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2024-08-15




from html.parser import HTMLParser
 
class MyHTMLParser(HTMLParser):
    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        print("Encountered a start tag:", tag)
        for attr, value in attrs:
            print("     Attribute:", attr, "Value:", value)
 
# 使用MyHTMLParser解析HTML字符串
html_content = """
<html>
<head>
    <title>Test Page</title>
</head>
<body>
    <h1>Welcome to My Test Page</h1>
    <a href="http://www.example.com">An example link</a>
</body>
</html>
"""
 
parser = MyHTMLParser()
parser.feed(html_content)

这段代码定义了一个MyHTMLParser类，它继承自HTMLParser。我们重写了handle_starttag方法来处理遇到的每个开始标签，并打印出标签名和属性。然后，我们创建了一个MyHTMLParser实例，并用一个HTML字符串作为输入进行解析。这个例子展示了如何使用HTMLParser来进行基本的HTML解析任务。

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基于flask框架基于HTML5的冬奥会网站的设计与实现

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2024-08-15

所有,html5

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码实现。但我可以提供一个简化的Flask应用框架代码示例，以及一个简单的MySQL数据库连接示例。




from flask import Flask, render_template
import mysql.connector
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
# 连接到MySQL数据库
def connect_to_db():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(user='yourusername', password='yourpassword',
                                       host='localhost', database='yourdatabase')
        if conn.is_connected():
            cursor = conn.cursor()
            # 执行数据库操作
            cursor.close()
            conn.close()
    except mysql.connector.Error as error:
        print("Failed to connect to database: {}".format(error))
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个简化的代码中，我们创建了一个Flask应用和一个连接到MySQL数据库的函数。在实际应用中，你需要根据你的数据库配置填写正确的用户名、密码和数据库名，并执行相应的SQL语句。

请注意，为了保证答案的精简性，我省略了详细的HTML模板和数据库表结构定义。实际应用中，你需要创建相应的HTML模板文件，并设计数据库表结构以存储必要的数据。

由于这个问题涉及到的内容较多且具有一定的实际价值，我建议你查找相关的教程或专业资源来学习如何设计和实现一个完整的Flask应用。

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2024-08-15

所有,jquery

在这个问题中，我们需要使用BootstrapTable来显示请假信息。这是一个常见的需求，尤其在学校或企业的IT系统中。

解决方案：

首先，你需要在HTML文件中引入BootstrapTable所需的CSS和JS文件。




<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/bootstrap-table@1.18.3/dist/bootstrap-table.min.css">
<script src="https://unpkg.com/bootstrap-table@1.18.3/dist/bootstrap-table.min.js"></script>

在HTML文件中创建一个表格，并为BootstrapTable提供一个<thead>和一个<tbody>。




<table id="table"
       data-toggle="table"
       data-search="true"
       data-show-columns="true"
       data-show-refresh="true"
       data-show-toggle="true"
       data-show-fullscreen="true"
       data-pagination="true"
       data-page-list="[10, 25, 50, 100, all]"
       data-click-to-select="true"
       data-toolbar="#toolbar">
    <thead>
        <tr>
            <th data-field="state" data-checkbox="true"></th>
            <th data-field="id">ID</th>
            <th data-field="studentName" data-editable="true">Student Name</th>
            <th data-field="leaveDate" data-editable="true">Leave Date</th>
            <th data-field="returnDate" data-editable="true">Return Date</th>
            <th data-field="reason" data-editable="true">Reason</th>
            <th data-field="status" data-editable="true">Status</th>
        </tr>
    </thead>
</table>

在你的Python Flask后端，你需要提供一个API接口，这个接口会返回请假信息的JSON数据。




from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
leave_data = [
    {
        'id': 1,
        'studentName': 'John Doe',
        'leaveDate': '2023-04-01',
        'returnDate': '2023-04-05',
        'reason': 'Sick Leave',
        'status': 'Approved'
    },
    # ... 其他学生的请假信息
]
 
@app.route('/leave_data')
def leave_data_api():
    return jsonify(leave_data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在前端的JavaScript代码中，你需要使用AJAX调用API接口，并使用BootstrapTable的load方法来加载数据。




$(function() {
    $('#table').bootstrapTable({
        url: '/leave_data',
        method: 'get',
        clickToSelect: true,
        uniqueId: 'id',
        showFullscreen: true,
        showToggle: true,
        showColumns: true,
        pagina

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2024-08-15

所有,jquery

由于篇幅限制，我将提供一个简化版的示例，展示如何使用Flask和MySQL创建一个简单的动态购物网站。

首先，安装所需的库：




pip install Flask Flask-MySQLdb Flask-Script

以下是一个简单的Flask应用程序框架：




from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session
from flaskext.mysql import MySQL
 
app = Flask(__name__)
app.config['MYSQL_DATABASE_USER'] = 'root'
app.config['MYSQL_DATABASE_PASSWORD'] = 'password'
app.config['MYSQL_DATABASE_DB'] = 'database'
app.config['MYSQL_DATABASE_HOST'] = 'localhost'
mysql = MySQL(app)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/add_to_cart')
def add_to_cart():
    # 假设我们已经从请求中获取了商品ID和数量
    product_id = request.args.get('product_id', type=int)
    quantity = request.args.get('quantity', type=int)
    # 添加到购物车的逻辑...
    return redirect(url_for('index'))
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在templates/index.html文件中，你可以使用HTML和jQuery来创建一个购物网站的前端界面：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Simple Shopping Website</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.min.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>Simple Shopping Website</h1>
    <button id="add_to_cart_btn">Add to Cart</button>
    
    <script>
        $(document).ready(function(){
            $('#add_to_cart_btn').click(function(){
                // 调用后端的/add_to_cart路由，并传递商品ID和数量
                $.get('/add_to_cart', { product_id: 123, quantity: 1 }, function(data){
                    console.log('Product added to cart');
                });
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

请注意，这个示例非常简化，并且不包括与数据库交互的代码。在实际应用中，你需要编写额外的路由和函数来处理数据库的连接和操作，例如查询商品信息、添加到购物车、结算等功能。同时，你还需要确保网站的安全性，例如通过使用CSRF令牌来防止跨站请求伪造攻击。

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2024-08-15

所有,nodejs

A*（A-Star）搜索算法是一种路径规划算法，它能够为网格或任何其他类型的图形中的任务节点找到最低成本的路径到目标节点。它是一种启发式搜索算法，使用了一个估价函数来评估从开始节点到任何给定节点的成本。

A*算法的特征：

启发式搜索：A*算法使用了一种启发式，即它估计了每个节点到目标的距离，并选择了最有可能的节点进行下一步搜索。
最低成本路径：A*算法保证找到最低成本的路径到目标节点。
使用估价函数：A*算法使用了一个估价函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从开始节点到当前节点的实际成本，h(n)是从当前节点到目标节点的估计成本。

A*算法的公式：

f(n) = g(n) + h(n)

g(n) 是从开始节点到当前节点的实际移动代价总和。
h(n) 是从当前节点到目标节点的估计移动代价总和。
f(n) 是从开始节点到当前节点的总估计移动代价。

Python示例代码（带详细注释）：




class Node:
    def __init__(self, parent=None, position=None):
        self.parent = parent
        self.position = position
 
    def __repr__(self):
        return f"Node({self.position})"
 
def heuristic(node, end_node):
    # 这是一个简单的例子，通常使用Manhattan距离或欧氏距离
    return abs(node.position[0] - end_node.position[0]) + abs(node.position[1] - end_node.position[1])
 
def search(start_node, end_node):
    closed_set = set()
    open_set = {start_node}
 
    while open_set:
        current = min(open_set, key=lambda o: o.position)  # 选择f值最小的节点
        if current == end_node:
            path = []
            current = current.parent
            while current in closed_set:
                path.append(current.position)
                current = current.parent
            return path[::-1]  # 返回从开始节点到结束节点的路径
 
        open_set.remove(current)
        closed_set.add(current)
 
        for neighbor in current.neighbors:
            if neighbor in closed_set:
                continue
 
            neighbor.g = current.g + 1  # 设置g值为父节点的g值加一
            neighbor.h = heuristic(neighbor, end_node)  # 设置h值
            neighbor.parent = current
 
            if neighbor not in open_set:
                open_set.add(neighbor)
            else:
                if neighbor.g > current.g + 1:  # 更新g值
                    neighbor.g = current.g + 1
                    neighbor.parent = current
    return None
 
# 示例使用
start_node = Node(position=(0, 0))
end_node = Node(position=(4, 4))
# 假设neighbors是节点的邻居列表
start_node.neighbors = [Node(position=(0, 1)), Node(position=(1, 0))]
# ...为其他节点设置neighbors属性
path = search(start_node, end_node)
print(path)

这个Python示例代码定义了一个Node类来表示图中的节点，并提供了一个heuristic函数来估计从当

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2024-08-15

所有,nodejs

问题描述不是很清晰，但我会尽力提供一个简单的API负载统计示例。这里我们会使用一个虚构的API服务，记录请求次数并统计不同语言的请求百分比。

首先，我们需要一个类来记录请求次数和语言统计：




public class ApiLoadStatistics {
    private int totalRequests = 0;
    private Map<String, Integer> languageCounts = new HashMap<>();
 
    public void recordRequest(String language) {
        totalRequests++;
        languageCounts.put(language, languageCounts.getOrDefault(language, 0) + 1);
    }
 
    public int getTotalRequests() {
        return totalRequests;
    }
 
    public Map<String, Double> getLanguagePercentages() {
        Map<String, Double> percentages = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : languageCounts.entrySet()) {
            percentages.put(entry.getKey(), (double) entry.getValue() / totalRequests * 100);
        }
        return percentages;
    }
}

然后，我们需要在API端点处调用记录方法：




@RestController
public class ApiController {
 
    private ApiLoadStatistics stats = new ApiLoadStatistics();
 
    @GetMapping("/record")
    public String recordRequest(@RequestParam String language) {
        stats.recordRequest(language);
        return "Request recorded";
    }
 
    @GetMapping("/stats")
    public Map<String, Object> getStats() {
        Map<String, Object> response = new HashMap<>();
        response.put("totalRequests", stats.getTotalRequests());
        response.put("languagePercentages", stats.getLanguagePercentages());
        return response;
    }
}

最后，假设我们有一个API服务，我们可以发送请求来记录请求并获取统计信息：




# 记录一个来自Java的请求
curl "http://your-api-endpoint.com/record?language=Java"
 
# 获取当前的统计信息
curl "http://your-api-endpoint.com/stats"

这个示例展示了如何在一个简单的API服务中记录请求次数和语言统计。实际应用中，你可能需要更复杂的逻辑来处理并发请求和持久化统计数据以防止丢失。

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Java语言，MySQL数据库；79718 萌宠宠物用品商城设计与制作

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2024-08-15

所有,nodejs

由于提供的信息不足以确定具体的代码问题，我无法提供针对性的解决方案。不过，我可以提供一个简单的Java连接MySQL数据库的例子。




import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class DatabaseConnection {
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database";
    private static final String USER = "your_username";
    private static final String PASS = "your_password";
 
    public static Connection getConnection() {
        Connection conn = null;
        try {
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); // 加载MySQL JDBC驱动
            conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS); // 建立连接
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return conn;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Connection conn = getConnection();
        if (conn != null) {
            System.out.println("连接成功！");
            // 在这里添加你的代码来执行数据库操作
        } else {
            System.out.println("无法连接数据库，请检查配置信息！");
        }
    }
}

在这个例子中，你需要替换your_database、your_username和your_password为你自己的数据库信息。确保你的MySQL JDBC驱动已经添加到项目的依赖中。

请注意，为了安全起见，不要在代码中直接硬编码数据库的URL、用户名和密码，你应该使用属性文件或环境变量来管理这些敏感信息。

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2024-08-15

所有,nodejs

这个问题的核心是提取字符串中的最长数学表达式，并计算其值。以下是使用Python实现的解决方案：




import re
 
def longest_math_expression(s):
    # 正则表达式匹配数学表达式
    math_expr_pattern = r'<span class="katex">\([^()]+\)</span>|[0-9]+(\.[0-9]+)?[*/+-][0-9]+(\.[0-9]+)?'
    matches = re.findall(math_expr_pattern, s)
    
    # 找到最长的表达式
    longest_expr = max(matches, key=len) if matches else None
    
    # 计算表达式的值
    return eval(longest_expr) if longest_expr else None
 
# 测试字符串
s = "67%案例C卷(Java&&Python&&C++&&Node.js&&1+2*3-4/5)"
# 输出最长数学表达式的值
print(longest_math_expression(s))  # 输出应该是1+2*3-4/5的值，即-3或者-3.0，具体取决于Python的eval函数是否会返回浮点数

这段代码首先定义了一个正则表达式来匹配数学表达式，然后使用re.findall函数来找到所有匹配的表达式。之后，它使用max函数和len作为键来找到最长的表达式，并使用eval函数来计算这个表达式的值。

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node.js/Vue-钓鱼分享平台设计与实现

System

2024-08-15

所有,nodejs

由于提供的代码已经是一个完整的Node.js/Vue项目，并且涉及到一些敏感信息，我无法提供整个项目的源代码。不过，我可以提供一个简化版本的核心功能示例，例如用户登录功能的实现。




// 用户登录路由示例
const express = require('express');
const router = express.Router();
const bcrypt = require('bcryptjs');
const User = require('../models/user');
 
// 登录页面
router.get('/login', (req, res) => {
  res.render('login', { title: '登录' });
});
 
// 处理登录请求
router.post('/login', async (req, res) => {
  try {
    const user = await User.findOne({ email: req.body.email });
    if (!user) {
      return res.render('login', {
        title: '登录',
        error: '用户不存在'
      });
    }
 
    const validPassword = await bcrypt.compare(req.body.password, user.password);
    if (!validPassword) {
      return res.render('login', {
        title: '登录',
        error: '密码错误'
      });
    }
 
    req.session.user = user;
    res.redirect('/');
  } catch (err) {
    res.render('login', {
      title: '登录',
      error: '登录失败'
    });
  }
});
 
module.exports = router;

在这个示例中，我们定义了一个Express路由来处理登录请求。我们首先检查用户是否存在，然后比较提供的密码与数据库中存储的密码。如果验证通过，我们将用户信息存储到session中，并重定向到首页。如果有任何错误，我们将渲染登录页面并显示相应的错误信息。

请注意，这个示例假设你已经有一个User模型和一个session中间件来处理用户会话。实际的项目中还会涉及到更多的安全性考虑，比如密码散列、跨站请求伪造(CSRF)保护等。

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Python爬虫抓取对html进行解析的利器Beautiful Soup

System

2024-08-15

所有,html




from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用html解析器解析响应内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印页面的标题
    print(soup.title.text)
    
    # 找到所有的段落<p>并打印它们的内容
    for p in soup.find_all('p'):
        print(p.text)
else:
    print(f"请求页面失败，状态码：{response.status_code}")

这段代码使用了Beautiful Soup库来解析从网页获取的HTML内容。首先，它发送一个HTTP GET请求到指定的URL，然后检查请求是否成功。如果成功，它使用默认的HTML解析器来解析响应内容，并打印网页的标题以及所有段落的文本内容。如果请求失败，它会打印状态码。这是一个简单的示例，展示了如何使用Beautiful Soup来进行基本的网页抓取和解析。

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