存储了设备的数据了,获取某个设备某个时间段的历史数据格式规定如下: http://ip地址/php_mysql_get.php...接口的 由于get接口的请求数据会在http://上显示出来,所以最后是做成post接口的.

90820
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    22-物联网开发终端管理篇-PHP使用PDO方式连接MySQL数据库,并对外提供GET,POST接口获取数据库数据(linux系统,宝塔)

    ); // 设置 PDO 错误模式为异常 echo "PDO的API连接成功"; $conn=null;//关闭 } catch(PDOException $e){ echo...> 在浏览器上测试下, ip地址填写自己的服务器地址 http://ip地址/php_pdo.php 对外提供GET,POST接口获取数据库数据 1,直接访问数据库是不安全的,咱需要做http接口进行访问...如果用户按照前面的章节,自己的数据库里面应该有设备的数据了 2,GET接口规定 现在数据库里面已经存储了设备的数据了,获取某个设备某个时间段的历史数据格式规定如下: http://ip地址/php_mysql_get.php...//$result = $conn->query($sql);//发送SQL语句并接收数据库返回 $note;$i=0; //初始化变量 if ($...接口的 由于get接口的请求数据会在http://上显示出来,所以最后是做成post接口的.

    1.1K20

    Python自动化：Python操作Excel的多种方式Pandas+openpyxl+xlrd

    读取Excel文件（read_excel） pandas的read_excel函数用于读取Excel文件（.xls或.xlsx），并将其内容加载到DataFrame对象中。...dtype: 数据或字典，用于强制指定某些列的数据类型。 engine: 用于读取Excel文件的引擎。None将尝试使用io的扩展名来选择引擎。...如果安装了xlrd，则.xls文件将使用它；否则，将使用openpyxl或odfpy（对于.ods文件）。...它提供了丰富的接口来操作 Excel 文件，包括读取、修改和写入数据，以及设置样式等。下面我将详细解释如何使用 openpyxl 操作 Excel，并给出案例代码和进阶案例。...# 通过名称 ws = wb['Sheet1'] # 或者通过索引（索引从0开始） ws = wb.worksheets[0] # 也可以使用 active 属性获取当前活动的工作表

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    伊组织对美发起新一轮攻击

    2019年4月，该组织信息被揭露，包括受害者数据，黑客工具源代码和APT34操作的数据（Web Shell和域信息）。...此外还发现了一个类似的文件，名为“Employee satisfaction survey.xls”。 ?...TONEDEAF 2.0还隐藏API，api名称以及dll被存储为字符串，在运行时按需解码和解析。 ? C2通信 后门使用HTTP进行C2通信，具有自定义编码和通信机制。...ser= 请求消息，用于从服务器获取要执行的命令。 2、POST /upl?ser== 回复命令消息，将执行的命令结果发送到服务器。 ?...如果C2接受了ID，将使用和后门需要执行的命令的编码消息进行回复。 ? 该恶意软件将在命令前添加“ cmd U c”来执行该命令，并使用POST回复消息将命令结果发送回C2。

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    Python从0到100（二十一）：用Python读写Excel文件

    pip install xlwt xlrd xlutils二、读Excel文件例如在当前文件夹下有一个名为“阿里巴巴2020年股票数据.xls”的Excel文件，如果想读取并显示该文件的内容，可以通过如下所示的代码来完成...import xlrd# 使用xlrd模块的open_workbook函数打开指定Excel文件并获得Book对象（工作簿）wb = xlrd.open_workbook('阿里巴巴2020年股票数据....(3, 0, 5))提示：上面代码中使用的Excel文件“阿里巴巴2020年股票数据.xls”可以通过后面的百度云盘地址进行获取。...# 假设我们有以下pandas DataFrame，我们想将其保存为Excel文件import pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedf = pd.DataFrame({...保存为Excel文件df.to_excel('example.xlsx', index=False)使用pandas的to_excel方法，我们可以轻松地将DataFrame对象转换为Excel文件，这在数据报告和数据共享中非常有用

    1.1K10

    Python处理Excel数据的方法

    Python处理Excel数据的方法 电子表格格式 1.使用 xlrd 来处理； 2.使用 xlwt 来处理； 3.使用 openpyxl 来处理； 4.使用Pandas库来处理excel数据 其他...本文搭配Python绘图 \ 数据可视化一起使用效果更佳。 电子表格格式 我们在日常工作中常常见到各种后缀的电子表格，例如最常见的xlsx以及较为常见的csv、xls等格式的表格。...xls为Excel早期表格格式。 xls格式是Excel2003版本及其以前版本所生成的文件格式。 其最大的特点就是：仅有65536行、256列。因此规模过大的数据不可以使用xls格式读写。...# 获取B7单元格的数据 print(cell1.value) # cell1.value获取单元格B7中的值 print(sheet['a2'].value) # 使用excel单元格的表示法，...= sheet['A1:A5'] # 使用sheet['A1:A5']获取A1到A5的数据 ##print(cell) # 打印A1到A5的数据 for i in cell: for j in i:

    7.9K40

    使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

    我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。...本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...因为我们将从Tableau读取数据，所以我们使用了从Tableau传递值的参数。您将注意到，我们使用连接对象在TabPy中部署模型。类似地，您可以为其他模型创建函数。...这是因为当我们从Tableau传递原始数据集时，它没有这些用于未来日期的空记录。我所做的调整数据如下所示: ? 在添加需要预测的月份并将其传递给TabPy之后，上面的代码实际上扩展了日期范围。...然而，我们只对预测感兴趣;我们可以排除这个数据点，或者在筛选框中使用LAST()=FALSE。你可以随意提出相同的想法。 我们在Tableau的视觉发现中有一个很好的综合预测模型。

    2.9K20

    《从0到1学习Spark》--DataFrame和Dataset探秘

    昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api...DataFrame和Dataset演变 Spark要对闭包进行计算、将其序列化，并将她们发送到执行进程，这意味着你的代码是以原始形式发送的，基本没有经过优化。...为什么使用DataFrame和Dataset 小强认为答案很简单：速度和易用性。DataFrame提供了优化、速度、自动模式发现；他们会读取更少的数据，并提供了RDD之间的互相操作性。...1、优化 Catalyst为DataFrame提供了优化：谓词下的推到数据源，只读取需要的数据。创建用于执行的物理计划，并生成比手写代码更优化的JVM字节码。...Dataset使用优化的编码器把对象进行序列化和反序列化，以便进行并处理并通过网络传输。 3、自动模式发现 要从RDD创建DataFrame，必须提供一个模式。

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