1.基于Redis实现点赞及排行榜功能
2.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的榜榜源相关信息并将爬取的信息写入Excel表中(附源码和实现效果)
3.下载了topmodel模型源代码,怎么使用啊,源码怎么调试啊,排行里面的榜榜源东西运行不了
基于Redis实现点赞及排行榜功能
1.1、点赞相关需求:
1、源码同一个用户只能点赞一次,排行qq空间病毒源码再次点击则取消点赞(点赞/取消点赞);
2、榜榜源如果当前用户已经点赞,源码则点赞按钮高亮显示(前端实现,排行判断字段Blog类的榜榜源isLik属性)。
1.2、源码实现步骤:
1、排行给Blog类中添加一个isLike字段,榜榜源标识是源码否被当前用户点赞;
2、修改点赞功能,排行利用Redis的set集合判断是否点赞过,未点赞过则点赞数+1,已点赞过则点赞数-1;
3、修改根据id查询Blog的牛飞天指标源码业务,判断当前登录用户是否点赞过,赋值给isLike字;
4、修改分页查询Blog业务,判断当前登录用户是否点赞过,赋值给isLike字段。
1.3、点赞实现思路:
1.4、排行榜实现:
分析:由于需要对点赞功能进行排行榜分析,按照点赞时间先后排序,掌上题库3.5源码返回最早点赞的Top5的用户,所以最好是选择SortedSet实现功能。(特别说明:代码获取方式在文章结尾)
涉及到表信息:
2.1、zadd
案例:
2.2、zscore
案例:
2.3、zrem
案例:
2.4、zrange
案例:获取前四个元素
3.1、点赞/取消点赞功能
核心代码实现:
控制层:
接口调用:
结果展示:
3.2、排行榜功能
核心代码实现:
控制层:
接口调用及展示:
四、nft捡漏监控源码源码获取方式
更多优秀文章,请关注个人微信公众号或搜索“程序猿小杨”查阅。然后回复:源码,可以获取该项目对应的源码及表结构,开箱即可使用。
说明:后面redis相关操作的功能都会放在此文件夹中,需要相关功能的,只需要获取最新的资源即可。
Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的MFI上涨源码编辑相关信息并将爬取的信息写入Excel表中(附源码和实现效果)
在操作系统的Windows 环境配置中,以python版本3.为例,实现对豆瓣**Top的详细信息爬取,包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。 将获取的信息整合并写入Excel文件中,实现数据的自动化整理与存储。 主要分为三部分代码实现: scraper.py 编写此脚本用于网页数据抓取,利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析,提取出所需**信息。 writer.py 负责将由scraper.py获取的数据,通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中,实现数据结构化存储。 main.py 集成前两部分,设计主函数协调整个流程,确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。 实现的最终效果为: 自动化抓取豆瓣**Top数据 自动完成数据解析与整理 数据存储于Excel文件中 便于后续分析与使用 通过上述代码实现,实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理,简化了数据获取与存储的流程,提高了数据处理的效率与准确性。下载了topmodel模型源代码,怎么使用啊,怎么调试啊,里面的东西运行不了
voidinsertion_sort(intarray[],intfirst,intlast)
{
inti,j;
inttemp;
for(i=first+1;i<last;i++)
{
temp=array[i];
j=i-1;
//与已排序的数逐一比较,大于temp时,该数移后
while((j>=0)&&(array[j]>temp))
{
array[j+1]=array[j];
j--;
}
//存在大于temp的数
if(j!=i-1)
{ array[j+1]=temp;}
}
}
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