2024-08-23

在这个问题中,你提到了多种技术栈,包括SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)、PHP、Node.js和Python。我将提供一个简单的Web应用程序框架选择指南,并给出一个使用Spring Boot和MyBatis构建的示例。

SSM/Spring Boot + MyBatis

Spring是一个开源的Java/Java EE全功能框架,提供了强大的IoC容器功能,而MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。

示例代码

以下是一个简单的食品溯源信息查询系统的后端接口示例,使用Spring Boot和MyBatis。

实体类(FoodTrace.java)




@Entity
public class FoodTrace {
    @Id
    private Long id;
    private String productName;
    private String supplierName;
    // 省略其他字段和getter/setter方法
}

Mapper接口(FoodTraceMapper.java)




@Mapper
public interface FoodTraceMapper {
    @Select("SELECT * FROM food_trace WHERE id = #{id}")
    FoodTrace getFoodTraceById(@Param("id") Long id);
}

服务类(FoodTraceService.java)




@Service
public class FoodTraceService {
    @Autowired
    private FoodTraceMapper foodTraceMapper;
 
    public FoodTrace getFoodTraceById(Long id) {
        return foodTraceMapper.getFoodTraceById(id);
    }
}

控制器类(FoodTraceController.java)




@RestController
@RequestMapping("/api/food-trace")
public class FoodTraceController {
    @Autowired
    private FoodTraceService foodTraceService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<FoodTrace> getFoodTraceById(@PathVariable Long id) {
        FoodTrace foodTrace = foodTraceService.getFoodTraceById(id);
        if (foodTrace != null) {
            return ResponseEntity.ok(foodTrace);
        } else {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

这个简单的示例展示了如何使用Spring Boot和MyBatis创建一个REST API,用于查询食品溯源信息。在实际应用中,你需要设置数据库连接、配置MyBatis以及添加必要的依赖管理配置。

安装和运行

  1. 配置数据库和MyBatis。
  2. 使用Maven或Gradle构建项目。
  3. 运行Spring Boot应用程序。

URL




http://localhost:8080/api/food-trace/{id}

替换{id}为你想查询的食品溯源信息ID。

这个示例提供了一个简单的接口,你可以根据需要添加更多的功能,例如查询列表、添加新的食品溯源信息等。

2024-08-23

在Python中,可以使用matplotlib库来生成适合科研的配色方案。以下是一个生成四种配色方案的示例代码:




import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成四种配色
def generate_color_scheme():
    return plt.cm.tab10(range(10))
 
# 生成四种配色并打印出来
color_scheme = generate_color_scheme()
print("配色方案:", color_scheme)

这段代码使用了matplotlib的内置colormap tab10,它提供了10种颜色,可以用来生成四种不同的配色组合。range(10)用于索引colormap,获取不同的颜色。这种方法简单且直接,适合快速生成科研中常用的配色方案。

2024-08-23



import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
 
# 假设这是从数据库中获取的历史股票数据
history_data = {
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'open': [100, 101, 102],
    'high': [102, 103, 105],
    'low': [98, 99, 100],
    'close': [100, 101, 102]
}
 
# 将获取的数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(history_data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
 
# 计算移动平均线,例如计算5日和10日的移动平均线
df['5d_ma'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['10d_ma'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
 
# 计算交易信号,当10日MA上升且5日MA下降时买入,10日MA下降且5日MA上升时卖出
df['buy_signal'] = np.where(df['10d_ma'] > df['5d_ma'], 1, 0)
df['sell_signal'] = np.where(df['10d_ma'] < df['5d_ma'], 1, 0)
 
# 输出计算后的DataFrame
print(df)

这段代码首先导入了必要的库,并假设有一个股票的历史数据字典。然后将这些数据转换为DataFrame,并设置日期为索引。接着,它计算了5日和10日的移动平均线,并根据这些平均线计算了买入和卖出的交易信号。最后,它打印出了包含这些计算结果的DataFrame。这个例子展示了如何使用Python进行技术分析,并且是量化交易的基本步骤。

2024-08-23

在Django中,中间件是一个特定的Python函数或类,它可以介入Django的请求和响应处理过程,修改Django的输入或输出。

settings.py文件中配置中间件,需要将中间件类添加到MIDDLEWARE列表中。

以下是一个配置中间件的例子:




# settings.py
 
# 导入自定义中间件
from .middleware import MyCustomMiddleware
 
MIDDLEWARE = [
    # ... 其他中间件 ...
 
    # 添加自定义中间件
    'MyCustomMiddleware',
 
    # ... 其他中间件 ...
]
 
# 中间件的顺序非常重要,因为它们会按顺序执行。

自定义中间件的例子:




# middleware.py
 
from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
 
class MyCustomMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_request(self, request):
        # 在所有视图被调用之前,这里可以进行一些请求的预处理
        pass
 
    def process_response(self, request, response):
        # 在所有视图被调用之后,这里可以进行一些响应的后处理
        return response

MIDDLEWARE列表中添加'MyCustomMiddleware'后,Django将会在请求和响应处理过程中调用MyCustomMiddleware中相应的方法。

2024-08-23



from fastapi import FastAPI
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import JSONResponse
 
app = FastAPI()
 
@app.middleware("http")
async def add_process_time_header(request: Request, call_next):
    start = time.time()
    response = await call_next(request)
    process_time = time.time() - start
    response.headers["X-Process-Time"] = str(process_time)
    return response
 
@app.middleware("http")
async def custom_middleware(request: Request, call_next):
    # 在请求处理之前可以进行一些操作
    # 比如请求的验证、权限控制等
    # 如果调用 call_next,请求会继续到下一个中间件或路由
    response = await call_next(request)
    
    # 在请求处理之后可以进行一些操作
    # 比如修改响应、添加额外的头部信息等
    return response
 
@app.get("/")
async def main():
    return JSONResponse({"message": "Hello World"})

这个示例展示了如何在FastAPI应用中定义和使用middleware。首先,我们定义了一个add_process_time_header的中间件,它计算请求处理的时间并将其添加到响应头中。接着,我们定义了一个custom_middleware的中间件,它可以用于在请求处理前后进行自定义操作。最后,我们定义了一个简单的路由/,用于演示如何在没有其他中间件或路由修改的情况下,原样返回一个JSON响应。

2024-08-23



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头,伪装为浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    titles = soup.find_all('div', class_='title')
    for title in titles:
        yield {
            'title': title.a.string,
            'href': title.a['href'],
            'score': title.find_next('span', class_='rating_num').string
        }
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')
 
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data, 'douban_movies.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了Pandas库来保存解析后的数据,而不是之前的CSV格式。这样做的好处是可以直接将数据存储为.csv文件,并且可以方便地进行后续的数据分析工作。同时,代码中的parse_html函数使用生成器,这是一种更为高效的数据处理方式。

2024-08-23



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html(url):
    try:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data_list = soup.select('div.item')
    for data in data_list:
        title = data.select('a')[0].text
        detail_url = data.select('a')[0]['href']
        print(title, detail_url)
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.qiushibaike.com/'
    html = get_html(url)
    parse_data(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个获取网页内容的函数get_html,使用了requests库来发送HTTP请求,并设置了请求头来伪装浏览器访问。然后定义了一个解析网页并提取数据的函数parse_data,使用了BeautifulSoup库和CSS选择器来选取页面元素。最后,在main函数中调用了这两个函数,实现了简单的爬虫功能。

2024-08-23



import requests
import execjs
 
# 目标URL
url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
 
# 请求头部
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
    'Referer': 'https://movie.douban.com/chart'
}
 
# 请求参数
params = {
    'type': '24',
    'interval_id': '100:90',
    'action': '',
    'start': '0',
    'limit': '20'
}
 
# 用于解析JavaScript加密的函数
def get_sign(params):
    with open('jssdk.js', 'r', encoding='utf-8') as f:
        js_content = f.read()
    ctx = execjs.compile(js_content)
    sign = ctx.call('get_sign', params)
    return sign
 
# 加密参数 'sign'
params['sign'] = get_sign(params)
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
 
# 打印响应内容
print(response.json())

这段代码首先定义了目标URL、请求头部和请求参数。然后定义了一个函数get_sign,用于读取JavaScript文件并调用其中的get_sign函数来获取加密的sign参数。接着,将加密后的参数加入到请求参数中,并发送请求。最后打印出响应内容。这个过程展示了如何逆向解析加密参数和响应数据的基本方法。

2024-08-23



import requests
 
# 发送HTTP GET请求
def fetch_website_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return "Error: Server returned HTTP status code {}".format(response.status_code)
 
# 主函数
def main():
    url = "https://www.example.com"  # 替换为你想爬取的网站
    print(fetch_website_data(url))
 
# 如果这个脚本被直接运行,则执行main函数
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求,获取网页内容。函数fetch_website_data负责发送请求并处理响应,主函数main则简单地调用这个函数并打印结果。如果你想要爬取的网站是"https://www.example.com",只需要将这个URL替换为你想要爬取的网站即可。

2024-08-23



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求出错"
 
# 解析网页并提取信息的函数
def parse_html_info(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    title = soup.find('h1', class_='post-title').get_text()
    content = soup.find('div', class_='post-content').get_text()
    author = soup.find('p', class_='post-meta-author').get_text()
    return title, content, author
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://example.com/some-post'  # 替换为你要爬取的网页URL
    html_content = get_html_content(url)
    title, content, author = parse_html_info(html_content)
    print(f"标题: {title}")
    print(f"内容: {content}")
    print(f"作者: {author}")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来简单地抓取一个网页的内容,并提取出其中的标题、内容和作者信息。在实际应用中,你需要根据目标网页的结构来修改解析代码,以确保正确提取信息。