1.pinia的简单介绍 Pinia最初是在2019年11月左右重新设计使用Composition API的 Vue 商店外观的实验. 从那时起,最初的原则相同,但 Pinia 适用于 Vue 2 和 Vue 3 . 并且不需要你使用组合 API. 除了安装和SSR之外,还有其他的 API是一样的. 并且这些针对 Vue 3 ,并在必要时提供 Vue 2 的相关注释. 以便 Vue 2 和 Vue 3 的用户可以阅读! 2.为什么要使用Pina? Pinia 是 Vue 的存储库, 允许您跨组件

一.前传 在之前做web时也经常用到js对象转json和json转js对象.既然是Node.js处理I/O数据,也把这个记下来. Json转Js对象:JSON.parse(jsonstr); //可以将json字符串转换成json对象 Js对象转Json:JSON.stringify(jsonobj); //可以将json对象转换成json对符串 var jsonStr='{"name":"cuiyanwei","sex":"男&quo

主要来自:[ python中使用xlrd.xlwt操作excel表格详解 ] 为了方便阅读, 我将原文两个模块拆分为两篇博文: [ python 读 excel 模块: xlrd ] [ python 写 excel 模块: xlwt ] xlrd 基本操作 这个过程有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容. 读一个有2个 sheet 的 excel 文件, 读入sheet2的内容, 内容如下: 使用 python 读入 #!/usr/bin/env python # -*- cod

models.tb.objects.all().using('default'),根据using来指定在哪个库里查询,default是settings中配置的数据库的连接名称. 外话:django中引入现成数据库 Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致 运行下面代码可以自动生成models模型文件 python manage.py inspectdb,执行完这

跟我extjs5(38--单个模块的设计[6获得模块列表数据])         在程序的前一个表以及,据的执行过程. 在菜单中选择 "系统管理"--"模块分组". 就能够看到下图.在渲染后grid后,会显示数据. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvamZvaw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center&q

跟我一起学extjs5(37--单个模块的设计[5取得模块列表数据])         写了几个月,总算有点盼头了,最终要从后台取得数据了.后台的spring mvc 和 service 仅仅能简单的说说了,里面加了几十个类.有兴趣的下载了源代码自己看.以下画张通用的模块列表取数据的流程,这个流程是适用于全部的模块.我这个后台处理程序也是对全部的模块进行统一处理,包含数据查找,新增,改动,删除都是同样的. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv

#读csv,excel,json数据 with open('E:\\test\\xdd.csv','r') as f: for line in f.readlines(): print(line) import pandas df = pandas.read_csv('E:\\test\\xdd.csv') print(df) import pandas df = pandas.read_excel('E:\\test\\aa.xls') print(df) import json with o

跟我一起学extjs5(42--单个模块的数据新增方式)         前面的章节中已经增加了一个自己定义的模块,而且能够进行数据的新增.改动.删除的操作了,在这个基础上就能够大作文章了. 这一节来设想几种新据新增的方式.并给出一些详细的解决方式.         看了我后台java源代码的能够看出,全部的模块的新增.改动.删除全部是同样的处理,仅仅是用了反射来生成各个实体bean,这样无论你有多少个业务bean.你的这部分代码是不用再增加了,仅仅须要考虑一些逻辑处理上的操作就可以.这些在后面

1. 测试环境:STM32C8T6 2. 测试模块:RC522读卡模块 3. 测试接口: RC522读卡模块: VCC------------------3.3V GND------------------GND SDA-----------------PA4 SCK-----------------PA5 MOSI-----------------PA7 MISO-----------------PA6 RQ-----------------悬空 RST-----------------VCC

1.数据定义语句的执行 数据定义语句(也就是之前我提到的非可优化语句)是一类用于定义数据模式.函数等的功能性语句.不同于元组增删査改的操作,其处理方式是为每一种类型的描述语句调用相应的处理函数. 数据定义语句的执行流程最终会进入到ProcessUtility处理器,然后执行语句对应的不同处理过程.由于数据定义语句的种类很多,因此整个处理过程中的数据结构和方式种类繁冗.复杂,但流程相对简单.固定.这里我们以Create table为例说明数据定义语句的具体处理过程. 1.1数据定义语句执行流程 由

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要规定一种统一

最近在写一个java多模块表单提交,起初想的只是一个简单的form表单提交,写的时候发现不是真简单.多个相同类型数据提交到后台接收的问题很困难. 于是,和人进行深入的讨论,感觉j以json的格式提交时比较好的. 1.定义一个数组 var json = []; 2.定义一个对象 var ImgEditDataNode={}; 3.使用push方法将对象填充到数组中 json.push(ImgEditDataNode); 4.使用JSON.stringify()将定义的数组转成一个 JSON字符串

#其实本人很烦发博客,但为了面试还是发一下好,证明一下自己的能力 前言 首先说一下适用环境,在开发中我们有一些经常用到的数据(数据量大)需要存储起来. 存sql嘛又不合适,要知道在开发中每条sql语句都占资源的特别是数据量大的情况下.   放缓存也不合适,因为数据量大,你不知道什么时候缓存就炸了. 所以这时候就用在项目中生成文件的方式来存储是最合适的了,方法也简单. 首先导入我们python强大的os模块,os模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录 然后我们需要告诉os模块我们需要操作的文件

硬着头皮看了一周的asyncio模块代码,了解了大概的执行流程,引用太多,成尤其是对象间函数的引用. 光是这么一段简单的代码: # coding: utf8 import asyncio import random # 这个装饰器没做什么,对于生成器来说,只是为函数加个属性 _is_coroutine = True @asyncio.coroutine def smart_fib(n): index = 0 a = 0 b = 1 while index < n: sleep_secs = ra

IDE工具介绍(Navicat) 生产环境还是推荐使用mysql命令行,但为了方便我们测试,可以使用IDE工具,我们使用Navicat工具,这个工具本质上就是一个socket客户端,可视化的连接mysql服务端的一个工具,并且他是图形界面版的.我们使用它和直接使用命令行的区别就类似linux和windows系统操作起来的一个区别. 一.安装和使用 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bpo5mqj 下载完之后,直接解压出来就能用,看一下解压之后的目录: 双击打开下面这个文

Python中的json模块和pickle都是用于数据的序列化和反序列化,它们提供的方法也是一样的:dumps,dump,loads,load dumps(obj):将对象序列化为str. dump(obj, fp):将对象序列化为str,并存入文件中. loads(s):将(序列化后的)字符串反序列化为Python对象. load(fp):将文件中的(序列化后的)字符串反序列化为Python对象. json和pickle模块虽然都是用于数据的序列化和反序列化,但它们之间还是有许多区别的,或者说

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.clie

在本篇文章中,我们将学习如何基于Arduino开发板使用一个SD卡模块.同时结合DS3231实时时钟模块,我们将制作一个数据记录仪的示例,在示例中,我们将温度传感器的数据存储到SD卡中,并将这些数据导入到Excel中以制作图表. Arduino SD卡模块 首先让我们来看看SD卡模块.它适用于标准MicroSD卡,工作电压为3.3 V.因此,该模块带有稳压器和电平转换器,因此我们可以将其与Arduino电路板的5 V引脚配合使用. SD卡模块有六个引脚,两个用于为模块供电,VCC和GND引脚,以

今天我们在这里介绍一个非常有趣的项目,我们将使用Arduino开发板和GPRS将数据发送到SparkFun服务器.这是一个基于IoT的项目,我们将使用GSM模块SIM900A将一些数据发送到互联网上的Web服务器. 在这个项目中,我们将使用4x4数字键盘输入一些文本,并使用Arduino和GPRS将其发送到SparkFun网站,从那里您可以通过互联网在任何地方看到这些数据.在这里,我们还连接​​了一个16x2液晶显示器,以便在本地查看数据.这种数据发送技术在物联网项目中非常有用,您可以在世界上任

下面我将介绍DHT11模块的相关用法 DHT11数字传感器概述:是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器 .它应用专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术 ,确保产品具有极 高的可靠性与卓越的长期稳定性. 技术参数 供电电压: 3.3~5.5V DC 输 出: 单总线数字信号 测量范围: 湿度20-90%RH, 温度0~50℃ 测量精度: 湿度+-5%RH, 温度+-2℃ 分 辨 率: 湿度1%RH, 温度1℃ 互 换 性: 可完全互换 , 长期稳定性: <±1%RH/年 串行接口(单线双向

数据操作 数据操作最重要的一步也是第一步就是收集数据,而收集数据的方式有很多种,第一种就是我们已经将数据下载到了本地,在本地通过文件进行访问,第二种就是需要到网站的API处获取数据或者网页上爬取数据,还有一种可能就是你的公司里面有自己的数据库,直接访问数据库里面的数据进行分析.需要注意的是我们不仅需要将数据收集起来还要将不同格式的数据进行整理,最后再做相应的操作. 1.数据导入.存储 访问数据是数据分析的所必须的第一步,只有访问到数据才可以对数据进行分析. 1.1.文本格式 常用pandas解析