grfstc的博客

运行命令后，会生成一个 Custom.mxtpro 文件，将该文件复制到 mobaxterm 的安装根目录即可。mobaxterm 可以说非常好用，但是免费版对会话有限制，对于有很多虚拟机会话需要存储的我来说确实太少了。超过限制时，提示如下，再新建的 session 将不会被存储，说明下次登陆还需要输入一遍 ip、账号密码。需要本地有 python3 环境，python2 运行会报错。基于 github 项目 MobaXterm Keygen。，Version 填自己安装的版本即可，比如 22.0。

今天pip安装库的时候发现pip · PyPI崩了。 然后搜到了清华大学的镜像网站pypi | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror。使用以下命令临时从镜像下载所需的库，速度还很快。也可以设置默认从镜像下载升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：...

kafka-python文档：KafkaConsumer - kafka-python 2.0.2-dev documentation2. 本地启动zookeeper3. 本地启动kafka注意：上述代码，将kafka启动在9092端口4. 进入kafka bash5. 创建Topic，分区为2，Topic name为'kafka_demo'6. 查看当前所有topic7. 安装kafka-python三、生产者（Producer）与消费者（Consumer）生

上一篇文章是生产数据：python向kafka发送json数据_grfstc的博客-优快云博客1.安装kafka支持库2.创建python文件3.运行该python文件注意：该python文件会持续消费kafka数据，如果要停止消费，需手动退出程序。或者可以设置达到特定偏移量退出for循环来停止消费： 运行效果：...

1.安装库2.创建python文件3.使用OffsetExploret查看kafka收到的该消息

内容介绍本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Timeline（时间轴组件） 时需要使用的设置参数和常用模板案例，可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本 。Timeline：时间线轮播多图1.基本设置class Timeline( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts

之前动态展示的例子发现其实index.html模板中用的还是echarts渲染的，view.py视图下使用pyecharts生成json。index.html中的JavaScript去请求json数据，请求响应结果为success后通过setOption进行解析data字段下的数据绘制图表。安装环境和动态展示示例参考如下：Django动态展示Pyecharts图表数据_grfstc的博客-优快云博客本静态展示示例使用的是Pyecharts的render方法进行渲染。1. 新建一个 Djan

过滤器主要是对上下文内容进行处理，如替换，反转和转义等等，将格式和内容转化成我们想要的，减少模板代码量，方法如下：{{ variable 上下文 | filter 过滤器1 | filter2 }}过滤器可以传入参数，但仅支持传入一个参数。带参数的过滤器与参数之间以“：”隔开，并且两者之间不能有空格如：{{ variable | date:"D d M Y" }}自带过滤器：1、add使用形式为：{{ value | add: "2"}}意义：将value的值增加22、adds..

1. render函数的参数HelloWorld/templates/hello.html 文件代码：<h1>{{ hello }}</h1>HelloWorld/HelloWorld/view.py 文件代码：from django.shortcuts import render def hello(request): context = {'hello': 'Hello World!'} return render(request,

本文介绍 PyEcharts主题风格配置 内容，通过内置提供了 10+ 种不同的风格，另外也提供了便捷的定制主题的方法。Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.9.1 版本 。C:\PythonXXX\Lib\site-packages\pyecharts\global

前置条件：（1）python安装完成（2）Django安装完成（3）pyecharts安装完成pip install pyecharts（4）APIView安装完成pip install APIView1. 新建一个 Django 项目命令行中输入以下命令django-admin startproject pyecharts_django_demo创建一个应用程序python manage.py startapp demo效果如下：...

1.安装requests库，cmd下执行pip install requests2.创建一个Demo项目创建过程可以参考Django安装_grfstc的博客-优快云博客3.在本地搭建json-server本地模拟后端数据搭建过程可以参考react前端调试时使用json-server本地模拟后端数据_grfstc的博客-优快云博客的1~3步骤，cmd进入db.json目录下启动服务json-server --watch db.json --port 30044. 修改.

一、下载bootstrap下载地址:https://v3.bootcss.com/getting-started/#download,选择第二个,下载带有源码的bootstrap,只能通过这种方式(django是封闭的)下载的目录结构:dist文件是bootstrap的核心文件二、创建一个简单Demo项目1.在根项目下创建一个static目录,再在static下创建一个bootstrap文件夹。2.并在根项目下创建一个templates目录用于存放html文件。.

1、视图函数定义视图函数特点：视图是一种python函数视图接受浏览器访问Web的URL请求（Request），并返回一个Web响应（Response）响应内容可以是一个Web的HTML、数据库里的一条数据、重定向URL地址、访问出错码、XML文档、图片等视图主要处理请求、响应，通过HttpRequest、HttpResponse对象来实现2、render函数返回响应render函数通过调用模板实现内容的返回3、视图重定向当访问的视图...

为了解决从路由、视图、模板等实现灵活、统一指向，避免人工调整代码链接，这里采用路由反向解析技术，通过为path函数为其的name参数提供统一的路由命名的方法解决问题，开发者仅仅需要调整path的第一个参数地址，就可以实现地址的自然切换。...

为了方便视图和模板对路由的使用，引入路由命名、命名空间来进一步简化路由管理（1）路由命名路由名由urls.py路由配置列表里的path函数的name参数所指定。模板里使用路由名（点击时可以跳转到对应的路由里）（注意：图片里的黑色代码有问题无法跳转，需要改成红色代码）（2）命名空间Django允许不同的应用的路由配置相同的路由命名，但是作为全局变量，出现了相同的路由命名，会引起路由使用混乱。为了解决该问题，Django提出了命名空间的概念，也就是一个应用的路由urls.

1、一对一关联表操作主表、从表都增加记录从表ExtensionInf增加记录时，需要指定关联字段goods_id的值为主表对应的id值，使主表记录与从表记录产生关联关系。删除主、从表记录一对一查询2、一对多关联表操作主从表都增加记录删除主从表记录一对多查询3、多对多关联表操作新建多关系记录4、SQL语句...

1、新增记录先用python manage.py shell命令提供的交互模式环境通过模型实例化对属性赋值保存或通过调用四种内置方法create()、get_or_create()、update_or_create()、bulk_create()，来实现数据库表记录的增加。（1）属性赋值方式新增记录（2）create()方法增加新的记录（3）检查新增记录（5）批量新增记录2、读取记录常用的内置查询方法包括了all()、values()、values_li...

1 几个基本概念前置条件：假设读者基本Python语言基础，或者具备某种编程语言的基础。你还熟悉web开发环境，懂些css，js，db等。Django是什么？Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。 Django的主要目标是..

1.安装好python2.打开cmd，通过pip安装，如果未安装pip可以参考Python3.10如何快速安装pip_grfstc的博客-优快云博客输入如下命令安装Django 2.2.9pip install django==2.2.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple执行后效果如下：3.安装mysqlclient命令如下：(以后django对接mysql时需要)pip install mysqlclient -i

在python中，xlrd库是一个很常用的读取excel文件的库，其对excel文件的读取可以实现比较精细的控制。虽然现在使用pandas库读取和保存excel文件往往更加方便快捷，但在某些场景下，依然需要xlrd这种更底层的库来实现对读取的控制。# 1、打开文件x1 = xlrd.open_workbook(filename)# 2、获取sheet对象x1.sheet_names() # 获取所有sheet名字x1.nsheets # 获取sheet数量x1.sheets

前面的文章《Python Pandas库批量处理Excel数据》简单介绍了利用Python的pandas库对大量的Excel文件进行合并，数据清洗等操作；pandas非常适合对大数据量的数据进行清洗和合并。但是在实际的工作中，除了像前文介绍那样对数据进行合并清洗外，还涉及其他的Excel表格数据的处理，这些数据的处理相对来说比较繁琐。我们GIS行业涉及非常多的外业数据调查相关的工作，这些类似的项目都是需要根据外业调查获取到的信息填写到内业的表格中。根据外业调查表，按照一定规则更新对应的内业表信息，逻辑非

需求前段时间负责企业法人数据地理编码的处理（根据地址获取坐标），给到的数据是湖北省10几个地市，200多个Excel表格，所有Excel表格的总行数差不多一千万行；地理编码使用现成的软件工具即可完成，地理编码相关的处理不作为本文的介绍重点；现成的工具直接读取Excel文件里的地址即可进行地理编码。为了减少工作量，在地理编码前需要对Excel表格进行数据处理，包括按照地市合并，根据统一社会信用代码字段进行去重，数据分批导出Excel文件，因为数据量超过Excel文件支持的最大行数；数据格式如下：有13

1.通过pip安装xlutils-2.0.0.tar.gz失败，报如下错误pip install setup.pyERROR: Could not find a version that satisfies the requirement setup.py (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for setup.py2.通过pip在线安装xlutils失败，报如下错误：pip install xlut

安装完python后,可以在cmd中快速中输入pip list 测试一下pip是否默认附带着安装，如果有版本信息则为已安装。如果没有版本信息可以到python的安装目录下找到Scripts目录。里面有多个pip.exe文件，我一般是全部双击打开一遍，简单粗暴。然后cmd中可以使用pip了。...