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2024-08-14

由于提供的链接是一个源码获取链接，而不是一个直接的代码实例，我无法提供具体的代码实例。然而，我可以提供一个概括的解决方案，说明如何使用Django开始构建一个新冠疫情数据分析系统的基本框架。

安装Django：




pip install django

创建新的Django项目：




django-admin startproject covid19_analysis




cd covid19_analysis
python manage.py runserver

定义数据模型：




# covid19_analysis/covid19/models.py
 
from django.db import models
 
class CovidData(models.Model):
    date = models.DateField()
    country = models.CharField(max_length=100)
    confirmed_cases = models.IntegerField()
    # 其他相关字段...

迁移数据库：




python manage.py makemigrations covid19
python manage.py migrate

创建视图和模板：




# covid19_analysis/covid19/views.py
 
from django.shortcuts import render
from .models import CovidData
 
def index(request):
    data_list = CovidData.objects.all()
    return render(request, 'covid19/index.html', {'data_list': data_list})




<!-- covid19_analysis/covid19/templates/covid19/index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>新冠疫情数据分析</title>
</head>
<body>
    <h1>疫情数据</h1>
    <ul>
        {% for data in data_list %}
        <li>
            {{ data.country }} - 确诊: {{ data.confirmed_cases }}
            <!-- 其他数据的展示 -->
        </li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

配置URLs：




# covid19_analysis/covid19/urls.py
 
from django.urls import path
from .views import index
 
urlpatterns = [
    path('', index, name='index'),
]

在项目根目录的urls.py中包含应用的URL配置：




# covid19_analysis/covid19_analysis/urls.py
 
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
 
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('covid19/', include('covid19.urls')),
]

以上步骤为构建一个简单的新冠疫情数据分析系统提供了基础框架。开发者可以根据需求添加更多功能，例如数据可视化、搜索功能、数据导入/导出等。

请注意，这个示例假设数据模型是已知的并且是简单的。实际系统可能需要更复杂的模型和更多的功能。

System

2024-08-14

所有,typescript

Prisma是一个现代的数据库工具包，它提供了一个简单的接口来进行数据库的交互。在Nest.js中使用Prisma，首先需要安装Prisma的CLI工具和相关的依赖，然后设置数据库连接，定义数据模型，最后在Nest.js中创建服务来使用Prisma客户端进行数据库操作。

以下是如何在Nest.js中使用Prisma的基本步骤：

安装Prisma CLI和Nest.js的Prisma模块：




npm install prisma --global
npm install @prisma/client @nestjs/prisma

初始化Prisma：




npx prisma init

这将创建prisma文件夹和schema.prisma配置文件。

编辑schema.prisma文件，定义数据模型：




model User {
  id        Int     @id @default(autoincrement())
  name      String
  email     String  @unique
  posts     Post[]
}
 
model Post {
  id        Int     @id @default(autoincrement())
  title     String
  content   String?
  published Boolean  @default(false)
  author    User?   @relation(fields: [authorId], references: [id])
  authorId  Int?
}

生成Prisma客户端代码：




npx prisma generate

在Nest.js中创建服务和模块：




// user.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Prisma } from '@prisma/client';
import { PrismaService } from '../prisma/prisma.service';
 
@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly prisma: PrismaService) {}
 
  async getUsers(): Promise<Prisma.Promise<User[]>> {
    return this.prisma.user.findMany();
  }
 
  async getUser(id: number): Promise<Prisma.Promise<User>> {
    return this.prisma.user.findUnique({
      where: { id },
    });
  }
 
  async createUser(data: Prisma.UserCreateInput): Promise<Prisma.Promise<User>> {
    return this.prisma.user.create({ data });
  }
 
  // 其他数据库操作...
}




// user.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { UserService } from './user.service';
 
@Module({
  providers: [UserService],
  exports: [UserService],
})
export class UserModule {}

在应用程序中使用服务：




import { Controller, Get } from '@nestjs/common';
import { UserService } from './user.service';
 
@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly userService: UserService) {}
 
  @Get()
  async getAllUsers() {
    return this.userService.getUsers();
  }
}

以上代码展示了如何在Nest.js中使用Prisma进行用户数据的基本CRUD操作。在实际应用中，你可能需要根据自己的需求进行更复杂的操作，如关联查询、事务处理等。

System

2024-08-14

所有,typescript




# 安装 Protobuf 编译器
npm install -g protoc
 
# 安装 Protobuf 的 Go 插件
go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
 
# 安装 Protobuf 的 TypeScript 插件
npm install -g protoc-gen-ts=protoc-gen-ts-tsd
 
# 生成 Golang 和 Typescript 类型定义
protoc --ts_out=. --go_out=. path/to/your.proto

这段代码演示了如何安装 Protobuf 编译器以及相关的 Go 和 TypeScript 插件，并使用 protoc 命令来生成指定 .proto 文件的 Golang 和 Typescript 类型定义。这是一个在实际开发中常用的操作流程。

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基于Django的web开发（前端部分-HTML）

System

2024-08-14

所有,html

在Django中创建一个简单的HTML页面，通常会涉及以下步骤：

创建一个Django项目和应用（如果尚未创建）。
在应用的templates目录下创建HTML文件。
编写视图函数来渲染HTML模板。
配置URLs以连接视图和模板。

以下是一个简单的例子：

首先，确保你已经安装了Django，并创建了一个新的项目和应用。




django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp

接下来，编辑你的HTML模板。在myapp/templates目录下创建一个名为index.html的文件：




<!-- myapp/templates/index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>My Django Page</title>
</head>
<body>
    <h1>Welcome to My Django Page</h1>
</body>
</html>

然后，在myapp/views.py文件中编写一个视图函数来渲染这个模板：




# myapp/views.py
from django.shortcuts import render
 
def index(request):
    return render(request, 'index.html')

最后，在myapp/urls.py文件中配置URL：




# myapp/urls.py
from django.urls import path
from .views import index
 
urlpatterns = [
    path('', index, name='index'),
]

并在项目的urls.py文件中引入应用的URL配置：




# myproject/urls.py
from django.urls import include, path
 
urlpatterns = [
    path('', include('myapp.urls')),
]

现在，你可以通过以下命令启动Django开发服务器：




python manage.py runserver

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/，你将看到你的HTML页面。

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Python Web 前后端分离后台管理系统 Django+vue（完整代码）

System

2024-08-14

所有,vue.js

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码。但我可以提供一个简化的Django模型和Vue组件的例子。

假设我们有一个简单的Django模型和Vue组件，用于展示用户列表和添加新用户的表单。

Django模型 (users/models.py):




from django.contrib.auth.models import AbstractUser
from django.db import models
 
class User(AbstractUser):
    pass

Vue组件 (Users.vue):




<template>
  <div>
    <h1>用户列表</h1>
    <ul>
      <li v-for="user in users" :key="user.id">
        {{ user.username }}
      </li>
    </ul>
    <h2>添加新用户</h2>
    <form @submit.prevent="addUser">
      <input type="text" v-model="newUsername" placeholder="用户名" />
      <button type="submit">添加</button>
    </form>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      users: [],
      newUsername: ''
    };
  },
  methods: {
    addUser() {
      // 发送请求到后端添加用户
      // 假设有一个API endpoint /add-user/
      // this.$http.post('/add-user/', { username: this.newUsername }).then(() => {
      //   this.newUsername = '';
      //   this.fetchUsers();
      // });
    },
    fetchUsers() {
      // 发送请求获取用户列表
      // 假设有一个API endpoint /users/
      // this.$http.get('/users/').then(response => {
      //   this.users = response.data;
      // });
    }
  },
  created() {
    this.fetchUsers();
  }
};
</script>

这个例子展示了如何在Django后端使用标准的Django模型，以及如何在Vue前端使用组件来展示用户列表、添加新用户和处理表单提交。在实际应用中，你需要实现与后端API的通信，这通常通过Axios或者其他HTTP客户端库来完成。

请注意，这只是一个简化的例子，实际的项目中你需要实现更多的功能，比如用户验证、错误处理、分页、搜索等。

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Go语言---并发版网页段子筛选爬虫

System

2024-08-13

所有,爬虫




package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "sync"
    "time"
)
 
// 定义一个简单的工作池，用于限制并发
type WorkPool struct {
    Workers int
    Jobs    chan func()
    wg      sync.WaitGroup
}
 
// 初始化工作池
func NewWorkPool(workers int) *WorkPool {
    pool := &WorkPool{
        Workers: workers,
        Jobs:    make(chan func()),
    }
    pool.startWorkers()
    return pool
}
 
// 添加一个新的工作任务
func (p *WorkPool) Schedule(job func()) {
    p.wg.Add(1)
    go p.doJob(job)
}
 
// 执行工作任务
func (p *WorkPool) doJob(job func()) {
    p.Jobs <- job
}
 
// 启动工作者
func (p *WorkPool) startWorkers() {
    for i := 0; i < p.Workers; i++ {
        go func() {
            for {
                select {
                case job := <-p.Jobs:
                    job()
                    p.wg.Done()
                }
            }
        }()
    }
}
 
// 等待所有工作结束
func (p *WorkPool) Wait() {
    p.wg.Wait()
    close(p.Jobs)
}
 
// 爬取单个网页的工作
func crawlPage(url string, ch chan<- string) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        ch <- ""
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    // 这里应该是解析网页内容的代码
    // ...
    ch <- "网页内容"
}
 
func main() {
    start := time.Now()
    urls := []string{"http://www.example.com/page1", "http://www.example.com/page2"} // 示例URL列表
    pool := NewWorkPool(8)                                                            // 创建一个工作池，最多8个工作者
    results := make(chan string)
 
    for _, url := range urls {
        url := url // 为循环变量创建一个局部副本
        pool.Schedule(func() {
            crawlPage(url, results)
        })
    }
 
    go func() {
        pool.Wait()
        close(results)
    }()
 
    for result := range results {
        fmt.Println(result)
    }
 
    fmt.Printf("Total time taken: %s\n", time.Since(start))
}

这个代码示例展示了如何使用Go语言创建一个简单的并发网络爬虫。它使用了一个工作池来限制同时进行的工作数量，并且使用了goroutines来执行并发任务。代码中的crawlPage函数用于模拟爬取单个网页的工作，而主函数中则是模拟了一个简单的工作流程。这个例子教会开发者如何利用Go语言的并发特性来提高程序的性能。

System

2024-08-13

所有,python

报错解释：

TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 表示在调用 pandas 库中的 NDFrame.to_excel() 方法时提供了一个不被期望的关键字参数。

解决方法：

检查 to_excel() 方法调用中的关键字参数是否正确。参考 pandas 官方文档，确保你使用的参数是该方法支持的。
确保你使用的 pandas 版本支持该关键字参数。如果该参数是在新版本中引入的，而你的版本较旧，则需要更新 pandas 库。
如果你确定关键字参数是正确的，并且是最新版本的 pandas，那么可能是方法调用上下文不正确。确保你是在正确的对象上调用 to_excel()，该对象应是 pandas 中的 DataFrame 或 Series 实例。

示例代码修正：




import pandas as pd
 
# 假设 df 是一个 DataFrame 实例
df.to_excel(filename, sheet_name='Sheet1', index=False)

确保 filename 是一个文件路径字符串，sheet_name 是一个字符串指定工作表名称，index 是一个布尔值指定是否写入行索引。如果你使用的参数名称和值都是正确的，但仍然出现错误，请检查是否有拼写错误或者不小心使用了不支持的参数。

System

2024-08-13

所有,python

错误解释：

这个ValueError表明在解包操作中出现了问题。解包是指将一个可迭代对象（如列表、元组）的元素分配给多个变量。expected 2, got 1指的是代码中预期解包得到2个值，但实际上只得到了1个值。

可能的原因是你尝试将一个包含不足两个元素的可迭代对象解包到两个变量中。

解决方法：

检查你的可迭代对象，确保它包含足够的元素。
如果可迭代对象可能返回不同数量的元素，你可以使用星号表达式（*）来捕获多余的值，或者处理不足的情况。

例如：




# 假设a是一个可能有1个或2个元素的列表
a = [1, 2]  # 正常情况，两个元素
# a = [1]  # 可能的情况，只有一个元素
 
try:
    x, y = a  # 尝试解包
except ValueError:
    print("列表中的元素不足两个")
    # 处理逻辑

或者使用星号来捕获多余的值：




x, *y = a  # 如果a有多个元素，y将是一个包含剩余元素的列表
# 如果a只有一个元素，x将是该元素，y将是一个空列表

确保处理好异常情况，以避免程序因错误而中断。

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【go从入门到精通】精通并发编程-Go Mutex 互斥锁

System

2024-08-13

所有,golang




package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
)
 
var (
    // 定义全局变量counter
    counter int
    // 创建一个互斥锁
    lock = &sync.Mutex{}
)
 
// increment函数用于递增counter的值
func increment() {
    // 锁定互斥锁
    lock.Lock()
    // 注意：在解锁之前不要调用panic或者通过return返回
    // 如果在解锁之前返回或者抛出panic，其他等待获取锁的goroutine会一直阻塞
    defer lock.Unlock() // 使用defer语句在函数退出时自动解锁
    counter++
}
 
func main() {
    // 使用通道来控制并发的goroutine数量
    var wg sync.WaitGroup
    // 设置通道容量，限制并发数量
    sem := make(chan struct{}, 2)
 
    // 设置等待组的计数器为1000
    wg.Add(1000)
 
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        // 使用匿名函数来避免闭包中的变量i共享
        go func() {
            // 通过通道控制并发数
            sem <- struct{}{}
            increment()
            // 完成一个goroutine的任务
            wg.Done()
            // 通过通道释放一个资源，允许另外的goroutine进入
            <-sem
        }()
    }
 
    // 等待所有goroutine完成
    wg.Wait()
 
    fmt.Println("Counter value:", counter)
}

这段代码使用了互斥锁来保证counter的递增操作是线程安全的。通过使用sync.WaitGroup来等待所有的goroutine完成，并通过通道sem来控制并发的goroutine数量，以此来避免过多的并发导致的资源问题。在increment函数中，使用lock.Lock()来锁定互斥锁，并使用defer lock.Unlock()来确保在函数退出时解锁，这样做可以避免因为程序执行到一半发生panic或者提前返回而导致的数据不一致问题。

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Golang数据库编程详解 | 深入浅出Go语言原生数据库编程

System

2024-08-13

所有,golang




package main
 
import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // 导入MySQL驱动
    "log"
)
 
func main() {
    // 连接数据库
    db, err := sql.Open("mysql", "username:password@tcp(localhost:3306)/dbname")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()
 
    // 检查数据库连接是否成功
    if err := db.Ping(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 执行查询
    var name string
    var age int
    rows, err := db.Query("SELECT name, age FROM users WHERE id = ?", 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()
 
    for rows.Next() {
        err := rows.Scan(&name, &age)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Printf("Name: %s, Age: %d\n", name, age)
    }
 
    // 插入数据
    res, err := db.Exec("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", "Alice", 30)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 获取插入ID
    insertedId, err := res.LastInsertId()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Inserted row ID: %d\n", insertedId)
 
    // 更新数据
    _, err = db.Exec("UPDATE users SET age = ? WHERE id = ?", 31, 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Println("Update successful")
 
    // 删除数据
    _, err = db.Exec("DELETE FROM users WHERE id = ?", 2)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Println("Delete successful")
}

这段代码展示了如何在Go语言中使用database/sql包和MySQL驱动进行数据库操作，包括连接数据库、执行查询、插入、更新和删除数据。代码简洁且注重实用性，对于学习Go语言数据库编程的开发者有很好的教育价值。

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