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indows npm ERR! gyp ERR! find Python Python is not set from command line or npm configuration npm ER

System

2024-08-07

所有,npm

这个错误信息是不完整的，但它提示了一个常见的与Node.js的npm和node-gyp相关的问题。这个错误通常发生在尝试构建一个需要编译原生模块的Node.js项目时，node-gyp会尝试找到Python环境来编译原生代码。

错误解释：

这个错误表明node-gyp没有找到Python环境来编译原生模块。node-gyp是一个跨平台的命令行工具集，用于安装Node.js的原生模块。它依赖于Python来执行某些任务。

问题解决方法：

确保Python已经安装在您的系统上。node-gyp通常需要Python 2.x，尽管对Python 3.x的支持正在增加。
如果Python已经安装，确保它可以在命令行中被识别。可以通过在命令行输入python --version或python2 --version来检查Python版本。
如果Python版本正确但仍然出现问题，可以通过设置环境变量来指定Python的路径。在命令行中设置环境变量的方法取决于您的操作系统。例如，在Windows上，可以使用set PYTHONPATH=C:\path\to\python.exe来设置环境变量。
如果上述步骤都不能解决问题，可以尝试使用npm的配置来指定Python的路径，例如使用命令npm config set python /path/to/python。

请注意，具体的解决步骤可能会根据您的操作系统（如Windows、macOS、Linux）和已安装的Python版本而有所不同。如果您使用的是Windows，建议安装Python 2.7，因为这是node-gyp目前官方支持的版本。

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Python与PHP：开发效率之争

System

2024-08-07

所有,php

Python和PHP是两种广泛使用的编程语言，每种语言都有其特点和适用场景。在开发效率上，Python和PHP各有所长，也各有争议。

Python的优点是它的简洁性和强大的标准库，适合于一些需要高效编写代码并注重代码质量的场合。Python的缺点是运行速度较慢，并且它的异步处理不如PHP方便。

PHP的优点是它的运行速度快，代码编写快速，对于Web开发特别是动态网站的开发有很大优势。PHP的缺点是它的语法不如Python严谨，代码质量管理相对较弱，且PHP 7以后的异步处理相对复杂。

在选择Python还是PHP时，开发者需要根据项目需求和团队技术栈来决定。如果需要高效率开发并注重代码质量，Python可能是更好的选择。如果项目对性能有严格要求或者需要快速构建Web应用，PHP可能是更好的选择。

以下是两种语言的简单代码示例：

Python示例（打印出"Hello, World!"）：




print("Hello, World!")

PHP示例（打印出"Hello, World!"）：




<?php
echo "Hello, World!";
?>

在这两个简单的例子中，Python和PHP表达了相同的逻辑，但Python使用的是print函数，而PHP使用的是echo语句。这两种语言的语法差异反映了两者在代码简洁度上的不同偏好。

System

2024-08-07

所有,html5

由于提供完整的小说网站源码不适宜，我将提供一个简化版的小说章节信息的数据库模型和API路由代码示例。这里我们使用Python语言和Flask框架来实现一个小说章节的API。

首先，安装所需的包：




pip install flask flask-sqlalchemy mysql-connector-python

以下是一个简单的Flask应用程序框架，包含了一个小说章节模型和API路由：




from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+mysqlconnector://<username>:<password>@<host>/<dbname>'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)
 
class NovelChapter(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    novel_id = db.Column(db.Integer, nullable=False)
    title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    content = db.Column(db.Text, nullable=False)
    release_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False)
 
    def to_dict(self):
        return {
            'id': self.id,
            'novel_id': self.novel_id,
            'title': self.title,
            'release_time': self.release_time.isoformat()
        }
 
@app.route('/api/novels/<int:novel_id>/chapters', methods=['GET'])
def get_novel_chapters(novel_id):
    chapters = NovelChapter.query.filter_by(novel_id=novel_id).all()
    return jsonify([chapter.to_dict() for chapter in chapters])
 
if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

在这个示例中，我们定义了一个NovelChapter模型来表示小说章节，并且提供了一个API路由/api/novels/<int:novel_id>/chapters来获取指定小说的所有章节信息。这个API返回JSON格式的章节列表。

请注意，你需要替换数据库配置中的<username>, <password>, <host>, 和 <dbname>为你的实际数据库连接信息。

这个简化的代码示例展示了如何使用Flask和SQLAlchemy来创建一个API，用于从数据库中获取小说章节信息。实际的小说网站可能需要更复杂的功能，如用户系统、评论系统、搜索系统等。

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【 Python 全栈开发 - WEB开发篇】JQuery

System

2024-08-07

所有,jquery

在Python的全栈开发中，JQuery是一种非常流行的JavaScript库，它简化了HTML文档的操作、事件处理、动画和Ajax交互。

以下是一些使用JQuery的常见方法：

选择元素

JQuery使用美元符号 $ 来选择HTML元素。




$('#elementId')  // 选择ID为elementId的元素
$('.className')  // 选择class为className的所有元素
$('p')           // 选择所有的p元素

改变HTML元素的内容

JQuery的 .html() 方法用于改变被选元素的内容。




$('#elementId').html('New Content');

改变CSS属性

JQuery的 .css() 方法用于改变被选元素的CSS属性。




$('#elementId').css('property', 'value');

事件处理

JQuery允许我们在HTML元素上添加事件处理器。




$('#elementId').click(function() {
  // 当点击元素时执行的代码
});

动画

JQuery提供了一系列的动画方法，如 .show()、.hide()、.fadeIn()、.fadeOut() 等。




$('#elementId').fadeIn();  // 淡入元素
$('#elementId').fadeOut(); // 淡出元素

AJAX

JQuery的 $.ajax() 方法允许通过HTTP请求与服务器进行异步通信。




$.ajax({
  url: "url",
  method: "GET",
  success: function(data) {
    // 成功时的回调函数
  },
  error: function(error) {
    // 出错时的回调函数
  }
});

链式调用

JQuery允许我们将多个操作链在一起。




$('#elementId')
  .css('property', 'value')
  .html('New Content')
  .fadeIn();

以上就是JQuery的一些基本用法，在实际开发中，你可以根据需要学习和使用更多的JQuery方法。

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【python011】经纬度点位可视化html生成（有效方案）

System

2024-08-07

所有,html




import json
 
def generate_html(points, filename="index.html"):
    # 确保输入是一个有效的点集合
    points = validate_points(points)
 
    # 生成HTML文件
    html_content = f"""
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <title>经纬度点位可视化</title>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
        <style>
            #map {{ width: 100%; height: 400px; }}
        </style>
        <script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=default"></script>
        <script
            src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=YOUR_API_KEY&callback=initMap&v=weekly"
            defer></script>
        <script>
            var points = {json.dumps(points)};
            function initMap() {{
                const map = new google.maps.Map(document.getElementById("map"), {{
                    center: {{ lat: -34.397, lng: 150.644 },
                    zoom: 8,
                }});
 
                points.forEach(function(point, index) {{
                    new google.maps.Marker({{
                        position: point,
                        map: map,
                        title: '点位 ' + index
                    }});
                }});
            }}
        </script>
    </head>
    <body>
        <div id="map"></div>
    </body>
    </html>
    """
 
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(html_content)
 
 
def validate_points(points):
    # 这里可以添加更多的验证逻辑，确保点的格式正确
    valid_points = []
    for point in points:
        if isinstance(point, dict) and 'lat' in point and 'lng' in point:
            valid_points.append({'lat': point['lat'], 'lng': point['lng']})
    return valid_points
 
# 使用示例
points = [
    {'lat': -34.397, 'lng': 150.644},
    {'lat': -35.397, 'lng': 151.644},
    {'lat': -36.397, 'lng': 152.644}
]
 
generate_html(points)

这个代码示例提供了一个函数generate_html，它接受一个经纬度点的列表，然后生成一个HTML文件，该文件包含了一个Google地图，该地图根据传入的点位展示了标记。这个示例还提供了一个辅助函数validate_points来确保点的格式是正确的。需要注意的是，在实际使用中，你需要替换YOUR_API_KEY为你自己的Google Maps API 密钥。

System

2024-08-07

所有,css

由于篇幅原因，这里只提供Tailwind CSS中Flex和Grid布局相关样式的核心函数和类的示例。




# Tailwind CSS Flex布局样式示例
def tailwind_flex_styles():
    return {
        "flex": "flex",  # 启用flex布局
        "flex-row": "flex-row",  # 子元素沿水平方向排列
        "flex-col": "flex-col",  # 子元素沿垂直方向排列
        "flex-wrap": "flex-wrap",  # 子元素超出容器时自动换行
        "flex-nowrap": "flex-nowrap",  # 子元素超出容器时不自动换行
        "flex-1": "flex-1",  # 子元素占据等分空间
        "justify-start": "justify-start",  # 子元素向左对齐
        "justify-end": "justify-end",  # 子元素向右对齐
        "justify-center": "justify-center",  # 子元素居中对齐
        "justify-between": "justify-between",  # 两端对齐，子元素之间的间隔相等
        "items-start": "items-start",  # 子元素顶部对齐
        "items-end": "items-end",  # 子元素底部对齐
        "items-center": "items-center",  # 子元素垂直居中对齐
        "content-start": "content-start",  # 子元素内容顶部对齐
        "content-end": "content-end",  # 子元素内容底部对齐
        "content-center": "content-center",  # 子元素内容垂直居中对齐
        "self-start": "self-start",  # 元素自身顶部对齐
        "self-end": "self-end",  # 元素自身底部对齐
        "self-center": "self-center",  # 元素自身垂直居中对齐
        "self-stretch": "self-stretch",  # 元素自身伸展填满空间
        "flex-grow": "flex-grow-0",  # 子元素不自动增长
        "flex-grow-0": "flex-grow-0",  # 子元素不自动增长
        "flex-grow-1": "flex-grow-1",  # 子元素自动增长
    }
 
# Tailwind CSS Grid布局样式示例
def tailwind_grid_styles():
    return {
        "grid": "grid",  # 启用grid布局
        "grid-cols-1": "grid-cols-1",  # 列数为1
        "grid-cols-2": "grid-cols-2",  # 列数为2
        "grid-cols-3": "grid-cols-3",  # 列数为3
        "grid-cols-4": "grid-cols-4",  # 列数为4
        "grid-rows-1": "grid-rows-1",  # 行数为1
        "grid-rows-2": "grid-rows-2",  # 行数为2
        "grid-rows-3": "grid-rows-3",  # 行数为3
        "grid-rows-4": "grid-rows-4",  # 行数为4
        "gap-1": "gap-1",  # 格子间隔为1
        "gap-2": "gap-2",  # 格子间隔为2
        "gap-4": "gap-4",  # 格子间隔为4
        "gap-8": "gap-8",  # 格子间隔为8
        "auto-cols-min": "auto-cols-min",  # 列宽自适应
        "auto-rows-min": "auto-rows-min",  # 行高自适应
    }

这段

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〖Python网络爬虫实战㉔〗- Ajax数据爬取之Ajax 分析案例

System

2024-08-07

所有,ajax




import requests
import json
import pandas as pd
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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'}
 
# 目标URL，这里以一个假设的Ajax请求为例
url = 'http://example.com/api/data'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    
    # 这里假设data是一个包含多个字典的列表，每个字典代表一个数据项
    # 使用pandas创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 保存为CSV文件
    df.to_csv('output.csv', index=False)
    print('数据爬取成功，CSV文件已保存。')
else:
    print('数据爬取失败，状态码：', response.status_code)

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库来发送HTTP GET请求，并使用json库来解析返回的JSON数据。然后，使用pandas库将数据转换为DataFrame并保存为CSV文件。这个流程是进行Ajax数据爬取的基本步骤，适用于多数Ajax动态数据的抓取。

System

2024-08-07

所有,javascript

由于这个问题看起来像是一个作业或者研究问题，我将提供一个简化的社团管理系统的框架，使用Flask作为Web框架。这个系统将包含用户管理、社团信息管理等基本功能。




from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'
 
# 用户模型（简化版）
users = {
    'user1': 'password1',
    'user2': 'password2',
}
 
# 社团信息（简化版）
clubs = []
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/login/', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        password = request.form['password']
        if username in users and users[username] == password:
            return redirect(url_for('dashboard'))
        return '登录失败'
    return render_template('login.html')
 
@app.route('/dashboard/')
def dashboard():
    return render_template('dashboard.html')
 
@app.route('/clubs/', methods=['GET', 'POST'])
def clubs_page():
    if request.method == 'POST':
        club_name = request.form['club_name']
        club_info = request.form['club_info']
        # 添加社团信息到clubs列表（简化版，未连接数据库）
        clubs.append({'name': club_name, 'info': club_info})
        return redirect(url_for('clubs_page'))
    return render_template('clubs.html', clubs=clubs)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个简化版的代码中，我们定义了一个Flask应用，包括了用户认证、登录页面、管理页面和社团信息管理页面。这个系统没有连接数据库，所以用户信息和社团信息都存储在内存中，这在真实应用中是不可接受的。在实际应用中，你需要使用数据库来存储这些信息。

这个例子只展示了如何使用Flask框架创建一个简单的Web应用，具体的实现细节（如表单验证、用户界面等）需要根据实际需求进一步设计和实现。

System

2024-08-07

所有,javascript

题目：最小矩阵宽度

给定一个包含非负整数的二维矩阵，矩阵中的某个矩形区域的数字表示该区域的高度，请找出能包含至少一个水滴的最小矩形区域的宽度。

如果没有能包含水滴的区域，返回0。

示例 1：

输入： heights = [[1, 2, 5], [6, 4, 7], [8, 3, 6]]

输出： 2

示例 2：

输入： heights = [[1, 2, 5], [8, 3, 7], [5, 6, 4]]

输出： 1

示例 3：

输入： heights = [[1, 2, 5], [4, 3, 7], [8, 6, 6]]

输出： 0

提示：

1 <= heights.length, heights[r].length <= 105
0 <= heights[r][c] <= 107

来源：LeetCode

方法一：暴力法




public int minWidthArrow(int[][] heights) {
    int m = heights.length;
    int n = heights[0].length;
    int ans = Integer.MAX_VALUE;
 
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            int minHeight = Integer.MAX_VALUE;
            for (int k = i; k < m; ++k) {
                for (int l = j; l < n; ++l) {
                    minHeight = Math.min(minHeight, heights[k][l]);
                    if (minHeight > heights[i][j]) {
                        ans = Math.min(ans, l - j + 1);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
 
    return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
}

方法二：单调栈




public int minWidthArrow(int[][] heights) {
    int m = heights.length, n = heights[0].length;
    int[][] next = new int[m][n];
    boolean[][] seen = new boolean[m][n];
    Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
 
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            if (seen[i][j]) continue;
            int h = heights[i][j];
            queue.offer(new int[]{i, j});
            seen[i][j] = true;
            while (!queue.isEmpty()) {
                int[] t = queue.poll();
                int ni = t[0], nj = t[1];
                for (int[] dir : new int[][]{{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}) {
                    int nni = ni + dir[0], nnj = nj + dir[1];
                    if (nni >= 0 && nni < m && nnj >= 0 && nnj < n && !seen[nni][nnj]) {
                        if (heights[nni][nnj] >= h) {
                            next[nni][nnj] = nj - nj + 1;
                            queue.offer(new int[]{nni, nnj});
                            seen[nni][nnj] = true;
                        } else {
                            next[nni][nnj] = nj - nnj + 1;
                        }
                    }
                }
            }
        }

System

2024-08-07

所有,javascript

题目描述：

给定两个字符串 A 和 B，现要从 A 中删除特定数量的字符，使得结果包含 B 中所有的字符。请找出最小需要删除的字符数量。

输入描述：

输入包含多组测试数据。每组测试数据共两行，第一行代表字符串 A，第二行代表字符串 B。

输出描述：

对于每组测试数据，输出最小需要删除的字符数量。

示例：

输入：

abcde

abcd

输出：

解决方案：

这是一个经典的动态规划问题，可以通过维护一个数组来记录到当前位置为止，需要删除的最小字符数。

以下是使用不同语言实现的解决方案：

Java 代码：




import java.util.Scanner;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNextLine()) {
            String A = scanner.nextLine();
            String B = scanner.nextLine();
            System.out.println(minDeletion(A, B));
        }
        scanner.close();
    }
 
    private static int minDeletion(String A, String B) {
        int m = A.length();
        int n = B.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
 
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }
        for (int j = 0; j <= n; j++) {
            dp[0][j] = 0;
        }
 
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (A.charAt(i - 1) == B.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return m - dp[m][n];
    }
}

JavaScript 代码：




process.stdin.setEncoding('utf8');
process.stdin.on('data', function (chunk) {
    const lines = chunk.trim().split('\n');
    const A = lines[0];
    const B = lines[1];
    process.stdout.write(minDeletion(A, B) + '\n');
});
 
function minDeletion(A, B) {
    let m = A.length;
    let n = B.length;
    let dp = new Array(m + 1).fill(0).map(() => new Array(n + 1).fill(0));
 
    for (let i = 0; i <= m; i++) {
        dp[i][0] = 0;
    }
    for (let j = 0; j <= n; j++) {
        dp[0][j] = 0;
    }
 
    for (let i = 1; i <= m; i++) {
        for (let j = 1; j <= n; j++) {
            if (A[i - 1] === B[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
    }
    return m - dp[m][n];
}

Python 代码：




import sys
 
def minDe

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