在日常开发中,我们常常会遇到一些耗时较长的任务,比如文件处理、数据下载或者代码编译等。为了让用户在等待过程中不至于感到无聊或者不安,提供一些视觉上的反馈就显得尤为重要。今天我们要介绍的这个NPM包——Ora,就是为了解决这个问题而生的。
您可以使用 csvtojson 库在 JavaScript 中快速将 CSV 转换为 JSON 字符串:
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前言 最近疫情泛滥,大家注意防护,尽量少出门,在家也别忘了学习~ 小编针对疫情实况数据进行了了爬取,并生成了可视化地图。 让我们在防护的同时,也来学习一下吧~ 项目简介 https://ncov.d
进行重新加载编译。实际就是将浏览器不认识的语法编译成浏览器认识的语法。比如less编译成css,ES6 语法 转成 ES5等等。
这里的图数据特指布局后的图数据,主要包括顶点信息(ID和坐标等)以及边信息,先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化,具体文章见:
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 说实话,这一期起的有点标题党了。 用到的Python知识并不多,只是利用Python对数据进行规整。 最多的应该是用大佬造的轮子,基于D3.js的数据可视化项目。
之前写过一篇用webdriver爬取教务系统课表的爬虫,用的是selenium自动化的无头浏览器模拟登录,今天带来的是用requests请求实现的爬虫。
有两个 JavaScript 插件可用于读取和处理 CSV 和 Excel 文件,之后仅对自己的脚本进行编码即可。
我几个月前写过一篇文章: 在前端轻量化的导出表格数据 ,这篇文章的主要内容是将前端已经获取到的表格数据加工成 CSV 格式以导出到用户本地,但是对于一个做了分页处理的后台管理系统而言,前端并不是一次性的拿到所有数据,而这时如果用户需要粗暴的一次性导出所有表格数据( 包括没有加载到前端的数据 )呢,我们肯定是直接在后台操作比较好。
今天我们将要学习如何使用BeautifulSoup库来抓取网站。BeautifulSoup是一个很好的工具,用于解析HTML代码并准确获取所需的信息。因此,无论您是从新闻网站,体育网站,还是在线商店的价格中提取新闻等,BeautifulSoup和Python都可以帮助您快速轻松地完成这些工作。
希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计,最好自己学一遍python+django+mysql的基础知识。
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录,我抽取其中一些应用场景比较多的分类,通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
本文需要使用到的工具有: Charles抓包工具、夜神模拟器、微信开发者工具、wxapkg反编译工具CrackMinApp; 提示:需要安装好Charles和夜神模拟器并配置好App抓包环境,以及安装好微信开发者工具 / 反编译工具CrackMinApp Charles&夜神模拟器安装教程:https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/127767808 微信开发者工具 / 反编译工具CrackMinApp 下载安装:https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/128110468 该文章涉及到App抓包以及微信小程序反编译逆向等相关的Spider技术
本次更新主要聚焦兼容性的提升及结果报告格式的增加,另外对部分解析逻辑及使用体验进行了优化。在这里特别鸣谢大佬@Hugo-X在社区仓库提交的PR~
因为云函数提供了定时预置并发功能, 可以更加灵活的为不同时间段的请求动态设置预置并发,减少了闲置预置并发的费用。为了帮助用户得到云函数的一个相对合理的预置并发数量的配置,提供了方便的计算脚本: SCF-provisioned-concurrency. 使用此脚本,用户只需要对基本的数据资料进行填充,即可得到一个基于云函数并发请求量计算出来的预置并发的参考配置。 提供了:
css选择器语法: http://www.w3school.com.cn/c***ef/css_selectors.asp
node操作Excel的例子 # 安装依赖 npm install一下以下模块 node-xlsx(基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件,仅支持xlsx格式文件) excel-export(基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx) fs # 示例代码 demo.js const fs = require('fs') const xlsx = require('node-xlsx') const nodeExcel = require('excel-e
newman时一款基于Node.js开发的可以运行postman的工具,使用Newman可以直接从命令行运行postman集合。
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件。本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件。通过本文,你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表。 ---- 目录 前言(Preface) 安装(Installation) 如何设置参数(How to set up the options) 预处理参数(Preprocess the options) 活动图(Live charts) ---- 一、前言(Preface) Highcharts是一个非常
大家好我是费老师,就在几天前,经过六年多的持续开发迭代,著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。
在用到jmeter工具时,无论做接口测试还是性能测试,参数化都是一个必须掌握且非常有用的知识点。
上面的两个动图,就是条形竞赛图和折线竞赛图,今天我们就来看看都有哪些方便的方法来制作呢
StreamSaver.js 可用于实现在Web浏览器中直接将大文件流式传输到用户设备的功能。
先看一下B站2019年「数据可视化」版块的情况,第一个视频超2百万的播放量,4万+的弹幕。
之前的文章,小编分享了一些关于jmeter的使用心得,不知是否对大家的测试工作有些许的帮助呢,本期将继续为大家带来jmeter相关的使用心得第四篇。
书接上文,首先对上次的项目进行改造,参考:https://webpack.docschina.org/guides/asset-management/
先了解各个命令的用法 创建一个节点 CREATE (ee:Person { name: "Emil", from: "Sweden", klout: 99 }) 创建一个节点,三个属性 MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = "Emil" RETURN ee; 用于连接节点和关系 创造更多节点
公司做项目需要前端导出 excel,因此查了许多,总结出前端导出 excel 的三种方法(如不全面,请更正)
曾经写了一个web app,后端没有用数据库,而是文件系统,体验还不错,文件系统的索引也很快,有时候一个网站不需要什么SQL。
ExcellentExport.js的方法,利用base64下载文件。支持chrome ,opera,firefox. 于是决定拿来为我所用!
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式,预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之,数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
生成报表并下载是作为web应用的一个传统功能,在nodejs中,很多开发人员也提供了很多的依赖来实现这一功能。
在这篇教程中,谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言,教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
“流”是一种抽象的概念,也是一种比喻,水流是从—端流向另一端的,而在python中的“水流"就是数据,数据会从一端"流向”另一端,根据流的方向性,我们可以将流分为输入流和输出流,当程序需要从数据源中读入数据的时候就会开启一个输入流,相反,写出数据也会开启一个输出流,需要写入的数据源可以是文件、内存或者网络等。
嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!
SheetJS js-xlsx 是目前关注度最高的处理 Excel 的 JavaScript 库。支持 XLS/XLSX/CSV/ODS 等多种表格格式,功能强大,但文档看起来有点累。本文主要是介绍下 js-xlsx 的基本概念和操作。
在微服务架构下,进行核心接口质量保障是非常重要的,当下比较流行的方式是契约测试,会使我们的测试效率变得更高。
第三章 数据存储 第一节 json文件处理: 什么是json: JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。更多解释请见:https://baike.baidu.com/item/JSON/246
去年中旬安装过 MongoDB,没有怎么实操,本次将备份相关的操作做一个总结,后续有用到的地方可以回来查看,就比较方便了,有需要的小伙伴也可以收藏一波哦!来看一眼本月 MongoDB 在 DB-Engines 排行榜上霸榜第五依旧不变,如下所示,然后进入今天的正题吧。
从https://nodejs.org/en/下载并安装Nodejs,安装完后可通过终端命令node -v检验是否安装成功。
上节讲了下webpack的loaders,然后尝试用babel-loader打包了下,想这些基础的loader还有一些需要介绍一下,本章说下关于打包图片资源的loader:file-loader和url-loader。 git仓库:webpack-demo 1、开始 老规矩,复制一份上章的目录改名为chapter4。 随着找张图片放到src/assets目录下,并同时新建一个logo.js文件。 webpack-demo/chapter4 ... |- /src + |- /asset
message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
选自:hackernoon 作者:Abhishek Soni 参与:李泽南 目前,机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R,前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 S
某日收到工单,用户反馈在6.8.2版本的kibana中,对在Discovery中查询到的数据想导出到CSV文件,点击"生成CSV"按钮无响应,如下图所示:
在这里,我整理了一些我最喜欢的 NPM 包的列表。我也将它们分类,因此信息更加结构化,更易于浏览。
英文 | https://dev.to/madza/73-awesome-npm-packages-for-productivity-19p8
最近被派去维护和开发一些做了一半、年久失修的项目。有一部分内容是关于word文件导出,顺带着把excel、pdf文件的导出也调研下吧,我想未来开发我应该会遇到的,遂做了下笔记分享给需要的人。
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