在开发单位自己的系统时,领导提了这个需求,在看了ElementUI发现并没有实现这个功能. 遂向官方求解,得回复:自己在filter-method 中实现.于是便有了思路. 这里本人使用了一个比较暴力的方法,仅供参考: 1.给所有column的filter-method事件绑定一个对应方法: filterMethodsXXX(value, row){ if(row.brandName === value) { ){ this.filterArray.filterXXXSet.push(row.i

Robotframework自动化系统:筛选结果数量统计 上一个节点已经可以随机选中某一个下拉框的值,我们在使用evaluate随机数的时候需要计算下拉选项总数,这时候我们是手工计算输入的:这时候如果想自动计算下拉框选项的count,该如何实现呢? 查找robotframework帮助文档,关键字get matching xpath count 可以计算下拉框的count数量.下拉框代码如下: <div class="col-sm-8"> <select class=

Robotframework自动化系统:筛选结果数量统计 上一个节点已经可以随机选中某一个下拉框的值,我们在使用evaluate随机数的时候需要计算下拉选项总数,这时候我们是手工计算输入的:这时候如果想自动计算下拉框选项的count,该如何实现呢? 查找robotframework帮助文档,关键字get matching xpath count 可以计算下拉框的count数量.下拉框代码如下: <div class="col-sm-8"> <select class=

1.创建自定义DataTable  /// 创建自定义DataTable(一) 根据列名字符串数组, /// </summary> /// <param name="sList">列名字符串数组</param> /// <returns>DataTable</returns> public static DataTable CreateSelfDataTable(String[] sList) { DataTable _dtS

集群管理工具Salt 简介 系统管理员(SA)通常需要管理和维护数以百计的服务器,如果没有自动化的配置管理和命令执行工具,那么SA的工作将会变得很繁重.例如,要给集群中的每个服务器添加一个系统用户,那么他必须登陆到每台服务器上去逐一的执行命令.好在有编程能力的SA能通过bash + ssh的方式来自动化自己的工作,于是出现了ClusterShell这一类的工具.但这类工具只是解决了远程命令调用的问题,并没有对一些运维的过程进行抽象,在面对不同的操作系统等环境时,使用会变得复杂和繁琐,对常见的运维

对于一个查询SQL而言,通常将其逻辑处理过程分成7个大的阶段 分别是: 1.FROM 2.WHERE 3.GROUP BY 4.HAVING 5.SELECT 6.ORDER BY 7.TOP/OFFSET/FETCH 1.SQL语句执行阶段示例. ()) ) )<select_list> ()-J)<left_table><join_type> join <right_table> on <on_predicate> (-A)<left_

一.简介 大家都知道SELECT语句是用来查询数据表中的数据的,构成SELECT语句的还有各种元素(where.from.group by等),不同元素又代表了不同的处理逻辑,那么这些元素在执行查询时处理的顺序是怎么样的? 本文就说明每个元素在执行查询时的逻辑顺序和作用. 二.逻辑查询和物理查询 逻辑查询,是一个术语名词,其意思是SQL查询在处理的原理和概念,理解SQL语句背后的查询逻辑是为了让我们把查询知识更好的融会贯通.在分析逻辑查询的原理时,往往表面上会看似效率低下. 但是真正在执行的时候

一.条件筛选 1.数字筛选:sql = "Select * from [sheet1$] Where 销售单价 > 100" 2.字符条件:sql = "Select * from [sheet1$] Where 物品名称 ='挡泥板'" 3.日期条件:sql = "Select * from [sheet1$] Where 物品名称 ='挡泥板'" 4.区间条件:sql = "Select * from [sheet1$] Wh

本文转载自以下网站:以豌豆荚为例,用 Scrapy 爬取分类多级页面 https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython17.html 需要学习的地方: 1.分析网站数据结构 (主要) 2.使用Scrapy框架构造代码参数 3.作图 使用 Scrapy 爬取豌豆荚全网 70000+ App. 摘要:使用 Scrapy 爬取豌豆荚全网 70000+ App,并进行探索性分析. 写在前面:若对数据抓取部分不感兴趣,可以直接下拉到数据分析部分. 1 分析背景

基本概念 1 怎么样才能操作数据库?使用ADO建立和数据库的连接,然后用ADO对象和sql语言对数据库进行操作. 2 SQL是什么?SQL(Structured Query Language)是一种查询语言,可以查询.更新数据库中的数据. 3 SQL可以查询哪些数据库?SQL是一种通用的查询语言,可以查询EXCEL,ACCESS,SQL SERVER等各种数据库 4 ADO是什么?ADO是新的数据库存取技术,可以建立与各数据库库的连接,也可以对数据库数据进行添加.更新.删除等操作 5 我们学习S

  本文翻译自https://nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynb ,翻译如有不当之处,还请批评指正.   首先我们需要先提前下载好示例数据集: drinksbycountry.csv : http://bit.ly/drinksbycountry imdbratings.csv : http://bit.ly/imdbratings chipord

一.项目背景 上个月笔者的一个同学开了间影视投资公司,出于对创业人员的仰慕和影视投资行业的好奇,我就跟他寒暄了几句,聊天当中他提及到国庆节有部<攀登者>即将上映,预计票房会大好,因为吴京是这部片的主演.然后我就想,目前吴京在国内演员中位列几何呢?正好之前爬了猫眼电影数据,基于python数据分析的方式,分析中国演员排名情况. 二.数据导入 导入之前爬取到的猫眼数据,由于爬取过程不是本文的主要内容,所以简单描述下数据情况:20110101至20191019年在中国上映,并且有用户评分和票房的影片

用数据库的方式思考SQL是如何执行的 虽然 SQL 是声明式语言,我们可以像使用英语一样使用它,不过在 RDBMS(关系型数据库管理系统)中,SQL 的实现方式还是有差别的.今天我们就从数据库的角度来思考一下 SQL 是如何被执行的. Oracle 中的 SQL 是如何执行的 我们先来看下 SQL 在 Oracle 中的执行过程: 从上面这张图中可以看出,SQL 语句在 Oracle 中经历了以下的几个步骤. 语法检查:检查 SQL 拼写是否正确,如果不正确,Oracle 会报语法错误. 语义检

1 原本以为自己对redis命令还蛮熟悉的,各种数据模型各种基于redis的骚操作.但是最近在使用redis的scan的命令式却踩了一个坑,顿时发觉自己原来对redis的游标理解的很有限.所以记录下这个踩坑的过程,背景如下: 公司因为redis服务器内存吃紧,需要删除一些无用的没有设置过期时间的key.大概有500多w的key.虽然key的数目听起来挺吓人.但是自己玩redis也有年头了,这种事还不是手到擒来? 当时想了下,具体方案是通过lua脚本来过滤出500w的key.然后进行删除动作.lu

之前爬取的网页都是采用"GET"方法,这次爬取"拉勾网"是采取了"POST"的方法.其中,"GET"和"POST"之间最大的区别就是:"GET"请求时,数据会直接显示在地址栏:"POST"请求时,数据在数据包(封装在请求体中,通常是js中),爬取难度相对大点."拉勾网"恰好是需要"POST"请求才能获取信息.于是,就写了这次的程

scan和keys的区别 redis的keys命令,通来在用来删除相关的key时使用,但这个命令有一个弊端,在redis拥有数百万及以上的keys的时候,会执行的比较慢,更为致命的是,这个命令会阻塞redis多路复用的io主线程,如果这个线程阻塞,在此执行之间其他的发送向redis服务端的命令,都会阻塞,从而引发一系列级联反应,导致瞬间响应卡顿,从而引发超时等问题,所以应该在生产环境禁止用使用keys和类似的命令smembers,这种时间复杂度为O(N),且会阻塞主线程的命令,是非常危险的. k

系列博客链接: (一)目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html (二)目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html (三)目标检测算法之SPPNet https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10899771.html (四)目标检测算法之Fast R-CNN https://www.cnblogs.com/kong

调度器 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理.更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由. 调度流程 默认情况下,kube-scheduler 提供的默认调度器能够满足我们绝大多数的要求,我们前面和大家接触的示例也基本上用的默认的策略,都可以保证我们的 Pod 可以被分配到资源充足的节点上运行.但是在实际的线

方便基础业务开发封装的一套组件,基于vue2.5.x和element-ui,可以通过配置自动生成表格展示,表格新增.编辑功能.分页.筛选项.自定义显示表格数据等功能. 先上演示图片 ---------------------------------- 筛选部分 ----------------------------------------------------------- 自定义按钮部分 -------------------------------- 表格主体部分 -----------

package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.io.FileFilter; /*使用文件过滤器筛选将指定文件夹下的小于200K的小文件获取并打印(包括所有子文件夹的文件).*/ public class kuaozhan1 { public static void main(String[] args) { File dir = new File("c:/"); if(!dir.exists()) { throw