我几个月前写过一篇文章： 在前端轻量化的导出表格数据 ，这篇文章的主要内容是将前端已经获取到的表格数据加工成 CSV 格式以导出到用户本地，但是对于一个做了分页处理的后台管理系统而言，前端并不是一次性的拿到所有数据，而这时如果用户需要粗暴的一次性导出所有表格数据（ 包括没有加载到前端的数据 ）呢，我们肯定是直接在后台操作比较好。
python操作excel主要用到xlrd和 xlwt 这两个库，xlrd读取excel表格数据， 支持 xlsx和xls格式的excel表格 ；xlwt写入excel表格数据；
这是系列免费教程《Excel VBA：办公自动化》，还是老规矩，看看我们走到哪里了。
找了个时间看了下EasyUI插件。对它的插件感觉是非常舒服，特地把Easy UI的大部分功能属性做了一下汇总。
分享一篇最近学习总结的前端表格制作教程，先看下方截图，具体演示的功能虽然简单，不过很有实际意义，主要涵盖表格展示数据、删除数据、修改数据、分页、模态窗等常见功能，其中也涉及一些样式的调整，比如隔行变色，此类文章网上很多很多，我也看过不少，但是网上文章都存着一个问题：很多文章代码写的很笼统，跳跃性比较大，你可能哪怕有一个地方看不懂，不知道怎么修改，程序就运行不起来，得不到想要的表格效果和功能，而此篇文章，我会尽可能详细介绍我做的功能的每一步是怎么得来的，并且本文源码也完全开源分享，运行中如果有任何问题，也欢迎留言提一些建议
1 Accordion（可折叠标签） 1.1 实例 1.1.1 代码 <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>jQuery EasyUI</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../themes/default/easyui.css"> <link rel="stylesheet" type="text
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
el-table 的拖拽使用 Sortable.js 官方文档 :https://github.com/SortableJS/Sortable
QT里面自带的TableWidget控件可以实现表格显示的功能，刚开始学习TableWidget，只是自己提前创建好表格，规定好数据，但真正的软件不会让我们规定好数据格式。下面我们一起来看一下，如何导入xls文件，自动生成表格。
在程序开发中，调试程序是最频繁的，那使用了webpack后，所有的代码都打包到了一起，这给调试带来了困难，但是webpack在设计时就已经考虑好了这点，它支持生产Source Maps来方便我们的调试。
单击第3行的「行标」选中第3行，把鼠标指向第3行的「下边缘」，当指针变为一个「小手」形状时，按住鼠标左键拖动鼠标便可以拖动第三行到某一个位置。
本文就说明在C#中如何编写代码来调用SAP中的RFC函数获取数据。（Winform32）
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
一、写在前面 页面优化在面试的过程中经常遇到的问题，今天就来总计一下重绘和回流的问题。 二、重绘和回流是什么 我们都知道一个页面从加载到完成，首先是构建DOM树，然后根据DOM节点进行几何布局形成render树(渲染树)，当渲染树构建完成后，页面就根据DOM树开始布局，渲染树也根据设置的样式渲染这些节点。 在这一过程中，比如我们删除DOM节点，修改一个元素的宽高，页面布局发生变化，DOM树也发生变化，那么肯定要重新构建DOm树，而DOM树和渲染树紧密相连，DOM树渲染完了，渲染树也会随之进行渲染，这个过程就称为回流。 在比如说，我们给一个元素修改颜色，这样的行为是不会影响页面的布局的，DOM树不会发生改变，但是颜色变了，渲染树得重新绘制，这就是重绘。 所以说回流一定会触发重绘，重绘不一定触发回流。 题外话： 1、由于display:none的元素不在页面渲染，渲染树的构建不包含这些节点。但是visibility为hidden的元素会在渲染树中。因为display为none会脱离文档流，visibility为hidden虽然看不到，但类似与透明度为0，其实还在文档流中，还是有渲染的过程。 2、尽量避免使用表格布局，当我们不给表格的td设置固定的宽度的时，一列的td的宽度会以最宽的td的宽作为渲染的标准，假设前几行的td在渲染时都渲染好了，结果下面的某行特别宽，table为了统一宽度，前几行的td会回流重新计算宽度，这是一个比较耗时的操作。 三、怎么样减少回流 回流会重构DOM树，渲染树也得重新渲染，比较麻烦，哪些行为可以引发回流，如何去避免呢？ 1、DOM的删除行为 比如删除某个节点，或者给父元素插入子节点，这类操作都会触发回流。如果我们插入多个子节点的话，可以使用documentfragment。 2、几何属性的变化 比如说元素的宽度变了，border变了，字体大小变了，这种直接会引发页面的布局的改变，也会触发回流。如果我们需要改变多个属性，做好的是将这些改变定义在一个class中，直接修改class名，这样只会触发一次回流。 3、元素的位置发生改变 修改一个元素的左右margin，padding之类的操作，所以在元素位移的动画，不要更改margin之类的值，使用定位脱离文档流后进行改变位置。 4、获取文章的偏移量之类的属性 例如我们需要获取scrollTop、scrollLeft、scrollWidth、offsetTop、offsetLeft、offsetWidth、offsetHeight之类的属性的时候，浏览器为了保证值的正确性也会回流进行获取，所以如果你要不多次操作，最好取完进行缓存。 5、页面初次渲染触发回流 页面的初次渲染触发回流这样无法避免。 6、浏览器窗口尺寸的改变 resize事件的发生也会触发回流。
http://blog.csdn.net/zhoulenihao/article/details/11099455
LATEX 模板(中国运筹学会年会论文模板) %% Paper …关键词位于摘要下方,行首不缩进。 摘要使用小五号(…以上这些词后均不换行。 中文关键词之间以中文分号……
任何关系型数据库里都会有锁的机制，锁是基于事务的一种机制，锁主要是用来保护数据的安全，不被破坏，因为在数据量大并且高并发的情况下，就容易出现多个用户同时对同一个数据操作的情况，在这种情况下没有锁来保护数据的话，就会导致数据的混乱，数据就会遭到破坏。
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间
我们可以通过pandas的read_tables等方法进行表格的读取，但是在这之后，我们该如何对数据进行某行，某列，或者某个数据的读写操作呢？
jupyter lab是我迄今为止体验过开展数据分析等任务最舒适的平台，但这不代表它是完美的，因为在很多方面它仍然存在欠缺，譬如在对csv文件的交互式编辑方面。
条纹表格.table-striped(作用在table的class类名),实现隔行换色
最初，js-framework-benchmark 这个项目，如同名称含义，仅是评测 js 生态的框架性能的。后来，作者增加了 Rust 实现的 WebAssembly 库和框架，如 wasm-bindgen、stdweb、yew，以及 seed 等的评测。
快速复习一下之前学的SQL。虽然SQL对大小写不敏感，建议关键字使用大写，但是我习惯了小写
UI标签库专题一：JEECG智能开发平台 BaseTag(样式表和JS引入标签)
这里面的很多功能都已经实现了，比如上图我标记的导出Excel、Zip、PDF等。。。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn
H5本地存储有两个API，一个是Web Storage，还有一个是Web SQL。不管是哪一个，都是基于JavaScript语言来使用，接下来我就教你怎么使用H5本地存储，本文篇幅较大，JS代码较多，请耐心阅读。 一、Web Storage教程 1、概述： 对于Web Storage来说，实际上是Cookies存储的进化版。如果了解Cookie的人几乎一看Web Storage就会用，如果你从来没用过没了解过Cookie，没关系，看了这篇文章照样轻松玩转Web Storage。首先，学习Web Stora
在我们开始学习 PostgreSQL 数据库前，让我们先了解下 ORDBMS 的一些术语：
第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。
import java.io.IOException; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.DataInputStream; import java.util.Map; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; import org.apache.hadoop.hbase.util.*; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org.apache.hadoop.hbase.util.Writables; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan; import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException; //import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException; public class HBaseHandler { private static HBaseConfiguration conf = null; /** * 初始化配置 */ static { //conf = HBaseConfiguration.create(); conf = new HBaseConfiguration(); conf.addResource("hbase-site.xml"); } /** * @param args * @throws IOException */ public static void main(String[] args) throws IOException { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("Helloworld"); String[] cfs; cfs = new String[1]; cfs[0] = "Hello"; createTable("Test",cfs); } /** * 创建表操作 * @throws IOException */ public static void createTable(String tablename, String[] cfs) throws IOException { HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf); if (admin.tableExists(tablename)) {
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
在进行数据分析和可视化之前，经常需要先“清洗”数据。这意味着什么？可能有些词条列表里是“New York City”，而其他人写成“New York,NY”。然而，你在看到某些模式前得将各种各样的输入
最近老发牢骚，写了一些跟技术无关的东西，有点跑题了。以后还是注意多写技术性的东西。
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比如，公园到访者的数据表，可能包含的实体有：公园信息（主键是公园编号），到访者的信息（主键是到访者编号），到访者居住地的信息（主键是居住地编号）一共有2个实体，即3张表。
一说到Excel查找函数，你一定会想到VLOOKUP函数，虽然它是最基础实用的函数，但每次一看就会，一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ，记得收藏它哦，在每次使用VLOOKUP函数时，把它拿出来一看就会用，不用再去花精力搜其它资料了。
相信有很多的测试同学，在日常的工作中都会需要去写一些辅助测试的小工具或者脚本，我们除了保证工具的可用性之外，有时还需要做一些图形界面上的开发以便在公司或者小组内推广。本文旨在以实战的形式，完成一个简单的账号管理GUI程序，实现完整的增、删、改、查功能项，带大家了解如何系统的开发一个账号管理GUI程序。
和iOS开发中的UITableView有很大差别，NSTableView并非是一个可滚动的列表视图，其是一个不可滚动、支持多列多行的原始列表视图。若要使NSTableView支持滚动，通常会将其嵌套入NSScrollView控件中。与UITableView类似，NSTableView的数据也是用过DataSource代理来提供，通过Delegate代理来进行表格视图的定制化。在OS X v10.6版本之前，NSTableView中行数据载体视图必须是NSCell的子类，之后版本的OS X支持开发者创建基于View的TableView视图，同样也支持基于Cell的TabelView视图，在开发者，我们可以根据实际需求选择。
上一篇总结了Pandas中最重要的两个数据结构：Series和DataFrame，前者相当于更加强大的一维数组，是数组和字典的组合，因为既可以按照位置，也能通过键获取访问元素；而DataFrame是Series的容器，二维的数组，有行、列标签。正是通过这两个强大的数据结构和基于它们建立的各种操作，才使得Pandas称霸数据处理领域工具库，关于这篇请参考：
在使用excel中，我们经常碰到复杂的数据以及不规律的数据，所以只能把数据进行处理之后才能去进行分析。本文将带领大家开启数据处理的干货分享。快来跟小编一起探索吧。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。
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