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bootstrap前端框架入门

要学习bootstrap前端框架,就必须要拥有良好的官方文档参考手册。Bootstrap 最受欢迎的 HTML、CSS 和 JS 框架,用于开发响应式布局、移动设备优先的 WEB 项目。...简单来说,bootsrap框架主要就是为了解决适配屏幕的问题。比如电脑,平板,手机都适应。写一套程序就可以适用于所有设备。...1、首先搜索官方网站如下图所示,下面框架的官网网址 2、进入官方网站之后,如下所示:进可以进行相应的下载,入门学习,当然还有使用该框架的实例效果,组件等。...(3)比如使用bootstrat框架之后的效果如下,以下的写法叠加的效果。...自己写的代码可以模仿官方怎么样写的,然后引用相应的类就可以达到bootstrat的效果,如果使用框架bootstrap样式之后没有达到自己想要的结果样式之后,可以自己再添加相应的样式(叠加的效果)以此来达到想要的结果

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scrapy框架爬虫_bootstrap是什么框架

Scrapy框架 Scrapy:Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。...Scrap,碎片的意思,这个Python的爬虫框架叫Scrapy。...Scrapy架构流程 优势: 用户只需要定制开发几个模块,就可以轻松实现爬虫,用来抓取网页内容和图片,非常方便; Scrapy使用了Twisted异步网络框架来处理网络通讯,加快网页下载速度,不需要自己实现异步框架和多线程等...引擎与下载器之间的请求及响应; • 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作处理蜘蛛的响应输入和请求输出; • 调度中间件(Scheduler...引擎,我这里有两个结果,这个我需要跟进的URL,还有这个我获取到的item数据。 引擎:Hi!管道,我这儿有个item你帮我处理一下!调度器!这是需要跟进URL你帮我处理一下。

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前端框架(1) - Bootstrap 简介

介绍 1.1 响应式 根据不同的设别的屏幕大小,而显示不同样式的页面,但使用代码同一份的 1.2 响应式实现 主要是css3的媒体查询功能(css静态语言 没有逻辑判断) css3媒体查询的伪代码...if(屏幕大小>1024px){ // 使用样式1 }else if(屏幕大小>728px){ // 使用样式2 } 1.3 响应式框架 bootstrap响应式框架的一种 2. bootstrap...startup 1 下载bootstrap框架压缩包 2 解压压缩包 3 环境搭建 4 页面布局(对页面进行区域划分) 5 填充每个区域的内容(copy过程) 3. bootstrap的布局 3.1...原始方式 table -- 缺点:加载慢 div+css -- 缺点:学习成本高 不易操作 3.2 bootstrap方式 吸取了table和div+css各自的优点 进行页面布局-----栅格系统布局...的compnent 1 全局css样式:静态样式信息 2 组件:具有一定样式和功能的html组件 3 js插件:使用js实现的一些插件的集合

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JS中Object的keys无序的

在最开始学习 JavaScript 时,我一直被灌输 Object 中的 Key 无序的,不可靠的,而与之相对的 Map 实例会维护键值对的插入顺序。...「But,Object 的键值对真的无序的?」实际上在 ES2015 以后,Object.keys 的规则变了: 在一些现代的浏览器中,keys 输出顺序可以预测的!...Key 都为自然数: 注意这里的自然数指正整数或 0,如果其他类的 Number —— 浮点数或者负数 —— 都会走到下一组类型里,像NaN或者Infinity这种也自然归到下一个类型里,但是像科学记数法这个会稍微特殊一点...总结来说,就是当前的 key 如果自然数就按照自然数的大小进行升序排序。...Recap 在 ES6 之前 Object 的键值对无序的; 在 ES6 之后 Object 的键值对按照自然数、非自然数和 Symbol 进行排序,自然数按照大小升序进行排序,其他两种都是按照插入的时间顺序进行排序

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讲讲Bootstrap在干啥?

总第248篇/张俊红 学过统计学的同学应该对置信区间都有了解,置信区间又叫估计区间,从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。...那很多时候数据不符合正态分布,或者我们不知道样本总体是否符合正态分布,但是我们又需要求取置信区间时,就可以用到我们的今天的主角--Bootstrap抽样的方法。...Bootstrap对样本进行有放回的抽样,抽样若干次(一般为1000次),每次抽样的结果作为一个样本点,抽样1000次,就会有1000个样本点,用这1000个点的分布作为样本总体的分布,而这1000个点大概率服从正态分布的...然后我们对这个长尾分布的数据进行Bootstrap抽样,有放回的抽样1000次,每次抽10000个样本,最后得到1000个均值,这1000个均值的分布如下: import numpy as np sample_mean...以上就是关于Bootstrap的一个简单介绍,希望对你有用。

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