index函数

模板的最大特点是扩展难度大，不易扩展。可能会造成逻辑冗余 <Level :type="1">哈哈</Level> <Level :type="2">哈哈</Level> <Level :type="3">哈哈</Level> Level组件需要对不同的type产生不同的标签 <template> <h1 v-if="type==1"> <slot></slot> </h1> <h2 v-else-if="type==2"> <slot></slot> </h2> <h3 v-else-if="type==3"> <slot></slot> </h3> </template> <script> export default { props: { type: { type: Number } } }; </script> 函数式组件没有模板,只允许提供render函数 export default { render(h) { return h("h" + this.type, {}, this.$slots.default); }, props: { type: { type: Number } } }; 复杂的逻辑变得非常简单 使用jsx会让代码看起来更加简洁易于读取 export default { render(h) { const tag = "h" + this.type;

1、描述视图,存储过程,函数,触发器分别是什么并实践 视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。表现为对实体表的查询结果，查完之后存储在视图。方便下次查询 　　通过视图，可以展现基表的部分数据；视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。 创建视图 create view v_students as select stuid,name,age from students; 创建视图，将查询结果存储成视图。可方便查询 原始表 视图生成的表 查看表状态。comment表示了是view表。表示为视图 函数 create function hello() returns varchar(20) return "hello world!"; 创建一个无参数的函数。返回字符串。具体返回为 hello world 实现一个打印字符串功能 查看函数定义 创建有参数的函数 MariaDB [hellodb]> delimiter // #将命令执行；号变成 //方便区分。在定义函数内部要执行的命令时。如果出现；号将不会执行 MariaDB [hellodb]> create function del(uid int unsigned) returns varchar(20) #创建函数。添加一个个uid参数，并指定类型为数字。返回结果为字符串 -> begin

Pandas 简介 Series DataFrame 时间对象处理 数据分组和聚合 其他常用方法 一 、简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能： 具备对其功能的数据结构DataFrame，Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法： pip install pandas 引用方法： import pandas as pd 二 、Series Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 2.1 创建方法 第一种： pd.Series([4,5,6,7,8]) 执行结果： 0 4 1 5 2 6 3 7 4 8 dtype: int64 # 将数组索引以及数组的值打印出来，索引在左，值在右，由于没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引，取值的时候可以通过索引取值，跟之前学过的数组和列表一样 ----------------------------------------------- 第二种： pd.Series([4,5,6,7,8],index=['a','b','c','d','e']) 执行结果： a

[TOC] pandas模块简介 pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能: 支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。 支持增删改查、切片、高阶函数、分组聚合等单表操作，以及和dict、list的互相转换。 支持多表拼接合并操作。 支持简单的绘图操作。 支持简单的统计分析操作。 Series数据结构 Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。 Series比较像列表（数组）和字典的结合体 import numpy as np import pandas as pd Series创建方式 第一种: 直接传入一个列表,此时由于没有指定数据索引,则会自动创建一个0~N-1(N为数据的长度)的整型索引,可以通过索引进行取值 df = pd.Series([i for i in range(4, 8)]) df 0 4 1 5 2 6 3 7 dtype: int64 df[1] 5 df.values array([4, 5, 6, 7], dtype=int64) 第二种:传入一个列表,自定义索引列表(索引列表长度需要和数据的长度一致),此时就可以通过自定义的索引进行取值, 但还是可以通过默认索引进行取值 df1 = pd

Django之路由层 路由是个啥 路由即请求地址与视图函数的映射关系，如果把网站比喻为一本书，那路由就好比是这本书的目录，在Django中路由默认配置在urls.py中，如下图： 简单的路由配置 # urls.py from django.conf.urls import url # 由一条条映射关系组成的urlpatterns这个列表称之为路由表 urlpatterns = [ url(regex, view, kwargs=None, name=None), # url本质就是一个函数 ] #函数url关键参数介绍 # regex：正则表达式,用来匹配url地址的路径部分， # 例如url地址为：http://127.0.0.1:8001/index/，正则表达式要匹配的部分是index/ # view：通常为一个视图函数，用来处理业务逻辑 # kwargs：略（用法详见有名分组） # name：略（用法详见反向解析） 案例： urls.py文件 from django.conf.urls import url from django.contrib import admin from app01 import views # 导入模块views.py urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'^index/

Django之路由层 一 路由的作用 路由即请求地址与视图函数的映射关系，如果把网站比喻为一本书，那路由就好比是这本书的目录，在Django中路由默认配置在urls.py中，如下图： 二 简单的路由配置 # urls.py from django.conf.urls import url # 由一条条映射关系组成的urlpatterns这个列表称之为路由表 urlpatterns = [ url(regex, view, kwargs=None, name=None), # url本质就是一个函数 ] #函数url关键参数介绍 # regex：正则表达式,用来匹配url地址的路径部分， # 例如url地址为：http://127.0.0.1:8001/index/，正则表达式要匹配的部分是index/ # view：通常为一个视图函数，用来处理业务逻辑 # kwargs：略（用法详见有名分组） # name：略（用法详见反向解析） 案例： urls.py文件 from django.conf.urls import url from django.contrib import admin from app01 import views # 导入模块views.py urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'

目录 一、前言 二、路由器 三、路由层（urls.py） 四、简单的路由配置 4.1 注意一 4.2 注意二 五、路由分组 5.1 无名分组 5.2 有名分组 5.3 无名分组和有名分组的区别 六、路由分发 6.1 创建两个app 6.2 手动在app中创建urls.py存放自己的路由 6.3 总的mysite1文件夹的路由表中urls.py 七、反向解析 八、名称空间 8.1 创建两个app 8.2 手动在app中创建urls.py存放自己的路由 8.3 在每个app下的views.py中编写视图函数 8.4 总的mysite2文件夹的路由表中urls.py 8.5 测试：(覆盖问题) 8.6 解决办法 8.7 测试（解决测试问题） 8.8 总结+补充 九、Django2.0版的re_path与path 9.1 re_path 9.2 path 一、前言 在前面的一小结学习，我们们已经能够利用命令行和pycharm去创建Django的项目了，也知道Django项目的目录文件是用来干什么的以及用django框架开发web项目时的注意事项。 详情： Django的安装及详情使用 二、路由器 事实上，在 Django的安装及详情使用 这里就已经分析过每个文件作用，这里我们来详细的说明以下urls.py文件的作用，它是Django的路由层，那么问题来了，什么叫做路由器呢？

三种格式： （1）incude(module,namespace=None) from django.urls import path,include from book import urls urlpatterns={ path('',include(urls)) } module：模型文件，namespace：实例命名空间 （2）include(pattern_list) from django.urls import path,include from . import views extractpatterns={ path('',views.index,name='index') , path('index/',views.index,name='index'), path(''home/,views.index,name='index'), } urlpatterns={ path('index/',include(extracpatterns),name='index') } pattern_list：可迭代的path()或re_path()清单 （3）include((pattern_list,app_namespace),namespace) app_namespace：app命名空间 from django.urls import path,include

在研究DeblurGan-tf的代码时，运行GOPRO_preprocess.py文件时 subprocess.call(['cp', train_blur[index], os.path.join(args.output_path, 'train/blur/%s'%('_'.join(train_blur[index].split('/')[-3:])))]) 语句报错系统找不到指定文件。 研究后发现有三个点需要注意： 1. 文件路径使用\\而不是/。虽然/也没有问题，但为了避免疏忽，路径部分全部使用了\\。 2. 'cp'应该替换为'copy'。 3. 函数中应该指定'shell=True'。 最后这句代码被改为： subprocess.call(['copy', train_blur[index], os.path.join(args.output_path, 'train\\blur\\%s'%('_'.join(train_blur[index].split('\\')[-3:])))], shell=True) 参考资料： 用Python复制文件的9个方法 来源： https://blog.csdn.net/u012428169/article/details/102718835

目录 计算机基础之编程和计算机组成 什么是编程语言 什么是编程 为什么要编程 编程语言的分类 机器语言（低级语言） 汇编语言 高级语言 计算机的五大组成 CPU（相当于人类的大脑） 多核CPU（多个大脑,同时(同一时刻)处理多件事情） 应用程序的启动流程 ROM存储器+CMOS存储器 硬盘工作原理 操作系统 什么是文件 什么叫应用程序 什么是操作系统 操作系统的作用 操作系统启动 应用程序和操作系统启动的区别 网络瓶颈效应 变量 什么事变量 变量的组成 变量名的命名规范 变量名的两种定义方式 定义变量的三个特征 常量 python内存管理方式 引用计数 垃圾回收机制 小整数池 执行python的两种方式 交互式 命令行式 花式赋值 注释 数据类型基础 数字类型 整形（int） 浮点型（float） 字符串类型 列表 字典 布尔类型 解压缩 与用户交互 python2中的与用户交互 三种格式化输出 占位符 format格式化 f-string格式化 基本运算符 算术运算符 逻辑运算符 赋值运算符 比较运算符 身份运算符 运算符的优先级(了解) 流程控制之if判断 单分支结构 双分支结构 多分支结构 if判断的嵌套 while循环 while + break while + continue while + else for循环 for + break for + continue