0 查看详情 在 PHP 脚本末尾添加： echo json_encode($data); 前端通过 AJAX 获取该数据： fetch('get_data.php') .then(response => response.json()) .then(data => { const labels = data.map(row => row.category); const values = data.map(row => row.total); // 使用 Chart.js 绘制图表 const ctx = document.getElementById('salesChart').getContext('2d'); new Chart(ctx, { type: 'bar', data: { labels: labels, datasets: [{ label: '销售额', data: values, backgroundColor: '#4e73df' }] } }); }); 安全与性能建议 在实际部署中，需注意以下几点以保障系统稳定与安全： 避免在代码中硬编码数据库密码，应使用配置文件或环境变量管理敏感信息 对用户输入进行过滤和参数化查询，防止 SQL 注入 定期优化 MSSQL 查询语句，必要时建立索引提升报表加载速度 对于大数据量报表，考虑分页或异步加载机制 基本上就这些。
以下是结合了scroll_to_index参数和队列为空检查的完整优化示例：import queue from threading import Thread from time import sleep import PySimpleGUI as sg numbers_queue = queue.Queue() def add_number_to_list(numbers_queue): """后台线程函数：持续生成数字并放入队列""" list_nums = [] for i in range(0, 50): # 生成更多数据以更好地观察滚动效果 sleep(0.2) # 缩短延迟，加快数据生成速度 list_nums.append(f"Item {i:03d}") # 格式化字符串，更易读 numbers_queue.put(list_nums) # 将当前列表状态放入队列 return # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text("PySimpleGUI Listbox 动态滚动示例", font=('Helvetica', 14))], [sg.Button("开始生成数据", key="Start", size=(15, 1))], [sg.Listbox(values=[], enable_events=True, size=(40, 15), key="-NUMBERS-", font=('Consolas', 10))] # 调整大小和字体 ] window = sg.Window(title="Listbox 滚动条优化", layout=layout, margins=(50, 50)) # 事件循环 while True: event, values = window.read(timeout=100) # 短暂超时，以便处理队列数据 if event == sg.WIN_CLOSED: break if event == "Start": # 确保只启动一个线程，避免重复生成数据 # 检查是否有名为 "numbers_generator" 的线程正在运行 if not any(t.is_alive() and t.name == "numbers_generator" for t in Thread.__subclasses__()): numbers_thread = Thread(target=add_number_to_list, args=(numbers_queue,), daemon=True, name="numbers_generator") numbers_thread.start() # 优化：仅当队列非空时才尝试获取数据并更新Listbox if not numbers_queue.empty(): list_of_numbers = numbers_queue.get_nowait() if list_of_numbers: # 确保列表不为空，防止空列表更新导致显示问题 # 计算最后一个元素的索引，并更新Listbox，同时保持滚动条位置 # 使用 len(list_of_numbers) 作为 scroll_to_index 更为通用和简洁 window["-NUMBERS-"].update(list_of_numbers, scroll_to_index=len(list_of_numbers)) window.close()注意事项： 线程管理： 在示例中，为了防止多次点击“开始”按钮启动多个线程，我们添加了一个简单的线程存在性检查。
对策： 在设置Cookie时，使用httponly标志。
在Go语言中： 导出字段（Exported Fields）：以大写字母开头的结构体字段（例如Date、Name、Value）被称为导出字段。
理解Gzip文件的顺序读取特性 在处理Gzip压缩文件时，一个常见的误解是认为可以像处理普通文本文件一样，通过指定偏移量来随机读取文件中的任意部分。
函数返回三个值：主机名 host、端口号 port 和一个错误信息 err。
下面是一个简单、实用的实现方式。
初学者或在寻找通用整数解析方案时，可能会倾向于使用strconv.parseint函数。
以下是一些实用且有效的优化策略。
启用Go Modules 确保你的项目使用Go Modules进行依赖管理。
确保添加引用：using System.Resources; 使用 using 确保资源正确释放 示例代码： using System; using System.Collections.Generic; using System.Resources; <p>var resources = new Dictionary<string, string>();</p><p>using (var reader = new ResXResourceReader("Resources.resx")) { foreach (DictionaryEntry entry in reader) { resources[entry.Key.ToString()] = entry.Value?.ToString(); } }</p><p>// 输出所有资源 foreach (var kv in resources) { Console.WriteLine($"{kv.Key} = {kv.Value}"); } 修改并保存 resx 文件 使用 ResXResourceWriter 可将更改写回 .resx 文件。
蓝心千询 蓝心千询是vivo推出的一个多功能AI智能助手 34 查看详情 以下是修改后的PHP代码示例：<?php include '../../main.php'; // 引入核心文件，例如数据库连接和登录检查 check_loggedin($pdo); // 检查用户登录状态 // 正确地获取当前日期，只包含年-月-日 // 使用 "Y-m-d" 格式，确保不包含时间信息 $now = date("Y-m-d"); // 准备SQL查询语句，使用等号进行精确日期匹配 $stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM care_plan_review where reminder_date = ? order by id desc'); // 执行查询，将格式化后的日期作为参数传入 $stmt->execute([$now]); // 获取所有符合条件的记录 $allReview = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC); // 此时，$allReview 将只包含 reminder_date 为今日的记录 ?>通过将 $now = date("Y-m-d"); 替换掉原先的 $now = date("Y-m-d h:i:sa");，我们确保了PHP生成的日期字符串与数据库中 DATE 类型的 reminder_date 字段能够进行精确的日期匹配。
dash_table.DataTable的id设置为'my-table'，这是回调函数中引用它的关键。
并发控制与速率限制（Rate Limiting）: 虽然事务是解决数据库层面数据一致性的核心，但从应用层面，实施速率限制可以有效减少并发请求的数量，从而降低竞态条件发生的概率，并保护服务器资源不被滥用。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
31 查看详情 from argon2 import PasswordHasher import binascii password = "abc123" salt = b'b8b17dbde0a2c67707342c459f6225ed' hasher = PasswordHasher( salt_len=len(salt), hash_len=32, ) hasherOutput = hasher.hash(password, salt = salt) hash_encoded = hasherOutput.split('$')[-1] # 确保字符串长度是 4 的倍数，如果不是，则添加 padding padding_needed = len(hash_encoded) % 4 if padding_needed: hash_encoded += '=' * (4 - padding_needed) hash_decoded = binascii.a2b_base64(hash_encoded) print(len(hash_decoded)) print(hash_decoded) # Output: 32 # Output: b'\x83\xe0\x04\xb7\x9f\xc0\x1a\x0e\x01\x99\x01\x83\x9e\x1c\x96\xb6\x87\xba\x8b\x89\xde\xd3\x05\x0e\xd0\x83\x9b\x91\xe3\x8e\x08\x99'代码解释: 获取 Base64 编码的哈希值: hash_encoded = hasherOutput.split('$')[-1] 从 Argon2 返回的字符串中提取 Base64 编码的哈希值。
完整脚本实现 以下是一个完整的Python脚本，它能够遍历指定目录下的所有.py文件，并使用上述正则表达式移除目标if块。
MATLAB平滑函数的启发 在MATLAB中，smooth(signal, 9, 'moving')函数提供了一种更灵活的滚动平均处理方式。
例如，如果文件总大小为totalSize，当前块的起始偏移量为current，预设块大小为offset，那么该块的结束偏移量应为min(current + offset - 1, totalSize - 1)。
谨慎使用go test ...，它适用于全局性的检查，但在日常开发中效率较低。

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