<style> li{ list-style: none;width:40px;height: 40px;text-align:center;line-height: 40px;cursor: pointer; } </style>html代码: <ul id="uls">    <li style="background:#aaa">0</li>    <li style="backgro

需求:github某个项目所有代码太大,有600+M,甚至更大:只需要拉取部分代码,一是可以降低网络消耗,二是可以降低磁盘占用 分析了下空间占用情况:发现每个项目下的.git/objects/pack都很大,这应该是git的机制,使用git就避免不了下载这个东西,所以降低网络消耗的需求暂时满足不了,后续再研究吧 ~/gitlab/druid/.git/objects/pack 方法一:参考 https://blog.csdn.net/u022812849/article/details/5302

#银行支付接口 def pay_interface(username,cost): user_dic=db_handler.select(username) if user_dic.get('balance') >= cost: user_dic['balance'] -= cost # user_dic.get('balance') -=cost # .get只起到取值的作用 不能对原值修改,所以如果此处使用.get #的方式就会出现bug. #记录流水 flow=f'{username},购

Python3.x:Selenium+PhantomJS爬取带Ajax.Js的网页 前言 现在很多网站的都大量使用JavaScript,或者使用了Ajax技术.这样在网页加载完成后,url虽然不改变但是网页的DOM元素内容却可以动态的变化.如果处理这种网页是还用requests库或者python自带的urllib库那么得到的网页内容和网页在浏览器中显示的内容是不一致的. 解决方案 使用Selenium+PhantomJS.这两个组合在一起,可以运行非常强大的爬虫,可以处理cookie,JavaS

先上一个源代码吧. https://github.com/answershuto/Rental 欢迎指导交流. 效果图 搭建Node.js环境及启动服务 安装node以及npm,用express模块启动服务,加入自己所需要的中间件即可,这个不是本文所要讨论的重点,可以参考网上的一些教程搭建环境. 获取导航页URL以及数据 打开58同城主页,我主要针对杭州的二手房进行了爬取分析,所以进入杭州租房. [http://hz.58.com/chuzu/pn1/?key=%E6%9D%AD%E5%B7%9

在实际工作中,常常会抓取浏览器的数据,其加载的数据较多,不好区分,不知道其是哪个是需要抓取的数据,所以就需抓取指定浏览器的数据,这样就能很清晰知道数据的来源. 步骤一: 打开fiddler4,再打开浏览器 步骤二: 点击下图中的捕捉按钮,按钮处的文案将显示成"pick target",拖动鼠标至特定浏览器页面并放开鼠标,此时浏览器名称及占用端口号将显示在捕捉按钮之后 其他问题的解决方法: 1.这种是chrome浏览器抓不到的情况:实际上fiddler是可以抓chrome的请求的. 由于

3.7 聚合(重点) 信息的统计操作就是聚合(直白:分组统计就是一种聚合操作). 3.7.1 取的集合的数据量 对于集合的数据量而言,在MongoDB里面直接使用count()函数就可以完成. 范例:统计students表中的数据量 db.students.count() 范例:模糊查询 db.students.count({"name" : /张/i}) 在进行信息查询的时候,不设置条件要比设置条件查询快,也就是说在之前的代码编写里面不管是查询全部还是模糊查询,实际上最终都使用模糊查

function getRandomInt(min, max) { min = Math.ceil(min); max = Math.floor(max); return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min; //不含最大值,含最小值 } 上面的例子是取[min, max)左闭右开区间的任意数字,假如取[0, 100)之间的随机数,是取不到100的.Math.random() => 取[0, 1)之间的任意随机数字. 怎么处理才能取到100

int a = 1; int b = 2; cout << "a: "<< a << endl; cout << "b: "<< b << endl; a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b; cout << "a: " << a << endl; cout << "b: " <

简单易懂~

-- ORDER_TIME datetime NOT NULL(字段类型)SELECTso.`ID`,so.`ORDER_TIME`,NOW(),CONCAT(ROUND(TIMESTAMPDIFF(MINUTE,so.`ORDER_TIME`,NOW())/60,1),'') AS hourLaterFROM se_seal_order soWHERE so.id=#{orderId};

某些特殊的网站需要用selenium来抓取数据,比如用js加密的,破解难度大的 selenium支持linux和win,前提是必须安装python3,环境配置好 抓取代码: #!/usr/bin/env python# coding:utf-8import timeimport execjsimport randomimport requestsimport urllib3import reimport base64import jsonfrom datetime import datetime

前言 现在很多网站的都大量使用JavaScript,或者使用了Ajax技术.这样在网页加载完成后,url虽然不改变但是网页的DOM元素内容却可以动态的变化.如果处理这种网页是还用requests库或者python自带的urllib库那么得到的网页内容和网页在浏览器中显示的内容是不一致的. 解决方案 使用Selenium+PhantomJS.这两个组合在一起,可以运行非常强大的爬虫,可以处理cookie,JavaScript,header以及其他你想做的任何事情. 安装第三方库 Selenium是

<script type="text/javascript"> $(function(){ var aaa = [ {"task1":"zhnagsan","age":"25","subname":"haha","nodenum":1}, {"task1":"zhnagsan1","ag

将题目具体一点,例如,从100个数中取出从大到小排前10的数 方法1:使用快速排序 因为快速排序一趟下来,小于K的数都在K的前面,大于K的数都在K的后面 如果,小于K的数有35个,大于K的数有64个 那么,所以我们取top 10时,只需要在前35个数中进行递归快速排序,所以不需要对所有的数进行排序 方法2:使用堆排序 首先在前10个数中建议一个小根堆, 因为是小根堆,所以前10个数中最小的数在index=0上 然后遍历从11到100的数,如果p[i]>p[0],那么交换p[i]和p[0],然后重

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { // 防止出现随机值无法组合 ) { Con = ; // 初始化数组长度 ; Arr = new int[Len]; Temp = new int[Con]; // 最小的数 )

--用OUTER APPLY select b.* FROM a表 a OUTER APPLY () * from b表 WHERE [Name] = a.[AName] ORDER BY BNo desc) b 总结: . 理解 CROSS APPLY 与 OUTER APPLY(个人理解) ) CROSS APPLY 的意思是“交叉应用”,在查询时首先查询左表,然后右表的每一条记录跟左表的当前记录进行匹配.匹配成功则将左表与右表的记录合并为一条记录输出:匹配失败则抛弃左表与右表的记录.(与

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背景 小K攒足了路费来到了教主所在的宫殿门前,但是当小K要进去的时候,却发现了要与教主守护者进行一个特殊的游戏,只有取到了最大值才能进去Orz教主…… 描述 守护者拿出被划分为n个格子的一个圆环,每个格子上都有一个正整数,并且定义两个格子的距离为两个格子之间的格子数的最小值.环的圆心处固定了一个指针,一开始指向了圆环上的某一个格子,你可以取下指针所指的那个格子里的数以及与这个格子距离不大于k的格子的数,取一个数的代价即这个数的值.指针是可以转动的,每次转动可以将指针由一个格子转向其相邻的格子,且

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

Problem Turn the pokers (HDU 4869) 题目大意 有m张牌,全为正面朝上.进行n次操作,每次可以将任意ai张反面,询问n次操作可能的状态数. 解题分析 记正面朝上为1,朝下为0. 若最后有x个1,则对答案的贡献为C(n,x).所以只需要知道最后可能的1的个数. 假设已经有a个1,某次操作可以将b张牌反面,可以发现操作之后可能的1的个数相差2. 记录每次操作后1的个数所在区间为[l ,r],即可能取到的个数为l , l+2 , l+4 , ...... , r . 每