### Extjs4.0中文学习手册与入门详解
#### 一、Extjs4.0简介与获取
**Extjs4.0**是一款基于JavaScript的开源前端框架，它提供了丰富的用户界面组件和强大的数据处理功能，使得开发者能够快速构建高性能、交互性强的Web应用。对于初学者来说，熟悉Extjs4.0的基础知识是非常重要的。
- **获取Extjs4.0**：
- 官方网站：可以从[http://extjs.org.cn/](http://extjs.org.cn/)获得需要的Extjs发布包及更多支持。
- 下载最新版本的Extjs4.0压缩包，并解压。
- **搭建学习环境**：
- 假设您的开发环境中已安装MyEclipse和Tomcat。
- 在MyEclipse中新建一个Web项目，例如命名为`Extjs4`。
- 将Extjs4.0.7压缩包解压后的所有文件复制到项目根目录下的`WebContent`文件夹中。
- `Examples`目录包含了Ext官方提供的示例程序，其中可能包含PHP代码，如果遇到错误信息可暂时忽略。
- 部署并启动Tomcat服务器。
- 测试环境是否可用：打开浏览器访问`http://localhost:8080/Ext4/index.html`。
- 查看API文档：`http://localhost:8080/Ext4/docs/index.html`
- 查看示例页面：`http://localhost:8080/Ext4/examples/index.html`
#### 二、编写第一个Extjs程序
- **创建Hello World示例**：
- 在`WebContent`目录下新建`helloworld.js`文件，并输入以下内容：
```javascript
Ext.onReady(function(){
Ext.create('Ext.panel.Panel', {
title: 'Hello Ext',
width: 350,
bodyPadding: 5,
items: [{
xtype: 'label',
text: 'Hello! Welcome to ExtJS.'
}]
}).render(document.body);
});
```
- 创建`helloworld.html`文件，并输入以下内容：
```html
Hello ExtJS
```
- 浏览器访问`http://localhost:8080/Ext4/helloworld.html`，如果一切正常，您将看到一个带有标题“Hello Ext”的面板，内容为“Hello! Welcome to ExtJS.”。
- **理解Ext.onReady和Ext.application**：
- `Ext.onReady`：该方法在当前DOM加载完成后自动调用，确保页面内的所有元素都能被脚本引用。示例代码：
```javascript
Ext.onReady(function(){
alert('Hello World!');
});
```
- `Ext.application`：用于定义一个Ext应用的基类，通常用于构建完整的Ext应用。
#### 三、DOM操作与事件响应
- **获取DOM元素**：
- 使用`Ext.get`方法根据ID获取页面上的元素：
```javascript
var myDiv = Ext.get('myDiv');
```
- `Ext.get`返回的是一个`Element`对象，可以直接操作底层DOM节点。
- **选择器**：
- 使用`Ext.select`方法获取具有特定CSS选择器的所有元素：
```javascript
var paragraphs = Ext.select('p');
```
- `Ext.select`返回的是`Ext.CompositeElement`对象，可通过其中的`each()`方法遍历所选元素。
- **事件处理**：
- 给按钮添加单击事件响应：
```javascript
var button = Ext.get('myButton');
button.on('click', function(){
alert('Button clicked!');
});
```
#### 四、Extjs4布局详解
- **Fit布局**：
- Fit布局中，子元素会自动填充整个父容器空间。
- 如果在Fit布局中放置了多个组件，仅显示第一个子元素。
- 示例代码：
```javascript
Ext.create('Ext.window.Window', {
title: 'Fit Layout Example',
layout: 'fit',
width: 400,
height: 300,
items: [
{xtype: 'grid', store: myStore}
]
}).show();
```
- **Border布局**：
- Border布局允许在一个容器内将子组件分成五个区域：北(North)、南(South)、东(East)、西(West)和中心(Center)。
- 每个区域可以包含一个或多个子组件，子组件可以根据布局规则调整其大小和位置。
- 示例代码：
```javascript
Ext.create('Ext.panel.Panel', {
title: 'Border Layout Example',
layout: 'border',
width: 600,
height: 400,
items: [
{xtype: 'grid', region: 'center', store: myStore},
{xtype: 'panel', region: 'west', width: 200, collapsible: true, title: 'Navigation'},
{xtype: 'toolbar', region: 'north', title: 'Toolbar'}
]
}).show();
```
通过以上步骤，您已经完成了Extjs4.0的初步学习，并能够掌握如何搭建开发环境、编写基础示例程序、操作DOM元素、处理事件以及理解不同类型的布局。希望这些基础知识能帮助您更好地探索和学习Extjs4.0。
2024-11-07 08:49:37
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在Python编程领域，爬虫和数据可视化是两个重要的分支，它们在数据分析和信息处理中扮演着关键角色。本文将深入探讨这两个主题，并结合一个实际的古诗文爬取与可视化的例子来阐述其具体应用。
让我们了解Python爬虫。Python因其简洁的语法和丰富的第三方库而成为网络爬虫开发的首选语言。其中，`requests`库用于发送HTTP请求，`BeautifulSoup`库则用于解析HTML或XML文档，找到我们需要的数据。例如，我们可以利用`requests.get()`获取网页内容，然后用`BeautifulSoup`解析网页结构，通过CSS选择器或XPath定位到古诗文数据。
在Python爬虫中，需要注意遵守网站的robots.txt协议，尊重网站版权，避免对服务器造成过大的负担。此外，还可能需要处理反爬虫机制，如设置User-Agent、处理Cookie、使用代理IP等。
接着，我们转向数据可视化。Python中，`matplotlib`和`seaborn`是常用的可视化库，可以制作出各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图和热力图等。对于古诗文数据，我们可以考虑绘制词云图，展示高频词汇，或者通过时间序列分析诗人创作的时间分布。`wordcloud`库可以帮助我们创建词云，`pandas`库则用于数据清洗和处理。
以古诗文为例，我们可以编写一个爬虫程序，爬取诗词网站上的古诗文，存储到CSV文件中。之后，使用`pandas`读取数据，进行预处理，去除无关字符，统一格式。然后，我们可以选择特定的诗词关键词，利用`wordcloud`生成词云图，直观地显示这些关键词在所有古诗文中的出现频率。
此外，还可以进一步分析古诗文的韵律和格律，这需要对诗词结构有深入了解，可能需要用到`nltk`或`jieba`等自然语言处理库。例如，分析每个诗词的字数、句数，甚至识别平仄、韵脚，从而揭示古诗文的韵律特征。
总结一下，Python爬虫技术能够帮助我们高效地获取网络上的古诗文数据，而数据可视化工具则能让我们更好地理解和呈现这些数据。通过结合这两者，我们可以深入研究古诗文的风格、主题和演化趋势，为文学研究提供新的视角和方法。在实际操作时，要注意遵循法律法规，合理使用数据，同时也不断学习和探索更先进的技术和方法，提升数据处理的能力。
2024-11-06 16:15:31
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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。
在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。
此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
2024-11-06 15:18:17
53.44MB
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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。
在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。
此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
2024-11-06 15:13:34
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这是一个基于Python的爬虫案例，使用了Scrapy框架和XPath表达式。它可以爬取指定网站的新闻标题、发布时间和内容，并将结果保存到数据库中。通过设置爬虫的起始链接和规则，自动遍历网页，提取所需信息。同时，使用多线程和分布式技术，提高了爬取效率。此外，还通过设置请求头和代理IP，模拟真实用户行为，防止被网站封禁。最后，该爬虫还可以定期自动更新数据，并实现数据可视化展示，方便用户查看和分析。通过该案例，用户可以学习到爬虫的基本原理和常用技术，实现定向爬取和数据挖掘。
2024-11-06 14:10:32
58KB
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Python爬虫是编程领域中一个热门的技术，尤其在数据挖掘和数据分析方面有着广泛的应用。"weibo-crawler-master.zip"这个压缩包很可能包含了用于抓取微博数据的完整爬虫项目，而"python爬虫数据可视化"则暗示了该项目不仅收集数据，还可能包括将抓取到的数据进行可视化的部分。
在Python爬虫方面，我们需要了解以下几个核心知识点：
1. **网络爬虫基础**：网络爬虫是自动抓取互联网信息的程序，它通过模拟浏览器发送HTTP请求并接收响应来获取网页内容。在Python中，常用的爬虫框架有Scrapy和BeautifulSoup等。
2. **请求库**：如`requests`，用于发送HTTP请求，包括GET、POST等方法，可以设置请求头、cookies等参数以适应不同的网站需求。
3. **解析库**：如`BeautifulSoup`，用于解析HTML或XML文档，提取所需数据。另外，`lxml`也是一个高效的解析库，支持XPath和CSS选择器。
4. **正则表达式（Regex）**：用于从文本中匹配和提取特定模式的数据，常用于清洗和提取网页数据。
5. **异步处理**：对于大规模网页抓取，可以使用`asyncio`和`aiohttp`库实现异步爬虫，提高爬取效率。
6. **代理和反爬机制**：为避免IP被封，可以使用代理服务器，Python有如`proxybroker`这样的库帮助获取和管理代理。同时，爬虫需要应对网站的反爬策略，如验证码、User-Agent随机化等。
7. **数据存储**：爬取到的数据通常会保存在文件（如CSV、JSON）或数据库（如SQLite、MySQL）中。Python的`pandas`库能方便地处理和导出数据。
8. **数据可视化**：在"python爬虫数据可视化"这部分，可能涉及`matplotlib`、`seaborn`、`plotly`等库，用于创建图表，将数据以图形形式展示出来，便于理解和分析。
9. **文件操作**：在处理压缩包时，Python的`zipfile`库用于读取和写入ZIP文件，`os`和`shutil`库可以帮助管理和操作文件及目录。
10. **版本控制**：项目中的代码可能使用了Git进行版本控制，这有助于团队协作和代码管理。
根据压缩包内的"weibo_crawler-master.zip"和"项目说明.zip"，我们可以期待看到该项目的源代码、爬虫逻辑、数据存储方式以及具体的使用说明。通过研究这些内容，学习者可以深入了解Python爬虫的实战应用和数据可视化的方法。
2024-11-06 14:09:03
195KB
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随着信息技术与编程技术的发展，人们越来越依赖搜索引擎搜索想要的信息。一样的，大学生毕业在面临就业的时候，会通过特定的搜索引擎搜索相关工作岗位。因此，为了减少大学生查找工作岗位信息的时间，而能够花更多的时间用来提升自己的专业能力和对面来的规划，本文在Python和Scrapy环境的基础下，以Boss招聘网站的通信岗位为抓取目标，在学习了基础的爬虫知识后，用Scrapy框架进行了一个获取Boss通信岗位信息的网络爬虫。在获取到相关数据后，对这些数据进行处理，并对其内容进行了简单的可视化。同时为了更直观的，更方便的观看这些爬取的信息，采用了No Sql的图形数据库neo4j存储每个岗位的具体信息。并修改了网上的开源项目做了一个简单的关于通信岗位就业信息的问答机器人。
2024-11-06 14:06:35
6.41MB
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