- Spark SQL架构及高级用法
Aurora_NeAr
sparksql架构
SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
- pandas.to_sql mysql_pandas to_sql
weixin_39929595
pandas.to_sqlmysql
实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
- dataframe的head方法_数据分析——DataFrame基本操作
weixin_39741459
三DataFrameDataFrame类型由共用相同索引的一组列组成,可以看成是Series的容器,其结构既有行索引,又有列索引的二维数组·行索引:index·列索引:columns3.1DataFrame基本操作:DataFrame创建:可以由以下类型进行创建:•二维ndarray对象•由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典•Series类型•其他的DataFrame类型
- pandas 读取sqlserver_Python中pandas函数操作数据库
将pandas的DataFrame数据写入MySQL+sqlalchemypython强大的处理数据的能力很大一部分来自Pandas,pandas不仅限于读取本地的离线文件,也可以在线读取数据库的数据,处理后再写回数据库中。pandas主要是以sqlalchemy方式与数据库建立链接,支持Mysql、postgresql、Oracle、MSSQLServer、SQLite等主流数据库。一:创建链接
- DataFrame(数据框)
追逐此刻
SQLsql
一种二维表格型数据结构,类似于电子表格(如Excel)或SQL表,由行(记录)和列(字段)组成。它是数据分析、机器学习和科学计算中最常用的数据结构之一,尤其在Python的Pandas库中被广泛使用。1.DataFrame的核心特点特点说明二维结构类似表格,有行(记录)和列(字段)。列名(ColumnNames)每列有一个名称(如name,age,salary)。行索引(Index)每行有一个索引
- pandas库 DataFrame的常见操作
目录一.Pandas库的核心特点与应用场景1.表格数据处理2.与NumPy的区别3.数据转换二.Pandas与OpenPyXl的对比三.DataFrame与Series数据类型四.DataFrame常用操作排序:df.sort_values(by='列名',ascending=False)按指定列降序排序,整行数据同步调整,当参数值为ture时则为升序排序或默认升序排序数据替换:df['列名'].
- 数据分析利器:Pandas数据处理实战指南
程序员Bears
Python全栈成长笔记数据分析pandas数据挖掘
一、Pandas简介:数据分析的瑞士军刀Pandas是Python数据分析的核心库,它提供了两种主要数据结构:Series:一维带标签数组DataFrame:二维表格型数据结构(类似Excel表格)importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,28],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd
- pandas 的数据类型简单介绍-Series 与 DataFrame
江南野栀子
#Python数据分析pythonpandas数据分析
目录1.Series1.1Series定义1.2Series构造2.DataFrame2.1DataFrame定义2.2DataFrame构造2.2.1使用pandas.DataFrame函数2.2.2使用pandas.DataFrame.from_dict函数2.2.3使用pandas.DataFrame.from_records函数2.2.4从csv、Excel、txt、mysql等等处获得数
- Pandas入门秘籍:玩转数据分析的瑞士军刀![特殊字符]
MicroTeamers
pandas数据分析数据挖掘
文章目录为什么Pandas这么?(数据工作者的血泪史)数据工作者的三大痛点:核心武器:DataFrame与Series(超级重要!!)Series:一维数据王者DataFrame:二维表格核武器实战五大神技(职场生存必备)✨神技1:数据清洗魔法⚡神技2:条件筛选闪电战神技3:分组统计大杀器神技4:数据变形术神技5:格式通吃王避坑指南(血泪教训!!)新手常踩的三大雷区:性能优化秘籍(处理百万级数据)
- Python与数据分析库Pandas进阶
Python与数据分析库Pandas进阶一、开篇:Pandas的魅力1.1数据分析:不仅仅是数字游戏1.2为什么选择Pandas二、基础篇:掌握Pandas的核心2.1数据结构:Series与DataFrame2.2数据读取与存储2.3数据清洗:让数据更加干净三、进阶篇:Pandas的高级功能3.1数据重塑:让数据更加符合需求3.2数据合并:拼接与连接3.3数据分组与聚合:挖掘数据深层含义四、实战
- 学习 Pandas 库:Series 与 DataFrame 核心操作指南
山烛
学习pandaspython深度学习机器学习
目录一、Series:一维数据结构1.创建Series2.Series的属性3.Series的查询操作4.Series的修改与删除5.重置索引二、DataFrame:二维数据结构1.创建DataFrame2.DataFrame的属性3.DataFrame的查询操作(1)直接访问(2)loc方法(标签索引)(3)iloc方法(位置索引)4.DataFrame的修改操作(1)修改行列名(2)增加行列(
- Python进阶知识之pandas库
AI 嗯啦
pandaspython开发语言
目录一、Series:一维带标签的数组二、DataFrame:二维表格型数据结构三、Series的核心操作四、DataFrame的核心操作五、索引的特殊用法六、loc与iloc:DataFrame的高级查询七、综合案例一、Series:一维带标签的数组Series是pandas中最基础的一维数据结构,由数据值和索引(index)组成,可理解为“带标签的列表”。核心特点:可通过索引或位置快速访问、修
- Python进阶第三方库之Pandas
paid槮
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了解Numpy与Pandas的不同说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别了解Pandas的MultiIndex与panel结构应用Pandas实现基本数据操作应用Pandas实现数据的合并应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表应用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合了解Pandas的plot画图功能应用Pandas实现数据的读取和存储Pan
- python读写mysql
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目前用到的连接数据库,主要实现连个功能:1.根据sql查询2.将dataframe数据通过pandas包写入mysql数据库中1.根据sql查询:通常我们通过sql查询mysql中的表,分三步1.连接数据库2.数据查询3.关闭连接,如果需要查询的步骤较多,将查询封装成函数,通过参数传递sql代码会省事很多。##定义连接数据库函数defmy_db(host,user,passwd,db,sql,po
- Python关于pandas的基础知识
WeiJingYu.
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一.扫盲(一)、pandas是什么pandas是Python的一个第三方数据处理库,它提供了高效、灵活的数据结构(如Series和DataFrame),能方便地对结构化数据进行清洗、转换、分析和处理。(二)、pandas与NumPy的关系NumPy是Python中用于科学计算的基础库,主要用于存储和处理数值型数组。但它有一个局限,就是不能直接存储和处理字符串等非数值类型的数据。而pandas是在N
- 【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格
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目录专栏导读环境准备核心库介绍单个Word文档表格提取基础提取方法转换为DataFrame批量处理多个Word文档批量提取并保存到Excel高级功能表格数据清洗按条件筛选表格表格格式检测完整示例:智能批量提取注意事项总结专栏导读欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题,解放您的双手️博客主页:请点击——>一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏:请点击——>Python办公自
- Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析(模拟简历结构化数据)
蓝婷儿
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✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据(模拟或从开源源获取)明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集(CSV/DataFrame格式)一、模拟简历数据字段设计(结构化)我们将构建如下字段的结构化数据,每条代表一个候选人:字段含义类型示例值degree学历等级分类变量(本科/硕士/博士)“硕士”university_type学校等级分类变量(双一流/普通)“双一流”work_years工作
- Pandas 学习教程
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目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- 【Python基础】最强 Pandas 平替 -- Polars
程序媛阿紫
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Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括:快速:Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。I/O:对所有常见数据存储层提供一流支持:本地、云存储和数据库。易于使用:以原始意图编写查询。Polars在内部会使用其查询优化器确定执行
- pandas学习笔记
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pandas是python中一个性能强大的数据处理库,能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型,分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言,series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分,seriers是由索引
- Pandas 学习(数学建模篇)
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今天学习数学建模2023年C篇(228)优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示(C228)-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构(DataFrame)的核心函数。它的作用是将各种格式的数据(如字典、列表、Series等)转换为带有行索引和列标签的表格形式,便于数据处理和分析.impor
- python中的函数:apply、map、reduce、lambda函数
一、apply函数定义:apply函数在Pandas库中函数,应用对象是DataFrame或Series的行或列上,并返回一个新的DataFrame或Series。主要有两方面的功能:一是直接对DataFrame或者Series应用函数,二是对pandas中的groupby之后的聚合对象apply函数DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=None,raw=Fa
- 数据分析06——Pandas中的数据抽取
1、前言:在Pandas中进行数据抽取主要有两种方法,一种是loc方法(通过索引名),一种是iloc方法(通过索引号);在获取数据时可以获取的数据有三种形式,一种是Series类型,一种是DataFrame类型,还有一种是直接获取数据值;在进行切片获取数据时,要注意通过索引号来切片是左闭右开,通过索引名来切片就是左闭右闭;2、通过loc方法来抽取数据:首先新建一个DataFrame数据类型的数据i
- 同花顺Supermind量化交易 Python基础编程--pandas进阶
本节为pandas进阶内容,核心还是DataFrame数据处理,注意包括缺失数据处理、函数的应用和映射、数据规整等。第七节:pandas进阶本节为pandas进阶内容,核心还是DataFrame数据处理,注意包括缺失数据处理、函数的应用和映射、数据规整等。开始之前首先导入库:numpy和pandasIn[1]:importpandasaspdimportnumpyasnp一、缺失数据处理还是获取M
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python日记——Pandas之Excel处理创建文件importpandasaspddf=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['Tom','BOb','Gigi']})df.to_excel("C:/Temp/Output.xlsx")print("done!")读取文件importpandasaspdpeople=pd.read_excel("C:/Temp
- 「日拱一码」014 Python常用库——Pandas
目录数据结构pandas.Series:一维数组,类似于数组,但索引可以是任意类型,而不仅仅是整数pandas.DataFrame:二维表格型数据结构,类似于Excel表格,每列可以是不同的数据类型数据读取与写入读取数据pd.read_csv():读取CSV文件pd.read_excel():读取Excel文件pd.read_sql():从数据库读取数据写入数据DataFrame.to_csv()
- Spark从入门到熟悉(篇三)
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数据分析spark大数据分布式
本文介绍Spark的DataFrame、SparkSQL,并进行SparkSQL实战,加强对编程的理解,实现快速入手知识脉络包含如下7部分内容:RDD和DataFrame、SparkSQL的对比创建DataFrameDataFrame保存成文件DataFrame的API交互DataFrame的SQL交互SparkSQL实战参考资料RDD和DataFrame、SparkSQL的对比RDD对比Data
- Gradio全解10——Data Science And Plots:数据科学与绘图
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Gradio全解教程GradioPlotsDataScienceDatatimefilterseventlistner交互式绘图聚合绘图
Gradio全解10——DataScienceAndPlots:数据科学与绘图前言本篇摘要10.DataScienceAndPlots:数据科学与绘图10.1API参数10.1.1PlotAPI参数10.1.2EventListenersAPI参数10.2Plots绘图示例10.2.1常用绘图示例1.使用pd.Dataframe绘图2.添加Color并划分系列值3.AggregatingValue
- Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接
✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式:concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一、concat合并(按行/列拼接)df1=pd.DataFrame({"姓名":["张三","李四"],"成绩":[85,90]})df2=pd.DataFrame({"姓名":["
- Python 数据分析:pandas 的 DataFrame,抽行、抽列、抽行列。df[] / df.loc[] / df.iloc[],位置索引 / 标签索引,切片 / 不切片
好开心啊没烦恼
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目录1预备知识:Series1.1生成1.2抽提(1)单条(2)多条不连(3)多条连1.3取值2正文:DataFrame2.1生成df2.2抽提2.2.1抽列(1)单列df[]df.loc[]df.iloc[](2)多列不连df[]df.loc[]df.iloc[](3)多列连df[]←不存在这种抽提法!df.loc[]df.iloc[]2.2.2抽行(1)单行df[]df.loc[]df.ilo
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
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nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
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编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj