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使用Angular CLI进行Build (构建) Serve

Build主要会做以下动作: 编译项目文件并输出到某个目录 Build targets决定了输出的结果 bundling 打包 生产环境的build还会进行uglifytree-shaking(把没用的代码去掉...第三方库 可以使用source-map-explorer来分析依赖, 并且查看哪些模块类在bundle里面....下面使用source-map-explorer进行分析, 首先安装它: npm install --save-dev source-map-explorer 然后执行 ng build, 再执行: ....执行aot会去掉一些程序执行不需要的代码, 例如angular的compiler这时就不在build输出的文件里了(可以使用source-map-explorer查看)....为项目生成webpack配置脚本. 执行该命令试试: ? 看看有哪些变化: .angular-cli.json: ? package.json: ? 命令脚本都变了 ?

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Angular开发实践(八): 使用ng-content进行组件内容投射

Angular中,组件属于特殊的指令,它的特殊之处在于它有自己的模板(html)样式(css)。因此使用组件可以使我们的代码具有强解耦、可复用、易扩展等特性。...针对性投射 如果同时存在几个,那外部内容将如何进行投射呢?...但是当我们点击按钮进行切换操作时,demo-child-component初始化完成!...这也从原理解释了前面那个问题:如果同时存在几个,那外部内容将如何进行投射呢? 这种行为有两个原因:期望一致性性能。什么 "期望的一致性" 意味着作为开发人员,可以基于应用程序的代码,猜测其行为。...为简单起见,我们将在示例中使用 语法。

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Scrapy中使用cookie免于验证登录模拟登录

Scrapy中使用cookie免于验证登录模拟登录 1.1. 引言 1.2. cookie提取方法: 1.3. 补充说明: 1.4. 使用cookie操作scrapy 1.4.1....最后欢迎大家看看我的其他scrapy文章 Scrapy中使用cookie免于验证登录模拟登录 引言 python爬虫我认为最困难的问题一个是ip代理,另外一个就是模拟登录了,更操蛋的就是模拟登录了之后还有验证码...,真的是不让人省心,不过既然有了反爬虫,那么就有反反爬虫的策略,这里就先介绍一个cookie模拟登陆,后续还有seleminum+phantomjs模拟浏览器登录的文章。...cookie): self.cookie = cookie def stringToDict(self): ''' 将从浏览器上Copy来的cookie字符串转化为Scrapy能使用的...,当然你也可以直接将cookie粘贴到这个文件中 注意 虽说这里使用直接使用cookie可以省去很多麻烦,但是cookie的生命周期特别的短,不过小型的项目足够使用了,向那些需要爬两三天甚至几个月的项目就不适用了

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使用 NTLM 安全登录 Windows 域主机进行管理

然而,有一种可以绕过这个问题的方法,就是使用 NTLM(NT LAN Manager)协议进行身份验证。下面,我将通过一个 Python 示例,展示如何使用 NTLM 协议安全地进行远程管理。...下面是一段使用 pywinrm NTLM 进行远程命令执行的示例代码: from winrm.protocol import Protocol p = Protocol( endpoint...然后,我们打开了一个 shell,运行了一个命令,获取了该命令的输出,然后清理了命令关闭了 shell。 注意事项 使用 NTLM 协议并不意味着可以无视权限。...如果你使用 NTLM 协议和非管理员用户登录域控制器,你可能需要对你的 WinRM PowerShell Remoting 配置进行相应的调整。 使用 NTLM 也不能解决双跳问题。...NTLM pywinrm,我们可以在不牺牲安全性的情况下进行有效的远程管理。

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使用KNN进行分类回归

使用 KNN 进行分类 我们使用一个简单的问题作为,我们需要根据一个人的身高体重来预测他或她的性别的情况。这里有两个标签可以分配给响应变量,这就是为什么这个问题被称为二元分类。...fit_transform同时调用fittransform作。同时如果训练集测试集是独立转换的,那么在训练集中男性可能映射为1,而在测试集中则映射为0。所以我们使用训练集的对象进行fit。...所以我们的准确率为75%: 使用 KNN 进行回归 KNN 也可以执行回归分析。让我们使用他们的身高性别来预测他的体重。...我们在下表中列出了我们的训练测试集: 使用KNeighborsRegressor,我们可以进行回归的任务。...为了预测响应变量,它存储所有训练实例并使用最接近实例进行测试。在Sklearn中我们可以直接调用内置的方法来使用

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