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/^(?=.{2,6}$)[u4e00-u9fa5]+(-[u4e00-u9fa5]+)*$/試試

parse是用來解析列表頁的.
在parse方法中,使用yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)將新一頁的URL加入了隊列.

現(xiàn)在你需要解析詳情頁面,詳情頁面和列表頁是不同的,所以你需要定義第二個解析函數(shù),來解析詳情頁.

def parse_detail(self,response):
    pass
    # parse
    # yield item

在列表中獲取每一個職位的鏈接,然后使用這個回調(diào)函數(shù)進行解析.
所有數(shù)據(jù)都在這個方法中獲取就好了,詳情頁的信息必然是比列表中豐富的.

網(wǎng)頁貼出來看看呢

各有各的好處，但是雪碧圖用在rem布局中，很難計算，還有另外一點就是用圖片的缺陷，可能在高分辨率下，圖片會模糊。而用字體文件的缺陷也很明顯，比如，多色圖標的支持還不完善，如果需要色彩燦爛的icon，用字體文件就不合適啦。看情況選擇雪碧圖、字體文件或者單張圖片。沒有說哪種是最好的，只有哪種方式更適合你的項目。
推薦你看看：Iconfont 多色圖標和漸變色圖標的應(yīng)用

直接把文件丟瀏覽器里打開的？IE10，IE9下sessionStorage操作必須是服務(wù)器（本地服務(wù)器也可以）的html,本地文件直接操作就會這樣

已解決

 def parse(self, response):
        li_list = response.css("div.list_cont.Left_list_cont.Left_list_cont1 > div.tab_tj > div > div > ul > li")
        url_list = []
        for li in li_list:
            item = CardItem()
            href = li.css("a::attr(href)").extract_first()
            item['href'] = href
            item['title'] = li.css("a::attr(title)").extract_first()
            url_list.append(href)
            yield item
        for i in url_list:
            print("->>> %s" % i)
            yield scrapy.Request(url=i, callback=self.detail_parse, headers=self.headers)

我從前端js的角度，幫你寫一個簡單的邏輯吧，如果有能力，你可以改成其他語言。

//假設(shè)這是a.txt
var a = 
`5
3
3
4
3
3`;

var b = 
`5
5

3
4

3
4

4
5

3
3`;
//處理兩個文件數(shù)據(jù)
var a_arr = a.split(/\n+/g);
var b_arr = b.split(/\n{2,}/g).map(function(v){return eval(v.split(/\n+/).join('+'))});
var result = a_arr.map(function(v,i){
    return v/b_arr[i];
})

?[0.5, 0.42857142857142855, 0.42857142857142855, 0.4444444444444444, 0.5, NaN]

最后一個nan是因為a,b文件的除數(shù)和被除數(shù)的個數(shù)不匹配導(dǎo)致的。

都js封裝的。前端框架再多，全是js

update一下pip應(yīng)該就好了。解釋在這：https://stackoverflow.com/que...

release版發(fā)布的時間

Python 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015, 02:27:37) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32

2015年9月13日發(fā)布的版本

document.addEventListener("DOMContentLoaded", function(event) {

  console.log("DOM fully loaded and parsed");

});
詳情參見
https://developer.mozilla.org...

關(guān)于數(shù)據(jù)

A B
100 2
200 3
300 4
...

可以看成一個長這樣[100,100,200,200,200,300,300,300,300,...]的list。

標準分布

可以使用numpy的std()來計算標準差，當然自己寫公式也可以。比如

In [1]: import numpy as np
In [2]: np.std([100,100,200,200,200,300,300,300,300])
Out[2]: 78.56742013183862

分布圖

正態(tài)分布圖只是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)的分布圖。是否正態(tài)分布取決于你的數(shù)據(jù)?？梢钥紤]用seaborn來繪制分布圖。

import seaborn as sns
sns.distplot([100,100,200,200,200,300,300,300,300])

分布圖長這樣：

大數(shù)據(jù)量

可以用pandas讀取。用一個循環(huán)將數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)為list：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[100,200,300],'B':[2,3,4]})
"""
df 像這樣

     A  B
0  100  2
1  200  3
2  300  4
"""

l = []
for i, j in zip(df['A'],df['B']):
    tmp = [i]*j
    l.extend(tmp)
    
"""
l 像這樣
[100, 100, 200, 200, 200, 300, 300, 300, 300]
"""

python2：

>>> s = ['7', '13', '4', '246']
>>> print(''.join(sorted(s, cmp=lambda x,y: int(y+x)-int(x+y))))
7424613

python3：

from functools import cmp_to_key
>>> s = ['12', '123']
>>> print(''.join(sorted(s, key=cmp_to_key(lambda x,y: int(y+x)-int(x+y)))))
12312

ran1=random.sample(range(0,len(df)),len(df)//5)  #前面沒有//5隨機所有行
for i in ran1:
    df['wine'][i]=1    #不是ran1[i]

vue的話建議將你所使用的js放入main.js,然后可以使用this全局調(diào)用你使用庫的方法

Try pipenv run manage.py runserver

之前我安裝win32的方法是看的網(wǎng)上的博客推薦的exe文件，所以導(dǎo)致了后面的一系列的問題，最后我使用如下安裝方式成功避免了之前的問題

pip install pypiwin32

結(jié)合兩位大佬的帖子。
終于做出了個臨時的工具。只是還是不大夠的樣子。

http://www.ruanyifeng.com/blo...

可以通過如下方式獲取當前python解釋器限制遞歸調(diào)用棧的深度

import sys
max_dept = sys.getrecursionlimit()

你也可以使用sys.setrecursionlimit修改。

但該方式比較危險，慎用。

實際使用中，這兩種設(shè)計都有。
1.不用冗余字段
供銷表只存物料表主鍵(一般是外鍵約束或自己寫邏輯管理)，這種方式每次顯示供銷信息的時候都要另外對物料表進行一次查詢。
2.使用冗余字段
在供銷表也存部分物料信息，這樣查詢供銷表可以一次獲得所有信息，減少查詢次數(shù)。但是，需要維護數(shù)據(jù)一致性，比如物料表的某項信息更改了，這邊也一樣要更改。

建議按自己的需求選擇，大多數(shù)情況下，一般系統(tǒng)壓力不大，選第一種，開發(fā)起來也方便。除非對供銷表的查詢壓力特別大，慎重選擇第二種。
第一種情況，如果性能要求不高，可以選擇直接用外鍵約束，開發(fā)更簡單。如果性能有要求，可以把約束放在程序邏輯里，比如：如果物料信息不多，也不經(jīng)常更改，可以一次性把所有信息讀入內(nèi)存(或redis等緩存)，查詢/插入供銷信息的時候直接從緩存里讀/驗證。