分页然后操作每页数据

最近在模拟HTTP请求抓取数据,但是服务器是asp.net开发的 分页控件代码 <tr> <td align="left">共&nbsp210&nbsp条记录&nbsp--&nbsp第&nbsp2&nbsp页&nbsp--&nbsp共&nbsp3&nbsp页</td><td align="right"><a id="Orac

本文的主要是说明Dev的报表的主从表,主从表的每一组显示在一页,当一组超出一页,第二页只显示第一组的. 一.每上报表设置图 简单设计图如上 二.后台代码 报表页代码 public partial class XtraReport1 : DevExpress.XtraReports.UI.XtraReport { public XtraReport1() { InitializeComponent(); } /// <summary> /// 设置主从表的数据源 /// </summary

一般情况下,我们都倾向于使用一个组织比较好的独立界面来录入或者展示相关的数据,这样处理比较规范,也方便显示比较复杂的数据.不过在一些情况下,我们也可能需要直接在GridView表格上直接录入或者修改数据,这种对于字段比较少,而且内容相对比较简单的情况下,效率是比较高的一种输入方式.本篇随笔主要介绍在DevExpress程序中使用GridView直接录入数据并保存的实现,以及使用Winform分页控件来进行数据直接录入的实现操作. 1.在GridView上展示数据 在GridView上展示数据,只

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi

公司的一个新项目使用ASP.NET MVC开发,经理让我写个OracleHelper,我从网上找了一个比较全的OracleHelper类,缺点是查询的时候返回DataSet,数据增删改要写很多代码(当然,可以用代码生成器,不过配套的代码生成器暂时没有):又从网上找了一个封装了泛型方法的OracleHelper类,整合到一起,但貌似数据增删改查依然不方便:于是花了两天时间,在原有基础上对增删改查分页查询操作进行了面向对象的封装,并且对批量增删改操作进行事务封装,写事务代码更方便. 原理: 1.利用

android UI 往右滑动,滑动到最后一页就自动加载数据并显示 如图: Java代码 package cn.anycall.ju; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import android.app.Activity; import android.content.ActivityNotFoundException; impo

在使用Easyui DataGrid 过程中,发现若单页数据量超过300,IE浏览器加载速度很慢.也通过网上找寻了很多解决方案,最典型的就是去掉datagrid的自动列宽以及自动行高判断. 1.解决自动列宽:  设定列宽度可解决. 2.解决自动行高 : 注释掉下面的代码. 1 function _3e(_44,_45){ 2 //for(var i=0;i<_45.length;i++){ 3 ////var tr1=$(_44[i]); 4 ////var tr2=$(_45[i]); 5 /

一.引子 Django 分页查询并返回 json ,需要将返回的 queryset 序列化, demo 如下: # coding=UTF-8 import os from django.core import serializers from django.core.paginator import Paginator, PageNotAnInteger, EmptyPage from django.shortcuts import render from django.http import

#tablib.Dataset()操作exl类型数据之“类方法”研究 import tablib #初始化 data=tablib.Dataset() #设置列标题 data.headers=('name','where') some_collector=[('xiaodeng','enshi'),('xiaoming','hubei'),('xiaodong','enshi')] #写入数据 for key,value in some_collector: data.append((key,v