100天精通Python（可视化篇）——第92天：Pyecharts绘制炫酷柱状图、条形图实战大全

news2024/10/5 16:28:51

文章目录

  • 专栏导读
  • 1. 基础柱状图
  • 2. 旋转x轴标签
  • 3. 旋转坐标轴
  • 4. 添加坐标轴名称
  • 5. 添加标记点
  • 6. 添加标注线
  • 7. 添加数据
  • 8. 添加自定义背景图
  • 9. 堆叠柱状图
  • 10. 柱状图与折线图组合
  • 11. 三维柱状图
  • 12. 水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图

专栏导读

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1. 基础柱状图

首先，我们导入了options模块，并使用Bar()函数创建了一个Bar对象。然后，我们使用add_xaxis()方法添加x轴的数据，使用add_yaxis()方法添加y轴的数据，并设置了系列的名称为"基本柱状图"。接下来，我们使用set_global_opts()方法设置了图表的标题，包括主标题和副标题。最后，我们使用render_notebook()方法在jupyter notebook中渲染图表。

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题", subtitle="我是副标题"))  # 设置全局配置项，包括标题
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

2. 旋转x轴标签

设置x轴标签旋转角度为-15度xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15))

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)) # 设置x轴标签旋转角度为-15度
                     )  # 设置全局配置项，包括标题
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

3. 旋转坐标轴

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),  # 设置全局配置项，包括标题
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0))  # 设置y轴标签不旋转
    )
    .reversal_axis()  # 将柱状图转为横向柱状图
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

4. 添加坐标轴名称

通过在全局配置项中设置xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别")和yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩")添加坐标轴名称：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
                     yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
                     )  # 设置全局配置项，包括标题
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

5. 添加标记点

通过 markline_opts=opts.MarkPointOpts添加最小值、最大值、平均值

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(# 标记点配置项
            data=[ # 标记点数据
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),#MarkPointItem：标记点数据项
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

6. 添加标注线

通过 markline_opts=opts.MarkLineOpts添加最小值、最大值、平均值线

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

7. 添加数据

通过设置.add_yaxis(stack=‘’)参数给某柱状图图加数据：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
add_value2 = [10, 10, 10, 10, 10, 10] #学生B是三好学生每门课程加10分

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2, stack = "stack1")  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .add_yaxis("加分", add_value2, stack = "stack1") # 添加数据
 
    .set_series_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"),  # 添加x坐标轴名称
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"),  # 添加y坐标轴名称
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

8. 添加自定义背景图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
add_value2 = [10, 10, 10, 10, 10, 10]  # 学生B是三好学生每门课程加10分

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))  # 使用CHALK主题
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2, stack="stack1")  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .add_yaxis("加分", add_value2, stack="stack1")  # 添加数据

    .set_series_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"),  # 添加x坐标轴名称
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"),  # 添加y坐标轴名称
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)

# 设置全局配置项
bar.set_global_opts(
    # 添加自定义背景图
    graphic_opts=[
        opts.GraphicImage(
            graphic_item=opts.GraphicItem(
                id_="background",
                right=20,
                bottom=20,
                z=-10,
                bounding="raw",
                origin=[75, 75],
            ),
            graphic_imagestyle_opts=opts.GraphicImageStyleOpts(
                image="https://kr.shanghai-jiuxin.com/file/bizhi/20220927/4gzitkl1lyv.jpg", #  指定一下路径。也可以用文件路径
                width=650,
                height=450,
                opacity=0.3,
            ),
        )
    ],
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

9. 堆叠柱状图

在代码中，我们使用了add_yaxis方法三次，分别添加了三种不同的数据，并将它们设置为堆叠模式。通过设置stack参数为相同的值，将它们归为同一堆叠组

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

# 定义x轴的数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 定义三种数据的y轴数据
y_data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
y_data2 = [15, 25, 35, 45, 55]
y_data3 = [5, 15, 25, 35, 45]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis("数据1", y_data1, stack="stack1")  # 设置数据1为堆叠模式，堆叠组为stack1
    .add_yaxis("数据2", y_data2, stack="stack1")  # 设置数据2为堆叠模式，堆叠组为stack1
    .add_yaxis("数据3", y_data3, stack="stack1")  # 设置数据3为堆叠模式，堆叠组为stack1
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="三种数据堆叠柱状图"))
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

10. 柱状图与折线图组合

通过line创建折线图对象，并bar.overlap(line)将柱状图与折线图组合显示：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar  # 导入柱状图模块

# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
                     yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
                     )  # 设置全局配置项，包括标题
)

# 创建折线图实例
line = (
    Line()  # 使用Line()函数创建一个Line对象
    .add_xaxis(x_data)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("学生A", y_value1)  # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
    .add_yaxis("学生B", y_value2)  # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  # 不显示标签
)

# 将柱状图和折线图组合在一起
bar.overlap(line)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

运行结果：
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11. 三维柱状图

在代码中，通过定义x、y、z轴的数据，创建了一个Bar3D对象，并使用add()方法添加数据。在add()方法中，通过列表推导式生成了三维坐标数据。然后使用set_global_opts()方法设置全局配置项，包括可视化映射的最大值、标题。最后使用render_notebook()方法在jupyter notebook中渲染图表。

from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts import options as opts

# 定义x、y、z轴的数据
x_data = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y_data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]
z_data = [
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
]

# 创建三维柱状图实例
bar3d = (
    Bar3D()  # 使用Bar3D()函数创建一个Bar3D对象
    .add(
        "",
        [[i, j, z_data[i][j]] for i in range(len(x_data)) for j in range(len(y_data))],
        xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=x_data, type_="category"),
        yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=y_data, type_="category"),
        zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
        grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(width=200, height=80, depth=80),
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=11),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="三维柱状图"),
    )
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar3d.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

12. 水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图

设置datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], DataZoom组件设置滑动条和内置型

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

# 创建柱状图实例
bar = (
    Bar()  # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
    .add_xaxis(Faker.days_attrs)  # 添加x轴数据
    .add_yaxis("出售量", Faker.days_values, color=Faker.rand_color())  # 添加y轴数据，设置系列名称为"出售量"，颜色随机生成
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图"),  # 设置标题
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")],  # 设置DataZoom组件，包括滑动条和内置型
    )
)

# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()

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【备战秋招】每日一题:华东师范大学保研机试-2022-差分计数

为了更好的阅读体检，可以查看我的算法学习博客差分计数 题目内容 给定n个整数,...,和一个整数x。求有多少有序对(i,j)满足 输入格式 第一行两个整数,分别代表整数的个数和题目中的x。 第二行n个用空格隔开的整数，第i个代表 输出格式 一行一个整数…
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1745_Perl中的switch结构

1745_Perl中的switch结构

全部学习汇总： GreyZhang/perl_basic: some perl basic learning notes. (github.com) 用了很久时间的Perl了，但是一直没有使用过switch结构。即使有的时候，基本上也通过其他的形式完成了相关工作。虽说有时候可能会效率低一些，但…
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【Python】使用pyside2时qt designer 设计窗口显示图标icon但是运行后不显示（图文说明）

【Python】使用pyside2时qt designer 设计窗口显示图标icon但是运行后不显示（图文说明）

目录 错误情况解决方法总结 欢迎关注 『Python』 系列，持续更新中 欢迎关注 『Python』 系列，持续更新中 平时用的不多，也不知道这个报错有没有偶然性，或者是我自己搞错了仅供参考。 错误情况 toolBar中的图标在designer中显示正…
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【备战秋招】每日一题:华东师范大学保研机试-2022-位运算

【备战秋招】每日一题:华东师范大学保研机试-2022-位运算

为了更好的阅读体检，可以查看我的算法学习博客位运算 题目内容 给定一个int型整数x,将x的二进制表示中第i位和第j位的值互换。 注意: x的二进制表示的最右边为第0位。 输入格式 在一行中输入三个整数，x,i,j, 整数之间用一个空格分隔。 输出格式 在…
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【开启微前端新时代】微前端：构建可扩展、可维护的现代 Web 应用

【开启微前端新时代】微前端：构建可扩展、可维护的现代 Web 应用

文章目录 第1章：微前端简介微前端是什么微前端的优势和劣势微前端有以下优势1. 独立部署2. 技术栈无关3. 更好的扩展性4. 短生命周期 微前端的劣势：1. 系统复杂度2. 通信机制3. 部署成本 微前端的历史和现状 第2章：微前端架构模式容器和子应用…
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软考A计划-网络工程师-系统架构师案例分析知识点整理

软考A计划-网络工程师-系统架构师案例分析知识点整理

点击跳转专栏>Unity3D特效百例点击跳转专栏>案例项目实战源码点击跳转专栏>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏>Android控件全解手册点击跳转专栏>Scratch编程案例点击跳转>软考全系列 👉关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧&#xff…
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Linux串口编程

Linux串口编程

文章目录 前言一、Linux下的TTY体系介绍二、行规层三、Linux串口编程步骤四、代码编写总结 前言 本篇文章将讲解如何在Linux下使用串口。 一、Linux下的TTY体系介绍 在Linux系统中，tty（Teletypewriter）是指一种终端设备，它提供…
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Fiddler之Replay功能详解

Fiddler之Replay功能详解

今天就先来看看Fiddler的功能。 Fiddler，最容易看到的就是快捷工具栏中的 Replay 按钮 解释下： Reissue the selected requests. 重发选中的请求Hold CTRL to reissue unconditionallly. 选中请求按住 CTRL 键，点击Replay时无条件重发选中…
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【MySQL函数】：让你的数据库操作更高效（一）

【MySQL函数】：让你的数据库操作更高效（一）

前言 ✨欢迎来到小K的MySQL专栏，本节将为大家带来MySQL字符串函数和数学函数的讲解✨ 目录 前言一、字符串函数二、数学函数三、总结 一、字符串函数 函数作用UPPER(列|字符串)将字符串每个字符转为大写LOWER(列|字符串)将字符串每个字符转为小写CONCAT(str1,str2,…
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CSS的学习2

CSS的学习2

这几天复习了英语，高数，也考完四级了。 这两天开始写了课设的项目，选的是捷住宝，我打算用链表和搜索树。写着写着总是出问题，然后改Bug。还差删除信息和文件操作，还是尽量写好一些。 明天考英语&#xff…
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TX-1C单片机实现多功能电子时钟

TX-1C单片机实现多功能电子时钟

实验报告 电子时钟实验 一、实验要求：二、实验结果三、实验思路（一）模块整理（二）流程图绘制（三）C51编程 四、实验总结（一）未完成的部分（二）待优化…
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layui框架实战案例(22)：多附件上传实战开发实录(php后端、文件删除、数据库删除)

layui框架实战案例(22)：多附件上传实战开发实录(php后端、文件删除、数据库删除)

layUI框架实战案例系列文章 layui框架实战案例(21)：layui上传的哪些事(layui.upload组件、 file文件域、php后台上传)layui框架实战案例(20)：常用条件判断和信息展示技巧(图片预览、动态表格、短信已读未读、链接分享、信息脱敏、内置框架页)layui框架实…
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【Spring Cloud系列】-Eureka服务端高可用详解

【Spring Cloud系列】-Eureka服务端高可用详解

【Spring Cloud系列】-Eureka服务端高可用详解 文章目录 【Spring Cloud系列】-Eureka服务端高可用详解一. 序言二. 什么是高可用性三. 什么是CAP一致性（Consistency）可用性（Availability）分区容错（Partition-toleranc…
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2.8 基于DPDK的UDP用户态协议栈实现

2.8 基于DPDK的UDP用户态协议栈实现

目录 一、网络协议栈1、**网络通信过程**2、**dpdk** 二、dpdk环境1、dpdk环境开启2、Windowe下配置IP和MAC地址的映射 三、实现用户态协议栈ustack1、UDP协议2、代码 四、dpdk一些基本函数接口rte_eal_init()rte_pktmbuf_pool_create()rte_socket_id()rte_eth_dev_configure()…
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