原文发布时间为:2009-04-10 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] 问：如何对<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem,"Ly_ReContent")%>进行判断？   答：<%# (DataBinder.Eval(Container.DataItem,"Ly_ReContent")).toString()==""?"空":"不空哦"%…

1.bind是一种双向数据绑定,有数据源时才会有改变. 2..net1.x版本中有DataBinder(Container.DataItem,"数据项")  单向数据绑定 .net2.x版本中简化为Eval("数据项"); 缩写的Eval()与DataBinder()的区别是: Eval会根据最近的容器对象(例如DataListItem)的DataItem属性来自动地解析字段, 而DataBinder.Eval需要使用参数来指定容器.由于这个原因,Eval只能在数据…

    ASP.NET 2.0改善了模板中的数据绑定操作把v1.x中的数据绑定语法DataBinder.Eval(Container.DataItem, fieldname)简化为Eval(fieldname). Eval方法与DataBinder.Eval一样可以接受一个可选的格式化字符串参数. 缩短的Eval语法与DataBinder.Eval的不同点在于Eval会根据最近的容器对象 例如 DataListItem 的DataItem属性来自动地解析字段. 而DataBinder.Ev…

本文介绍下,asp.net编程中有关DataBinder.Eval的用法,学习下asp.net DataBinder.Eval的用法,有需要的朋友参考下. 代码示例 :<%# Bind("Subject") %>  //绑定字段<%# Container.DataItemIndex + 1%> //实现自动编号<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "[n]") %> 通常使用的方法(这三个…

HyperLink动态绑定参数 <asp:HyperLink id="MbCenterHLnk" runat="server" Text='会员中心' Target="_self" NavigateUrl='<%# DataBinder.Eval(Container, "DataItem.m_id" , "~/Module/Member/?mid={0}") %>' ></as…

转载:https://blog.csdn.net/chenchunlin526/article/details/77448168 jQuery操作复选框checkbox技巧总结 --- 设置选中.取消选中.获取被选中的值.判断是否选中等 一.checked属性定义先了解下input标签的checked属性:1.HTML <input> checked 属性◆ 定义和用法checked 属性是一个布尔属性.checked 属性规定在页面加载时应该被预先选定的 <input> 元素.c…

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray…

对String的特殊值的判断上,除了要关注是否为null,还要关注是否是空字符串. 经常处理的时候直接判断是否为Null就好了,这样很容易出现问题: if(null!=str) { //not good } 很容易出现漏洞,正确方式如下: if(StringUtils.isNotBlank(str)) { //good }…

DataBinder.Eval的基本格式 DataBinder.Eval(Container.DataItem,"XXX","{0}") <%# DataBinder.Eval(Container.DataItem,"xxxx")%>或者<%# DataBinder.Eval(Container,"DataItem.xxxx")%>  还有一种据说微软说效率很高的方式 <%# ((DataRowV…

Python 数据分析:Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT.但是,我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None,不然就会报错.因此,我们就需要处理 Pandas 的缺省值. 样本数据 id name password sn sex age amount content remark login_date login_at created_at 0 1 123456789.0 NaN NaN NaN 20…