2024-08-17

Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,它在浏览器和 node.js 中都可以使用。它在浏览器端创建 XMLHttpRequests,在 node.js 中使用 http 模块。

以下是一些使用 Axios 的基本示例:

  1. 使用 GET 方法获取数据:



axios.get('https://api.example.com/data')
    .then(response => {
        console.log(response.data);
    })
    .catch(error => {
        console.error(error);
    });
  1. 使用 POST 方法发送数据:



axios.post('https://api.example.com/data', {
    firstName: 'Fred',
    lastName: 'Flintstone'
})
.then(response => {
    console.log(response.data);
})
.catch(error => {
    console.error(error);
});
  1. 同时发送多个请求:



function getData() {
    return axios.get('https://api.example.com/data');
}
 
function getOtherData() {
    return axios.get('https://api.example.com/otherData');
}
 
axios.all([getData(), getOtherData()])
    .then(axios.spread((dataRes, otherDataRes) => {
        console.log(dataRes.data);
        console.log(otherDataRes.data);
    }))
    .catch(error => {
        console.error(error);
    });
  1. 取消请求:



const source = axios.CancelToken.source();
 
axios.get('https://api.example.com/data', {
    cancelToken: source.token
})
.catch(function (thrown) {
    if (axios.isCancel(thrown)) {
        console.log('Request canceled', thrown.message);
    } else {
        // handle other errors
    }
});
 
// cancel the request
source.cancel('Operation canceled by the user.');
  1. 使用 Axios 创建实例:



const instance = axios.create({
    baseURL: 'https://api.example.com/',
    timeout: 1000,
    headers: {'X-Custom-Header': 'foobar'}
});
 
instance.get('data')
    .then(response => {
        console.log(response.data);
    })
    .catch(error => {
        console.error(error);
    });
  1. 使用 Axios 处理响应数据:



axios.get('https://api.example.com/data')
    .then(response => {
        // 处理 response 数据
        console.log(response.data);
    })
    .catch(error => {
        console.error(error);
    });

以上就是一些使用 Axios 的基本示例,Axios 还有更多高级功能,如拦截器(interceptors)、取消请求(cancellation)、转换请求数据(transformRequest)、转换响应数据(transformResponse)等。

2024-08-17



import org.apache.spark.ml.fpm.{AssociationRules, FPGrowth}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
object FPGrowthExample {
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder.appName("FPGrowthExample").getOrCreate()
 
    // 准备数据集
    val data = spark.createDataFrame(Seq(
      (1, "a"),
      (2, "a b"),
      (3, "a b c"),
      (4, "b"),
      (5, "a b c")
    )).toDF("id", "items")
 
    // 转换数据集到适合FPGrowth算法的格式
    val rowRdd = data.rdd.map(row => row.getAs[Seq[String]](1).map(_.toString))
 
    // 使用FPGrowth算法挖掘频繁项集
    val fpg = new FPGrowth()
      .setItemsCol("items")
      .setMinSupport(0.5) // 设置最小支持度为50%
    val model = fpg.fit(data)
 
    // 查看频繁项集
    val frequentItemsets = model.freqItemsets.show()
 
    // 生成关联规则
    val associationRules = new AssociationRules()
      .setItemsCol("items")
      .setMetricsCol("confidence")
    val rules = associationRules.run(model)
    rules.show()
 
    spark.stop()
  }
}

这段代码展示了如何在Spark ML库中使用FPGrowth算法进行频繁项集挖掘,并生成关联规则。首先,我们创建了一个Spark数据框架,并准备了一个序列类型的列作为算法的输入。接着,我们使用FPGrowth模型对数据进行拟合,并设置了最小支持度。最后,我们通过调用freqItemsets方法来查看挖掘出的频繁项集,并使用AssociationRules类生成关联规则,并展示结果。这个例子简单且直接地展示了FPGrowth算法的使用方法。

2024-08-17

在jQuery中,网络请求通常使用$.ajax()方法实现。以下是一个使用$.ajax()发送GET请求的例子:




$.ajax({
    url: 'https://api.example.com/data', // 请求的URL
    type: 'GET', // 请求方法
    dataType: 'json', // 预期服务器返回的数据类型
    success: function(response) {
        // 请求成功时的回调函数
        console.log('Response:', response);
    },
    error: function(xhr, status, error) {
        // 请求失败时的回调函数
        console.error('Error:', error);
    }
});

对于POST请求,你可以这样使用$.ajax()




$.ajax({
    url: 'https://api.example.com/data',
    type: 'POST',
    contentType: 'application/json', // 发送信息至服务器时内容编码类型
    data: JSON.stringify({ key: 'value' }), // 将对象转换为JSON字符串
    processData: false, // 不要对data进行处理,因为数据已经是字符串
    dataType: 'json',
    success: function(response) {
        console.log('Response:', response);
    },
    error: function(xhr, status, error) {
        console.error('Error:', error);
    }
});

此外,jQuery还提供了更简洁的请求方法,如$.get()$.post()




// GET请求
$.get('https://api.example.com/data', function(response) {
    console.log('Response:', response);
}).fail(function(xhr, status, error) {
    console.error('Error:', error);
});
 
// POST请求
$.post('https://api.example.com/data', { key: 'value' }, function(response) {
    console.log('Response:', response);
}).fail(function(xhr, status, error) {
    console.error('Error:', error);
});

以上代码展示了如何使用jQuery发送不同类型的AJAX请求,并处理响应或错误。

2024-08-17

在PySpark中,我们可以使用pyspark.sql.SparkSession来创建一个Spark会话,并进行各种操作。以下是一些基本操作的示例代码:




from pyspark.sql import SparkSession
 
# 创建一个Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySparkExample") \
    .getOrCreate()
 
# 读取数据文件
data_path = "path/to/your/data.csv"
df = spark.read.csv(data_path, header=True)
 
# 展示DataFrame的内容
df.show()
 
# 查询DataFrame的某列
print(df.select("column_name").first())
 
# 统计DataFrame中的行数
print("行数:", df.count())
 
# 创建一个DataFrame
from pyspark.sql import Row
data = [Row(name="Alice", age=25), Row(name="Bob", age=30)]
schema_df = spark.createDataFrame(data)
schema_df.show()
 
# 停止Spark会话
spark.stop()

这段代码展示了如何在PySpark中创建一个Spark会话,读取CSV文件,查看数据,选择特定列,统计行数,创建DataFrame,以及停止Spark会话。这些操作是学习PySpark的基础,也是日常工作中常用的功能。

2024-08-17



# 安装 NVM
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash
 
# 或者使用 Wget
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash
 
# 安装后,你需要重新加载环境或者打开新的终端窗口
# 重新加载当前的 shell 配置
source ~/.bashrc
 
# 或者
source ~/.profile
source ~/.bashrc
source ~/.zshrc
 
# 使用 NVM 安装 Node.js 的最新版本
nvm install node
 
# 安装特定版本的 Node.js
nvm install 14.17.0
 
# 切换到特定版本的 Node.js
nvm use 14.17.0
 
# 检查当前使用的 Node.js 版本
nvm current

以上脚本提供了在 Linux 系统中安装 NVM 和使用 NVM 安装 Node.js 的基本步骤。在安装完成后,可以使用 nvm 命令来管理和切换不同版本的 Node.js。

2024-08-17

报错问题:在Vue项目中使用Video.js播放器无法播放MP4视频。

可能原因及解决方法:

  1. 视频格式不支持:确保MP4视频格式兼容Video.js和浏览器。可以尝试转换视频格式到一个更通用的格式。
  2. 视频编码问题:确保视频编码支持HTML5播放。可以使用H.264编码和AAC音轨。
  3. 视频文件路径问题:检查视频文件路径是否正确,确保文件能够被正确加载。
  4. 跨域问题:如果视频存储在不同的域上,需要确保服务器正确配置了CORS。
  5. Video.js配置问题:检查Video.js的初始化配置,确保没有配置错误。
  6. 浏览器兼容性问题:确保浏览器支持HTML5视频播放。
  7. 网络问题:检查视频加载过程中是否有中断或不稳定现象。
  8. 代码错误:检查Vue组件中Video.js的相关代码,确保没有JavaScript错误导致播放失败。
  9. 服务器MIME类型配置:确保服务器正确配置了MP4文件的MIME类型。
  10. 更新Video.js库:如果是Video.js版本问题,尝试更新到最新版本。

解决步骤:

  • 验证视频文件格式和编码。
  • 检查视频文件路径和服务器配置。
  • 检查并修复跨域问题(如果存在)。
  • 审查和调整Video.js初始化配置。
  • 测试在不同的浏览器上是否能播放。
  • 检查网络连接稳定性。
  • 修复代码错误。
  • 配置服务器MIME类型。
  • 更新Video.js库到最新版本。

在解决问题时,可以逐一排查上述可能原因,直到找到问题根源并解决。

2024-08-17

在Vue项目中,与后端进行网络通信时,可以使用第三方库如Axios来发送HTTP请求。如果请求失败,需要有一种机制来捕获和处理这些异常。

以下是一个简单的示例,展示了如何在Vue项目中使用Axios时,处理网络请求失败的情况:




import axios from 'axios';
 
// 创建axios实例
const service = axios.create({
  baseURL: 'http://your-backend-api.com', // 后端API的URL
  timeout: 5000 // 请求超时时间
});
 
// 请求拦截器
service.interceptors.request.use(
  config => {
    // 可以在这里添加请求头等信息
    return config;
  },
  error => {
    // 请求错误时的处理
    console.error('请求拦截器发生错误:', error);
    return Promise.reject(error);
  }
);
 
// 响应拦截器
service.interceptors.response.use(
  response => {
    // 对响应数据做处理,例如只返回data部分
    return response.data;
  },
  error => {
    // 响应错误时的处理
    console.error('响应拦截器发生错误:', error);
    if (error && error.response) {
      // 对于有响应的错误,可以打印状态码和状态信息
      console.error('HTTP错误状态:', error.response.status);
      console.error('HTTP错误状态信息:', error.response.statusText);
      // 可以根据状态码进行进一步的异常处理
    }
    return Promise.reject(error);
  }
);
 
// 使用实例发送请求
service.get('/some-endpoint').then(response => {
  // 处理响应数据
}).catch(error => {
  // 处理请求错误
  console.error('网络请求失败:', error);
  // 这里可以进行异常提示,例如调用UI框架中的消息提示组件
});

在上述代码中,我们定义了请求拦截器和响应拦截器,用于处理请求发送前的逻辑和响应后的逻辑。如果请求失败,我们可以在响应拦截器中打印错误信息,并且可以根据状态码进行进一步的异常处理。在实际发送请求的时候,我们使用service实例来发送请求,并通过.then().catch()处理请求结果和错误。

在实际应用中,可以根据项目的具体需求对异常处理进行更详细的设计,比如集中处理错误信息,或者将错误信息国际化等。

2024-08-17

在JavaScript中,可以创建一个简单的函数来封装AJAX调用。以下是一个示例函数,它使用原生的JavaScript XMLHttpRequest 对象来发送AJAX请求:




function ajax(method, url, data, callback) {
  var xhr = new XMLHttpRequest();
  xhr.open(method, url, true);
  xhr.onreadystatechange = function() {
    if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
      callback(xhr.responseText);
    }
  };
  if (method === 'POST') {
    xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded');
    xhr.send(data);
  } else {
    xhr.send();
  }
}
 
// 使用示例
ajax('GET', 'https://api.example.com/data', null, function(response) {
  console.log('Response:', response);
});
 
ajax('POST', 'https://api.example.com/data', 'key1=value1&key2=value2', function(response) {
  console.log('Response:', response);
});

这个 ajax 函数接受四个参数:method(HTTP方法,如'GET'或'POST'),url(请求的URL),data(如果是POST请求,发送的数据),以及 callback(请求成功完成时调用的函数)。函数内部创建了一个新的 XMLHttpRequest 对象,设置了请求方法、URL、请求状态变化的监听器,并发送请求。如果是POST请求,还需要设置请求头并发送数据。

2024-08-17

在Flask中使用Ajax轮询动态绘图,你需要做以下几步:

  1. 使用Flask设置一个URL路由,该路由将返回JSON格式的数据或者图表的静态内容。
  2. 使用JavaScript(通常是jQuery或Vanilla JavaScript)编写Ajax轮询客户端代码,定期向Flask后端发送请求。
  3. 使用JavaScript的库(如D3.js或Chart.js)来根据接收到的数据动态绘图。

以下是一个简单的例子:

Flask后端代码 (app.py):




from flask import Flask, render_template, jsonify
import random
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/data')
def data():
    # 生成随机数据,实际应用中应该从数据库或其他来源获取
    value = random.randint(0, 100)
    return jsonify(value=value)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

前端HTML和JavaScript代码 (index.html):




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Dynamic Chart</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
</head>
<body>
    <div>
        <canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
    </div>
 
    <script>
        var chartData = [];
        var chart;
 
        function fetchData() {
            $.ajax({
                url: '/data',
                success: function(data) {
                    chartData.push(data.value);
                    updateChart();
                },
                complete: function() {
                    setTimeout(fetchData, 1000); // 轮询间隔1秒
                }
            });
        }
 
        function updateChart() {
            var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
            if (!chart) {
                chart = new Chart(ctx, {
                    type: 'line',
                    data: {
                        labels: ['0s', '1s', '2s', '3s', '4s'], // 初始化标签
                        datasets: [{
                            label: 'Random Value',
                            data: chartData,
                            backgroundColor: 'rgba(0, 0, 255, 0.5)',
                            borderColor: 'rgba(0, 0, 255, 1)',
                            borderWidth: 1
                        }]
                    }
                });
            } else {
                chart.data.datasets.forEach(dataset => {
                    dataset.data.push(chartData.slice(-1)[0]); // 添加最新数据
                });
                chart.update(); // 更新图表
            }
     
2024-08-17

在Spark中,可以通过spark-submit脚本提交应用程序到YARN上运行。这个脚本允许你设置提交模式,其中--master参数指定YARN的ResourceManager。

YARN Cluster模式和Client模式的主要区别在于:

  1. Application submission(应用程序提交): 在Cluster模式下,提交应用程序后,客户端可以离开;在Client模式下,提交应用程序后,客户端会等待直到应用程序结束。
  2. Driver execution(Driver执行): 在Cluster模式下,Driver在YARN集群的节点上运行;在Client模式下,Driver在提交应用程序的机器上运行。
  3. Resource allocation(资源分配): 在Cluster模式下,Application Master向YARN请求资源来运行Executor;在Client模式下,这一过程发生在Driver端。

提交到YARN Cluster模式的命令示例:




./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster my_application.py

提交到YARN Client模式的命令示例:




./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client my_application.py

在实际使用中,你可以根据你的需求选择适合的提交模式。如果你不需要与应用程序的运行进行交互,或者你不在乎等待应用程序完成,那么可以选择Cluster模式。如果你需要与应用程序的运行进行交互,那么Client模式更适合。