前言使用Django服务网页时，只要用户执行导致页面更改的操作，即便该更改仅影响页面的一小部分，它都会将完整的HTML模板传递给浏览器。
但是如果我们只想更新页面的一部分，则不必完全重新渲染页面-我们可以使用AJAX代替。
AJAX提供了一种将GET或POST请求发送到Django视图并接收任何返回的数据而无需刷新页面的方法。
现代JavaScript包含fetchAPI，该API为我们提供了一种纯JavaScript方式来发送AJAX请求。
让我们看一下如何通过获取发出GET和POST请求，以在视图和模板之间传递JSON数据。
GET请求通过获取发出GET请求通过向其提供视图的URL
但是如果我们只想更新页面的一部分，则不必完全重新渲染页面-我们可以使用AJAX代替。
AJAX提供了一种将GET或POST请求发送到Django视图并接收任何返回的数据而无需刷新页面的方法。
现代JavaScript包含fetchAPI，该API为我们提供了一种纯JavaScript方式来发送AJAX请求。
让我们看一下如何通过获取发出GET和POST请求，以在视图和模板之间传递JSON数据。
GET请求通过获取发出GET请求通过向其提供视图的URL
2019/11/10 17:36:24
90KB
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今天小编就为大家分享一篇Django结合ajax进行页面实时更新的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所协助。
一起跟随小编过来看看吧
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2020/2/27 19:24:34
47KB
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django经过ajax实现的在线计算器程序（界面精美）。
采用bootstrap为前端框架。
python版本：3.6.1django=1.11.17在windows7下也可用
采用bootstrap为前端框架。
python版本：3.6.1django=1.11.17在windows7下也可用
2020/9/25 15:43:52
17.58MB
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通过Django的Form方式上传文件，简单，但无法局部刷新实现ajax效果；
通过js或jQuery方式，需求使用FormData对象，仍有些浏览器不兼容；
通过Form+iframe方式上传文件，兼容性最好。
里面含有全部源代码。
通过js或jQuery方式，需求使用FormData对象，仍有些浏览器不兼容；
通过Form+iframe方式上传文件，兼容性最好。
里面含有全部源代码。
2020/9/14 12:03:13
9KB
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主要引见了Django使用AJAX调用自己写的API接口的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
一起跟随小编过来看看吧
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2017/11/27 15:58:06
321KB
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概要：要实现点赞功能，需要实现的有：谁进行的点赞、什么时候进行点赞、点赞的对象是谁、每一个对象的点赞数量是多少、点赞过后还需要能够取消点赞，为了是点赞后的信息能够及时的显示在前端页面，就需要使用Ajax来异步请求数据，实现实时显示。
下面话不多说了，来随着小编一起看看详细的引见吧模型分析：创建的模型需要记录的数据有：点赞者、点赞对象、点赞时间、点赞的数量，由于前面三个属性主要用于记录点赞的状态，而点赞数量主要用于记录某篇文章的点赞数量，所以这里最好把点赞数量单独放在一个模型中。
这里就创建了两个模型，LikeRecord和LIkeCount，LikeRecord用于记录点赞状态，LIkeC
下面话不多说了，来随着小编一起看看详细的引见吧模型分析：创建的模型需要记录的数据有：点赞者、点赞对象、点赞时间、点赞的数量，由于前面三个属性主要用于记录点赞的状态，而点赞数量主要用于记录某篇文章的点赞数量，所以这里最好把点赞数量单独放在一个模型中。
这里就创建了两个模型，LikeRecord和LIkeCount，LikeRecord用于记录点赞状态，LIkeC
2020/4/23 4:39:10
100KB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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该部分代码包括java上位机以及django程序，不包含stm32下位机程序。
资源引见链接：https://blog.csdn.net/qq_41020634/article/details/102762734
资源引见链接：https://blog.csdn.net/qq_41020634/article/details/102762734
2021/6/1 9:34:21
20.12MB
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摘要随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产买卖越来越火，尤其二手房买卖市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房买卖网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。
本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。
本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。
经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。
关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化
本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。
本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。
经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。
关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化
2021/10/27 17:34:42
1.06MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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