jquery获取数据

jquery获取数据相关知识

• 使用jquery获取单选radio的值

  使用jquery获取radio的值,最重要的是掌握jquery选择器的使用，在一个表单中我们通常是要获取被选中的那个radio项的值，所以要加checked来筛选，比如有以下的一些radio项：1.<input type="radio" name="testradio" value="jquery获取radio的值" />jquery获取radio的值2.<input type="radio" name="testradio" value="jquery获取checkbox的值" />jquery获取checkbox的值3.<input type="radio" name="testradio" value="jquery获取select的值" />jquery获取select的值要想获取某个r
• Html网页使用jQuery传递参数并获取Web API的数据

  本篇想实现在html网页使用jQuery实现向Web API传递参数并获取数据。在API创建一个方法public IEnumerable<Order> GetOrderByOrderNumber(string number)： 新建一个html网页，比前一个例子在页面中多了一个文本框和铵钮：我们是希望在文本框中输入Order Number去搜索订单。接下来我们看看铵钮的事件：实时演示： 
• jquery获取不到ckeditor的值

  今天用jquery .val()获取ckeditor的值,获取不到，而表单post却能得到，最后查资料解决问题var content = CKEDITOR.instances.content.getData()
• jqGrid获取json数据方法

  http://www.trirand.com/jqgridwiki/doku.php?id=wiki:retrieving_data#data_manipulationjqGrid是个好东西，自己百度即可知道。先声明一下，jquery从1.4开始，对json数据格式要求很严格，不允许使用''单引号，必须使用""双引号。要获取json数据时，调用方式通常如下：  $(function () {                   $("#list47").jqGrid({      url:'./AjaxHandler/jqGrid_Jsondata_Content.ashx?page=2',      &nbs

jquery获取数据相关课程

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

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• Shell典型应用之系统信息及运行状态获取 本门课程是《shell典型应用》系列的第二门课程，主要分为两个部分，一是介绍如何提取内核版本、系统版本和网络地址等操作系统信息。二是介绍如何分析系统的运行状态，包括CPU负载、内存及磁盘使用率等。

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• Python数据预处理（一）一抽取多源数据文本信息 本课程由数据预处理整个流程到综合实战。包括：Anaconda、Sublime、Pywin32、数据采集、数据集成、缺失值处理、正则、jieba分词、NLTK、词袋模型、数据抽样、特征词抽取、文本向量化、gensim、数据降维、numpy、sicpy、pandas、matplotlib、seabom、Xgboost等核心技术。

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jquery获取数据相关教程

• 2.1 获取 CSV 数据文件 这一步中我们要首先获取到数据文件，获取的方式各不相同。如果要使用 TensorFlow 内部的函数 API 进行网络 CSV 数据文件的获取，则我们可以通过以下 API 来实现数据集合的获取：file_path = tf.keras.utils.get_file("data.csv", DATA_URL)其中第一个参数表示的是获取的数据文件所保存的名字，而第二个参数 DATA_URL 表示的是网络 CSV 文件的地址。同时该函数会将本地保存文件的目录返回。
• 3.1 例1 获取数据库版本 请书写 SQL 语句，获取数据库版本。分析：略语句：SELECT version();结果如下：+-----------+| version() |+-----------+| 8.0.18 |+-----------+
• jQuery jQuery is a fast, small, and feature-rich JavaScript library. It makes things like HTML document traversal and manipulation, event handling, animation, and Ajax much simpler with an easy-to-use API that works across a multitude of browsers. With a combination of versatility and extensibility, jQuery has changed the way that millions of people write JavaScript.(jQuery 官方介绍)
• 5.1 获取字段 Field 类代表某个类中的一个成员变量，并提供动态的访问权限。Class 提供了以下几个方法来获取字段：Field getField(name)：根据属性名获取某个 public 的字段（包含父类继承）；Field getDeclaredField(name)：根据属性名获取当前类的某个字段（不包含父类继承）；Field[] getFields()：获得所有的 public 字段（包含父类继承）；Field[] getDeclaredFields()：获取当前类的所有字段（不包含父类继承）。获取字段的实例如下：package com.imooc.reflect;import java.lang.reflect.Field;public class ImoocStudent1 { // 昵称 私有字段 private String nickname; // 余额 私有字段 private float balance; // 职位 公有字段 public String position; public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException { // 类名.class 方式获取 Class 实例 Class cls1 = ImoocStudent1.class; // 获取 public 的字段 position Field position = cls1.getField("position"); System.out.println(position); // 获取字段 balance Field balance = cls1.getDeclaredField("balance"); System.out.println(balance); // 获取所有字段 Field[] declaredFields = cls1.getDeclaredFields(); for (Field field: declaredFields) { System.out.print("name=" + field.getName()); System.out.println("\ttype=" + field.getType()); } }}运行结果：public java.lang.String com.imooc.reflect.ImoocStudent1.positionprivate float com.imooc.reflect.ImoocStudent1.balancename=nickname type=class java.lang.Stringname=balance type=floatname=position type=class java.lang.StringImoocStudent1 类中含有 3 个属性，其中 position 为公有属性，nickname 和 balance 为私有属性。我们通过类名.class 的方式获取了 Class 实例，通过调用其实例方法并打印其返回结果，验证了获取字段，获取单个字段方法，在没有找到该指定字段的情况下，会抛出一个 NoSuchFieldException。调用获取所有字段方法，返回的是一个 Field 类型的数组。可以调用 Field 类下的 getName() 方法来获取字段名称，getType() 方法来获取字段类型。
• 5.2 读取数据 读取数据的示例如下：package com.imooc.jdbc;import java.sql.*;public class JDBCDemo3 { /** * 根据 id 查询用户 * @param id 用户的 id */ public static void selectUserById(int id) { final String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/jdbcdemo"; // 数据库 url final String user = "root"; // 数据库用户名 final String password = "123456"; // 数据库密码 Connection connection = null; Statement statement = null; ResultSet result = null; try { // 1. 加载数据库驱动 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); // 2. 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(url, user, password); // 3. 创建 Statement 对象，用于向数据库发送 SQL 语句 String sql = "SELECT * FROM `user` WHERE id = " + id; statement = connection.createStatement(); // 4. 获取 ResultSet 对象，取出数据 result = statement.executeQuery(sql); while (result.next()) { String nickname = result.getString("nickname"); String username = result.getString("username"); String pwd = result.getString("password"); System.out.println("id=" + id + "; username=" + username + "; nickname=" + nickname + "; password=" + pwd + '\r'); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // 5. 释放资源，断开与数据库的连接（调用close()方法） if (result != null) { try { result.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } result = null; } if (statement != null) { try { statement.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } statement = null; } if (connection != null) { try { connection.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } // 此处手动设置为 null，有益于垃圾回收机制更早地回收对象 connection = null; } } } public static void main(String[] args) throws SQLException { JDBCDemo3.selectUserById(4); }}运行结果：id=3; username=Lillian; nickname=小李; password=123456
• 1. 获取数据 首先我们要引入我们所需要的程序包：import tensorflow as tfimport osimport matplotlib.pyplot as plt其中 os 用于目录的相关操作，而 plt 用于我们的图片绘制工作，然后我们进行数据的下载与解压：dataset_url = 'https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip'path_download = os.path.dirname(tf.keras.utils.get_file('cats_and_dogs.zip', origin=dataset_url, extract=True))train_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train'valid_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/validation'这里的第二行操作是使用 Keras 内置的下载工具进行下载，返回的是数据集所在的路径。我们最后是结合数据集的下载位置与其内部文件建构得到训练数据集与测试数据集所在的目录，其中 train_dataset_dir 是训练集的目录，而 valid_dataset_dir 是测试集合所在的目录。可以通过下面的方法来查看数据文件所在的目录。print(cat_train_dir, cat_validation_dir, dog_train_dir, dog_validation_dir)然后我们定义一些数据集合与训练的基本参数，留作后面训练之用：BATCH_SIZE = 64TRAIN_NUM = 2000VALID_NUM = 1000EPOCHS = 15Height = 128Width = 128这些值的具体含义为：BATCH_SIZE: 批次的大小，我们会将 BATCH_SIZE 个图片数据同时送给模型进行训练，这个数值大家可以根据自己的内存大小或者显存大小进行调整；TRAIN_NUM: 训练集的数量，这里是 2000；VALID_NUM: 验证集的数量，这里是 1000；EPOCHS: 训练的周期数，将所有的数据通用模型训练一遍称为一个 EPOCH，一般来说，EPOCH 的数值越大，模型在训练集合上的准确率越高，相应的所需要的时间也更长；Height: 图片的高度；Width: 图片的长度。

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