2024-08-23

LinearProgressIndicator 是一个在 Flutter 中用于创建线性进度条的小部件。这个进度条可以有两种视觉风格:标准和圆形。以下是如何使用 LinearProgressIndicator 的示例代码:




import 'package:flutter/material.dart';
 
void main() => runApp(MyApp());
 
class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('进度条示例'),
        ),
        body: Center(
          child: LinearProgressIndicator(
            value: 0.5, // 进度条的当前值,0.0 表示 0% 完成,1.0 表示 100% 完成。
            backgroundColor: Colors.grey[200], // 进度条未完成部分的颜色
            valueColor: AlwaysStoppedAnimation<Color>(Colors.blue), // 进度条已完成部分的颜色
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

在这个例子中,我们创建了一个标准的线性进度条,其进度值为 50%。进度条的背景色被设置为灰色,已完成部分的颜色设置为蓝色。这个进度条位于屏幕的中心。

2024-08-23



import 'package:flutter/material.dart';
 
class NestedScrollViewWithTabBarExample extends StatefulWidget {
  @override
  _NestedScrollViewWithTabBarExampleState createState() => _NestedScrollViewWithTabBarExampleState();
}
 
class _NestedScrollViewWithTabBarExampleState extends State<NestedScrollViewWithTabBarExample> with SingleTickerProviderStateMixin {
  final List<Tab> myTabs = <Tab>[
    Tab(text: 'TAB1'),
    Tab(text: 'TAB2'),
  ];
 
  TabController _tabController;
 
  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _tabController = TabController(vsync: this, length: myTabs.length);
  }
 
  @override
  void dispose() {
    _tabController.dispose();
    super.dispose();
  }
 
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      body: NestedScrollView(
        headerSliverBuilder: (BuildContext context, bool innerBoxIsScrolled) {
          return <Widget>[
            SliverAppBar(
              title: Text('NestedScrollView with TabBar'),
              floating: true,
              snap: true,
              pinned: true,
              bottom: TabBar(
                controller: _tabController,
                tabs: myTabs,
              ),
            ),
          ];
        },
        body: TabBarView(
          controller: _tabController,
          children: myTabs.map((Tab tab) {
            return SafeArea(
              top: false,
              child: Builder(
                builder: (BuildContext context) {
                  return CustomScrollView(
                    slivers: <Widget>[
                      SliverPadding(
                        padding: const EdgeInsets.all(15.0),
                        sliver: SliverList(
                          delegate: SliverChildListDelegate([
                            Text(tab.text),
                            // ...更多内容
                          ]),
                        ),
                      ),
                    ],
                  );
                },
              ),
            );
          }).toList(),
        ),
      ),
    );
  }
}

这段代码修复了原始代码中的滚动位置共享问题,通过使用TabController来控制TabBarView的滚动,确保每个Tab的滚动位置是独立的。同时,使用CustomScrollView代替了ListView,以便可以嵌套在NestedScrollView中。

2024-08-23

在Flutter中,GestureDetector是一个非常重要的小部件,它用于处理各种手势操作。以下是如何使用GestureDetector的一个简单指南:

  1. 导入gestures库:



import 'package:flutter/gestures.dart';
  1. 在你的小部件树中使用GestureDetector



GestureDetector(
  onTap: () {
    // 处理点击事件
    print('Tap!');
  },
  onDoubleTap: () {
    // 处理双击事件
    print('Double tap!');
  },
  onLongPress: () {
    // 处理长按事件
    print('Long press!');
  },
  child: Container(
    // 这里是你想要应用手势的子小部件
    color: Colors.blue,
    child: Text('Tap, Double Tap, or Long Press Me!'),
  ),
)

在这个例子中,我们创建了一个GestureDetector,它有三个不同的手势处理函数:onTaponDoubleTaponLongPress。每当用户对应操作时,就会执行对应的函数。

GestureDetector可以处理的手势事件包括:onTapDownonTapUponTaponTapCancelonSecondaryTaponDoubleTaponLongPressonLongPressUp等等。

你可以根据需要添加更多的手势处理函数,或者使用behavior属性来控制GestureDetector如何响应事件。例如,你可以设置behavior: HitTestBehavior.opaque来让GestureDetector完全接管其子Widget的事件处理。

2024-08-23

在前端框架(如uniapp、小程序)中实现小票打印,可以使用以下方法:

  1. 使用小程序的canvas绘制小票内容,然后调用打印API。
  2. 使用ESC/POS打印指令,通过连接外部打印机(需要支持ESC/POS指令的硬件)。

以下是使用uniapp实现小票打印的简单示例:




// 在uniapp中使用canvas绘制小票
export default {
  methods: {
    printReceipt() {
      const ctx = uni.createCanvasContext('myCanvas', this);
      // 绘制小票内容
      ctx.setFillStyle('#FFF');
      ctx.fillRect(0, 0, 300, 500);
      ctx.setFillStyle('#000');
      ctx.setFontSize(12);
      ctx.fillText('收银小票', 10, 20);
      // ... 其他绘制内容
 
      // 绘制完成后,执行打印
      setTimeout(() => {
        uni.canvasToTempFilePath({
          canvasId: 'myCanvas',
          success: (res) => {
            // 打印文件
            uni.printFile({
              path: res.tempFilePath,
              success: function (res) {
                console.log('打印成功');
              },
              fail: function (err) {
                console.error('打印失败:', err);
              }
            });
          },
          fail: (err) => {
            console.error('导出图片失败:', err);
          }
        });
      }, 500); // 延时确保绘制完成
    }
  }
}

在实际应用中,你需要根据自己的需求调整小票的格式、内容和打印逻辑。对于ESC/POS指令,你可能需要使用专门的库来生成指令序列,并通过串口发送给打印机。

请注意,以上代码只是示例,实际应用中可能需要处理更多的细节,如错误处理、格式调整、多种纸张尺寸支持等。

2024-08-23



# 设置Kafka代理的全局唯一标识,在集群中每个节点的broker.id应该是唯一的
broker.id=0
 
# 设置Kafka监听的地址和端口,用于接收客户端的连接
listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
 
# 设置Kafka的日志存储路径,默认存储在'logs.dir'指定的目录下
log.dirs=/tmp/kafka-logs
 
# 设置Kafka日志文件的保留策略,默认为删除或压缩超过7天的日志
log.retention.hours=168
 
# 设置Kafka控制器的选举,在集群启动时进行,或者在控制器崩溃后重新选举
controller.quorum.voters=1@localhost:9093
 
# 设置Kafka的消息体的最大大小,默认是1MB
message.max.bytes=1048576
 
# 设置Kafka的分区的复制因子,每个分区将会有这个数量的副本
offsets.topic.replication.factor=1
 
# 设置Kafka的transaction.state.log的副本因子
transaction.state.log.replication.factor=1
 
# 设置Kafka的transaction.state.log的分区数量
transaction.state.log.num.partitions=10
 
# 设置Kafka的zookeeper连接字符串,用于metadata存储和协调
zookeeper.connect=localhost:2181
 
# 设置Kafka的zookeeper连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
 
# 设置Kafka的socket发送和接收数据的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
 
# 设置Kafka的网络请求的最大字节数
socket.request.max.bytes=104857600
 
# 设置Kafka的日志文件清理时的IO线程数量
num.io.threads=8
 
# 设置Kafka的日志文件清理和删除的线程数量
num.network.threads=3
 
# 设置Kafka的处理器线程数量,每个处理器线程处理一组请求
num.processor.threads=2
 
# 设置Kafka的请求的最大数量,超过这个数量的请求将会被拒绝
queued.max.requests=500
 
# 设置Kafka的请求的最大字节数,超过这个大小的请求将会被拒绝
max.request.size=1048576
 
# 设置Kafka的日志文件清理的间隔时间,默认每隔一小时执行一次
log.retention.check.interval.ms=3600000
 
# 设置Kafka的日志文件的清理策略,包括删除或压缩文件
log.cleaner.enable=false
 
# 设置Kafka的日志文件的压缩保留时间
log.cleaner.delete.retention.ms=1day
 
# 设置Kafka的日志文件的清理线程数量
log.cleaner.threads=1
 
# 设置Kafka的日志文件的清理操作的IO线程数量
log.cleaner.io.bytes.per.second=1048576
 
# 设置Kafka的日志文件的清理操作的顺序保留开关
log.cleaner.io.buffer.size=524288
log.cleaner.io.buffer.load.factor=0.9
log.cleaner.backoff.ms=15000
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
2024-08-23

在Python中,requests库是一个非常流行的用于发起网络请求的库。以下是一些requests库的常用方法和示例代码:

  1. 发送GET请求:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
  1. 发送POST请求:



import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://www.example.com/post', data=payload)
print(response.text)
  1. 添加请求头:



import requests
 
headers = {'User-Agent': 'My User Agent 1.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)
  1. 使用cookies:



import requests
 
cookies = {'cookie_key': 'cookie_value'}
response = requests.get('https://www.example.com', cookies=cookies)
print(response.text)
  1. 处理响应:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
# 状态码
print(response.status_code)
 
# 头部信息
print(response.headers)
 
# 返回的内容
print(response.text)
 
# 二进制内容
print(response.content)
 
# JSON内容
print(response.json())
  1. 超时处理:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)
  1. 异常处理:



import requests
 
try:
    response = requests.get('https://www.example.com')
    response.raise_for_status()  # 如果不是200,抛出HTTPError异常
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
    print(errh)
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
    print(errc)
except requests.exceptions.Timeout as errt:
    print(errt)
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(err)
  1. 使用会话对象:



import requests
 
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
 
session.get('https://www.example.com/page1')
response = session.get('https://www.example.com/page2')
print(response.text)

以上是requests库的一些常用方法和示例代码,这些代码可以帮助开发者快速发起网络请求,处理响应数据,以及实现简单的爬虫功能。

2024-08-23



library(rvest)
library(dplyr)
library(stringr)
 
# 定义一个函数来提取每本书的详细信息
get_info <- function(url) {
  page <- read_html(url)
  
  data.frame(
    title = page %>% html_nodes("h1 a") %>% html_text(),
    author = page %>% html_nodes("div.info div.indent span:nth-child(1) a") %>% html_text(),
    rating = page %>% html_nodes("strong.ll rating_num") %>% html_text(),
    votes = page %>% html_nodes("span.pl:nth-child(4) a") %>% html_text() %>% str_extract("\\d+"),
    comment = page %>% html_nodes("span.pl:nth-child(5)") %>% html_text() %>% str_extract("\\d+"),
    stringsAsFactors = FALSE
  )
}
 
# 爬取豆瓣读书Top 250
urls <- paste0("https://book.douban.com/top250?start=", seq(0, 2250, by = 25))
book_info <- lapply(urls, get_info) %>% bind_rows()
 
# 保存结果
write.csv(book_info, file = "douban_top250.csv", row.names = FALSE)

这段代码使用了rvest包来解析网页,并定义了一个函数get_info来提取每本书的标题、作者、评分、票数和评论数。然后通过一个URL列表进行遍历,并将结果合并为一个数据框,最后将数据保存到CSV文件中。这个过程展示了如何使用R快速高效地进行网页爬取,并且代码简洁,易于理解。

2024-08-23

Pytest是一个非常流行的Python测试框架,它的设计哲学是简单易用,表达力强,可以轻易编写测试,并提供了丰富的插件生态。

以下是一个使用Pytest编写的简单测试样例:




# test_example.py
import pytest
 
def func(x):
    return x + 1
 
# 一个简单的测试函数
def test_answer():
    assert func(3) == 5
 
# 使用pytest.mark.parametrize进行参数化测试
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
    (3, 5),
    (0, 1),
    (-1, 0)
])
def test_func_results(test_input, expected):
    assert func(test_input) == expected

在这个例子中,我们定义了一个简单的func函数,并编写了两个测试用例。第一个测试用例test_answer检查func(3)是否返回5。第二个测试用例test_func_results使用pytest.mark.parametrize进行参数化,测试不同输入对应的预期输出。

要运行这些测试,只需在命令行中运行pytest命令即可。




pytest

这将运行当前目录及其子目录中所有以test_开头的文件中的测试。

2024-08-23



# 导入需要的库
import pyttsx3  # 语音库
import pywhatkit  # 用于视频和图片转文字的库
 
# 初始化语音对象
engine = pyttsx3.init()
 
# 设置语音参数
voices = engine.getProperty('voices')
engine.setProperty('voice', voices[1].id)  # 设置当前语音为第二个声音
engine.setProperty('rate', 150)  # 设置语速
 
# 将文本转换为语音
def text_to_speech(text):
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()
 
# 将语音转换为文本
def speech_to_text():
    audio = 'audio.wav'  # 音频文件路径
    pywhatkit.record_audio(audio, duration=5)  # 录制音频,时长5秒
    text = pywhatkit.speech_to_text(audio)  # 将音频转换为文本
    return text
 
# 示例:使用这些功能
text_to_speech('你好,世界!')  # 文本转语音
speech_text = speech_to_text()  # 语音转文本
print(speech_text)  # 打印转换后的文本

这段代码展示了如何使用pyttsx3pywhatkit库来实现文本和语音的相互转换。text_to_speech函数将传入的文本转换成语音,而speech_to_text函数录制音频并将其转换回文本。这个例子简单易懂,适合作为文本和语音互转技术的入门级教程。

2024-08-23

在ElasticSearch中,分布式搜索和索引通常是自动进行的,无需用户手动干预。但是,用户可以通过配置集群的设置来优化分布式搜索和索引的性能。

以下是一个ElasticSearch集群配置的示例,它展示了如何设置分片和副本的数量:




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

在这个例子中,number_of_shards 设置为3,意味着索引将分布在至少3个主分片上。number_of_replicas 设置为2,意味着每个主分片将有2个副本。集群中总共会有3*(2+1)=9个分片,其中包含3个主分片和6个副本分片。

在分布式搜索方面,ElasticSearch会自动在所有相关的分片上并行执行搜索请求,并聚合结果。

在分布式索引方面,当文档被索引到特定的主分片时,ElasticSearch会自动将文档分配到正确的副本分片上。

如果需要手动控制分布式索引和搜索的过程,可以使用ElasticSearch提供的路由功能,或者通过自定义分配器来控制文档索引到的节点。但这通常是高级用法,并且要求对ElasticSearch内部机制有深入的了解。