1)在项目根目录(如demo)中创建一个文件夹,如base,将项目中所有的前端文件全部放到base文件夹中,此时项目demo下只有一个文件夹base 2)通过cmd进入命令窗口,直接执行npm install express-generator -g (全局安装express) 3)通过cd命令进入项目demo目录,在demo目录下 执行express mock -e  (mock为创建的文件夹名,用来存放node模拟数据): 4)让前端文件base中的端口号与mock中的端口号一致,一般默认为

学习笔记 前言 近期做一个数据抓爬工具,最开始使用的是C#控制台应用,同时正则表达式去过滤数据,看着还行,可每次运行都依附于.net framework很是不爽,于是想整点其他的方法.本人还是比较喜欢javascript的,思来想去决定用服务器端的javascript来试试! 环境.工具准备 1.[必装] 安装nodejs,下载最新nodejs,点击此处 2.[选装] 安装iisnode,以及rewrite,因为我是以IIS作为Server,所以用到了这2个IIS的拓展插件,假如仅仅只是cmd控

先看再点赞,给自己一点思考的时间,微信搜索[沉默王二]关注这个有颜值却假装靠才华苟且的程序员.本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有一线大厂整理的面试题,以及我的系列文章. 题目是一名叫"截然不同"的同学私信我的一个问题,原话是,"搞大数据,java 需要掌握哪些技术点?",我稍微调整了一下.必须得承认一点,我本人没有搞过大数据,所在这方面的经验为零. 但同学既然问了,咱就不能假装不知道啊,虽然真的是不知道.但要变强,就必须无所

使用Faker生成虚拟数据 创建虚拟数据是编写Web程序时的常见需求.在简单的场景下,我们可以手动创建一些虚拟数据,但更方便的选择是使用第三方库实现.流行的python虚拟数据生成工具有Mimesis和Faker,后者同时支持python2和python3,而且文档中包含丰富的示例,所以这里选用Faker.首先用pipenv安装(使用—dev选项声明为开发依赖):pipenv install faker --dev Faker内置了20多类虚拟数据,包括姓名.地址.网络账号.信用卡.时间.职位.

Nodejs构建mock数据并通过rest api风格调用接口访问数据 如果我们只有json格式的数据文件,我们想通过访问url方式调用居然数据 确保电脑安装node环境 如果你没有安装好node环境请移步http://nodejs.cn/ 一.安装json-server 1.新建demo文件 cd demo 2.安装json-server npm install -S json-server 3.项目demo目录下,新建一个 JSON 文件data.json和一个package.json文件

python中可以使用faker来制造一些虚拟数据 首选安装faker pip install Faker 老版的叫法是faker-factory,但是已不适用 使用faker.Factory.create()来创建并初始化faker生成器(generator) 使用方法如下: from faker import Factory fake = Factory.create()   # OR from faker import Faker fake = Faker()   fake.name()

在程序研发过程中,我们往往需要大量的虚拟实验数据.Python中有多个包可以用于生成虚拟数据,其中功能较为完善的是ForgeryPy. 1 安装 采用pip进行安装: pip install ForgeryPy 2 模块 打开源码: # -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (C) 2012 by Tomasz Wójcik <labs@tomekwojcik.pl> # # Permission is hereby granted, free of charge

Paper Link : https://arxiv.org/pdf/1703.06283 Github: https://github.com/huangshiyu13/RPNplus 摘要: 这篇paper探索了如何用虚拟数据或者叫做人工生成的数据对行人检测进行辅助的方式.通过Unity3D产生虚拟数据,然后用RPN进行训练,再在真是数据上进行finetue,能提高检测器的鲁棒性.

3.生成虚拟数据 为了方便编写程序前台和后台功能,我们在创建数据库模型后就编写生成虚拟数据的函数. 1)管理员 用于生成虚拟管理员信息的fake_admin()函数如下所示: personalBlog/fakes.py: 生成虚拟管理员信息 from personalBlog.models import Admin from personalBlog.extensions import db def fake_admin(): admin = Admin( username = 'admin',

搞大数据,你不懂这三大数据处理趋势就OUT了 企业数据每年以PB级甚至上百PB爆炸式增长,越来越大的数据量正为扩大分析策略在企业应用软件领域的拓展提供了数据基础,但数据的价值是有时效性的,越早分析越能得到更快的问题反馈或响应,而离线分析缺点显然是不能及时地利用数据中所蕴含的深层价值,因此,如何针对海量数据进行毫秒级在线分析,就成为挑战和新兴话题. 占超群,花名(离哲)来自阿里巴巴集团数据库事业部资深技术专家,拥有10年数据处理及分析经验.他表示,最初的数据分析基于OLTP数据库来做,到了2005

1.现在基本的趋势就是前后分离,前后分离就意味着当后台接口还没完成之前,前端是没有接口可以拿来调用的 ,那么mock虚拟数据就很好的解决了这一问题,前端可以直接模拟真实的数据AJAX请求! 运用 步骤: 1.在项目中安装mockjs.axios npm install --save axios mockjs 2.在项目src下面建一个mock.js文件 3.在mock.js中写入随机数规则,以及引入mock const Mock = require('mockjs') // 获取mock对象 c

VDOVirtual Data Optimize 虚拟数据优化 是一种通过压缩或删除存储设备上的数据来优化存储空间的技术. VDO 是红帽公司收购了 Permabit 公司后获取的新技术,并与2019 2020 年前后,多次  在 RHEL 7.5/7.6/7.7 上进行测试,最终随 RHEL 8 系统正式公布.VDO技术的关键就是对硬盘内原有的数据进行删重操作,它有点类似于我们平时使用的网盘服务,在第一次正常上传文件时速度特别慢,在第二次上传 相同的文件 时 仅作为一个数据指针 几乎可以达到 

最近看了NodeJS相关的,在网上查了下结合AJAX的应用,感觉应用前景还是不错的.为什么用这个组合呢? 1.NodeJS不需要安装,拷贝过去就可以使用,而环境变量可以只配置在当前cmd窗口,运行方便. 2.通过HTML的ajax请求,可以实现在不同的服务器上,可跨域获取数据. 3.通信数据格式灵活,可以是xml.json.binary等,数据适合任何平台. 在说说我的环境,我使用的是公司提供的电脑,有很多限制,比如是域中电脑,操作权限低,无法安装任何软件,无法修改计算机配置,无法使用U盘等等.

在做后台管理界面的时候,几乎少不了的一个结构就是树形结构,用来做菜单导航: 那么,最希望的就是树结构的所有数据都是读取的数据库,而不是直接代码当中写死,那我们就一步一步来看: 一,建表 字段通常包括:id,text,url,pid id text url pid 1 a   0 2 b test.html 1 二,使用nodeJS连接数据库 const mysql = require('mysql'); //注入MySQL模块 const connection = mysql.createCon

var http=require('http'); var cheerio=require('cheerio');//页面获取到的数据模块 var url='http://www.jcpeixun.com/lesson/1512/'; function filterData(html){ /*所要获取到的目标数组 var courseData=[{ chapterTitle:"", videosData:{ videoTitle:title, videoId:id, videoPric

这里做得比较暴力,没有分页取出数据解析,O(∩_∩)O哈哈~,居然没有被挂机.不过解析的坑特别多...不过大部分我想要的数据都拿到了. //解析列表数据 var http = require("http"), cheerio = require("cheerio"), mongoose = require('mongoose'), db = mongoose.createConnection('mongodb://127.0.0.1:27017/crawl58');

纯属初学...有很多需要改进的地方,请多多指点... 目标是抓取58同城 这个大分类下的列表数据: http://cd.58.com/caishui/?PGTID=14397169455980.9244072034489363&ClickID=1 简单分析: 1. 按照以下二级分类来获取每个列表的数据, 2. 主要分页: 可以看出,其分页是pn5 这里设置的,那么这个5就是页码了. http://cd.58.com/dailijizh/pn5/?PGTID=1177429071887065549

const Koa = require('koa'); const Router = require('koa-router'); const app = new Koa(); const router = new Router(); const views = require('koa-views'); const json = require('koa-json'); const onerror = require('koa-onerror'); const bodyparser = req

// 引入https模块,由于我们爬取的网站采用的是https协议 const https = require('https'); // 引入cheerio模块,使用这个模块可以将爬取的网页源代码进行装载,然后使用类似jquery的语法去操作这些元素 // 在cheerio不是内置模块,需要使用包管理器下载安装 const cheerio = require('cheerio'); // 这里以爬取拉钩网为例 var url = "https://www.lagou.com/"; //

1.(fs.createReadStream)当文件比较大时,建议使用文件流读取,不会出现卡顿现象,demo如下. const fs = require('fs'); //流的方式读取文件 var readStream = fs.createReadStream("fs/input.txt"); var str = ""; ; //读取次数 //流每次读取一块,都会广播一次data事件,通过on来接受广播事件 readStream.on('data',functio