近日，GitHub上一个生成假数据的项目faker.js火了，攀升Trendinging榜单第二，标星目前已超过27.1k。只需要简单几步操作，就可以在浏览器和node.js中生成大量假数据。
今天，猿妹就和大家推荐一个专门用于生成伪数据的神器——faker.js，使用faker.js模块可以轻松地在多个域和多个区域生成伪数据。
5 年前，一位程序员因删除了自己开源项目 left pad 中的一些代码而让大半个互联网瘫痪、导致无数代码库崩溃并引发热议。现在，同样的事情再次发生了 —— 上上周，知名工具库 Faker.js 的作者做了同样的事情，现在的结果也和5年前差不多。
在这里，我整理出一份个人最喜欢的 NPM 软件包清单。为了便于浏览，我还对它们进行了分类，希望呈现出更加清晰的结构。
面对繁忙的日程安排与紧迫的工期限制，选择能够切实提升生产率的工具无疑至关重要。
在开发和测试工作中，mock 数据非常实用。mock 数据是指在开发和测试环境中，使用虚拟数据代替真实数据。mock 数据能避免因后端接口未完成或数据异常等原因导致的开发和测试工作无法进行。
在日常开发或者测试工作中，经常会因为下游服务不可用或者不稳定时，通过工具或者技术手段去模拟一个HTTP Server，或者模拟所需要的接口数据。
介绍两种方式做mock的server： - Express for mock - json-server
向大家提一个问题，你觉得一个 34000 Star 的开源项目，能值多少钱？或者说如果你使用了，愿意付费 1 元吗？
流行开源包“colors”与“faker”的用户们最近刚刚遭遇一场意外，毫无征兆的破坏导致应用程序在使用这些包后开始输出无法理解的乱码数据。这背后的原因竟然是开源软件包的作者 Marak Squires 故意引入了一个无限循环，让数千个依赖于“colors”与“faker”包的应用程序全面失控。
拉库前请打开青龙面板-配置文件 第18行 GithubProxyUrl="" 双引号中的内容清空
JsCode只是一段字符串，包含着JS代码，在知乎的这篇文章中介绍了如何使用JsCode，使用小结：
在日常工作中经常会跟一些数据打交道,比如bug归因分析、自动化测试数据、性能测试数据等等.如果是table表格展示数据不能更好的提供给我们优化分析的思路,往往我们都是会用图表的形式展示数据更直观,比如折线图、饼图、柱状图等等.
上周，项目作者 Marak Squires 主动删除了开源库「faker.js」的所有代码，导致数千个应用程序无限输出乱码。此事迅速掀起开源社区热议。
因为我不擅长写页面（非前端人员），一直想从写 HTML 改成写 Python，以前也尝试过 pyecharts 库，但是用着并不太习惯：
仅仅在npm上，colors库每周的下载量就超过2000万次，并且有将近19000个项目正在使用。
几天前，开源库「faker.js」和「colors.js」的用户打开电脑，发现自己的应用程序正在输出乱码数据，那一刻，他们惊呆了。
去年11月9日，知名开源项目Faker.js作者「Marak」在其仓库发了一个新issue #1046：
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库，基于 Echarts.js 构建，支持多种数据可视化图表类型，如折线图、柱状图等，并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于 Echarts 开发的。
Charts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。
Visual Studio Code 是由微软开发的一款免费、跨平台的文本编辑器。由于其卓越的性能和丰富的功能，它很快就受到了大家的喜爱。
从图中我们可以发现，静态资源 echarts.min.js 竟然读取了2.0s+的时间，这就非常不能忍了。
现在访问http://localhost:3000/list会看到动态生成了1000条数据，这跟咱们手动在json文件里写1000条数据效果一样，但肯定没有这么方便。还好json-server支持使用js动态生成的json格式数据。
此方法适用于路由器刷机openwrt系统之后，安装jing东签到插件，每天定时签到。
#3 Image Preview 图像预览 #4 TODO Highlight 这个插件能够在你的代码中标记出所有的 TODO 注释，以便更容易追踪任何未完成的业务。在默认的情况下，它会查找 TODO 和 FIXME 关键字。当然，你也可以添加自定义表达式。 #5 Project Manager 多项目切换工具
相信很多读者学习Python就是希望作出各种酷炫的可视化图表，当然你一定会听说过Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这五大工具，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库，看看到底这几种工具各有什么优缺点，在制作图表时该如何选择。
1.语言设置 Windows、Linux 快捷键是：ctrl+shift+p macOS 快捷键是：command + shift + p 搜索:Configore Display Language 修改"locale":"en"为"locale":"zh-CN" 然后安装中文插件,重启vscode 即可
在前端开发中，有一个非常好用的工具，Visual Studio Code，简称VS code。
•一名开发者损坏了自己编写的两个广泛使用的开源代码库，此举明显是一种抗议行为。 •每个库已下载数百万人次，用于成千上万个软件项目。 •这名开发者之前炮轰过大公司不付钱就使用免费工具的行径。 据报道，一名编写了两个广泛使用的开源代码库的程序员有意损坏了代码库，以抗议大公司免费使用其代码库的行径。 科技新闻网站Bleeping Computer最先报道，因而，使用修改后代码的一些用户看到他们的项目崩溃或屏幕输出内容令人费解。 这两个库都托管在GitHub的开源存储库NPM上，该存储库似乎已暂停这名程序员的帐户
前面我们提及ggplot在R和Python中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：
之前小编带领大家认识了 PyEcharts 的柱状图和三D柱状图，大家也有了一些初步的认识，今天再给大家介绍一位新朋友——折线图。
大家好我是 HelloGitHub 的卤蛋，最近有个 「流行开源项目的作者删掉项目、提交恶意代码」 的事情，引起了广大开源爱好者的讨论。
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 还记得去年年底令全球多数 Java 工程师深夜加班的 Apache Log4j 2 漏洞吗？彼时，发现最初只有 3 个人赞助该开源项目的事实令许多人受到冲击，甚至有人因此感慨道“这就是开源丑陋的一面”：当项目顺利进行时，一切都很好；而一旦项目出问题了，每个人都只会去抱怨项目背后的无偿维护者。 Apache Log4j 2 漏洞发生至今已一月有余，目前尚未彻底平息。不曾想，上周又发生了一起令许多开发者“头秃”的开源事件：数千个使用了流行开源 NP
安装 pip install pyecharts 直接使用该命令安装的版本为最新版本为1.5。语法与之前版本大不一样，因此本文仅针对1.5及之后版本说明。若想使用之前版本请使用命令pip install pyecharts == 0.1.5.19 注：建议在jupyter notebook中coding，方便debug。
昨天参加了公司年会，显然我啥奖项都没中，什么“优秀员工”都跟我们前端工程师无关，不然我不会在这里写文了，等等，这里为什么要用“我们”，[疑问.jpg]，前端工程师应该是评不到“优秀员工”的，[打脸.png]，如果有小伙伴获得，欢迎在评论区分享，《前端工程师如何入选优秀员工？》
昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表 新图表库 敲可爱的画风”，还有仓库链接：
本文转载自丨大数据文摘 作者丨Caleb 删库跑路的段子，一直在IT圈广为流传。 只是没想到大年还没过完，一则关于2021年删库跑路的新闻就登上了知乎热搜。 事情是这样的。 2021年3月，王某入职上海某知名互联网公司从事计算机系统研发工作，主要负责公司网购平台部分规则代码研发。 但是3个月后，王某因试用期未合格被公司劝退。于是就在离职当天，王某就在未经公司许可的情况下，私自将即将上线的系统代码全部删除。 几天后，公司准备系统上线运行时发现代码被人删除，只能紧急延期上线，并支付数万元费用聘请了第三方数据
其实真正能让自己走远的，都是自律、积极和勤奋。 文章目录 一、柱形图 代码如下： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig from pyecharts import options as opts CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-a
在日常的测试中，我们经常需要提前准备一大堆测试数据，用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。但是对于一个比较复杂的类，或者参数的格式有特殊要求的时候，Random 就不适用了，这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。
在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。
如果laravel 命令报错，请参考 http://blog.csdn.net/fishermanmax/article/details/51916898 如果下载时报错，请参考 http://www.jianshu.com/p/0456dd3cc78b
作为专业的开发人员，我们必须不断更新最新和最好的库，因为知道好的库，那么开发过程就可以依赖于它们，这会节省我们很多时间也有助于构建高质量的软件。
作者 | 俊欣 来源 | 关于数据分析与可视化 今天小编来给大家介绍一下如何在Pyecharts当中画出炫酷的图表，通过该模块当中的一系列设置，本文我们大致会介绍pyecharts当中的 Theme图表背景 Pyecharts模块内部内置了10多种不同风格的图表绘制样式，分别是 LIGHT = "light" DARK = "dark" WHITE = "white" CHALK: str = "chalk" ESSOS: str = "essos" INFOGRAPHIC: str = "infogr
关于pyecharts和flask结合的案例不多，查阅了数十篇文章，尝试了若干遍，感觉还是不理想，最大的问题在于对echarts的理解上，对我而言，又需要向上推到ajax，jquery，bootstrap，html，css，javascript等等，有点超出了我的技能范围，所以最大程度的做到能用就够了，复用和进一步优化看起来还是遥遥无期。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
