js随机数相关知识
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js 随机数,Math random1.Math.random(); 结果为0-1间的一个随机数(包括0,不包括1) 2.Math.floor(num); 参数num为一个数值,函数结果为num的整数部分。 3.Math.round(num); 参数num为一个数值,函数结果为num四舍五入后的整数。 Math:数学对象,提供对数据的数学计算。 Math.random(); 返回0和1间(包括0,不包括1)的一个随机数。 Math.ceil(n); 返回大于等于n的最小整数。 用Math.ceil(Math.random()*10);时,主要获取1到10的随机整数,取0的几率极小。 Math.round(n); 返回n四舍五入后整数的值。 用Math
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使用Math.random()函数生成n到m间的随机数字使用js生成n到m间的随机数字,主要目的是为后期的js生成验证码做准备,Math.random()函数返回0和1之间的伪随机数 讲解: 本文讲解如何使用js生成n到m间的随机数字,主要目的是为后期的js生成验证码做准备。 Math.random()函数返回0和1之间的伪随机数,可能为0,但总是小于1,[0,1) 生成n-m, 包含n但不包含m的整数: 第一步算出 m-n的值,假设等于w 第二步Math.random()*w 第三步Math.random()*w+n 第四步parseInt(Math.random()*w+n, 10) 生成n-m,不包含n但包含m的整数: 第一步
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猜随机区间的随机数字游戏(随机数,if,while ,scanner)import java.util.Random;//随机数导入 import java.util.Scanner;//scanner导入语句 Scanner e = new Scanner(System.in); int a = (int) (Math.random() * 100 + 1); System.err.println(a);//随机数产生于输出,可以注释掉。 while (true) {//条件为真,只是借用while的循环。
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关于时间随机数与Guid随机数有两种常见的产生随机数的方法,被用于文件上传、加密等方面:方法一:当前时刻数+随机数 private string RandomKey { get { &nbs
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- Numpy 随机数 numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充,增加了一些用于高效生成符合多种概率分布的样本值的函数。这一小节将详述如何用 Numpy 快速创建随机数矩阵。
- 7. 在配置文件中使用随机数 配置文件中使用随机数也是比较常见的场景,尤其启动多个客户端时,希望指定一个启动端口的范围,例如 10 - 20 ,可配置如下:实例:# 配置端口为1-20间的随机数server.port=${random.int[10,20]}这样我可以连续启动四个客户端,启动端口分别是 12 、 13 、 17 、 19 ,可见是随机的,而且在我指定的范围内波动。
- 4.7 JS DOC 注释 使用 JS DOC 描述函数是非常良好的习惯,良好的 JS DOC 书写还可以使用工具快速生成文档。JS DOC 对函数的描述大体如下:/** * 这是这个求幂函数 计算 x 的 y 次方 * @param {Number} x - 底数 * @param {String} y - 指数 */function pow(x, y) { // ...}除此之外还可以描述返回值等。
- 2. 伪装成随机浏览器 我们来看看 Scrapy 给我们提供的、用于伪装 User-Agent 字段的中间件:UserAgentMiddleware 。其定义位于 scrapy/downloadermiddlewares/useragent.py 文件中,我们来看看其具体内容:class UserAgentMiddleware: """This middleware allows spiders to override the user_agent""" def __init__(self, user_agent='Scrapy'): self.user_agent = user_agent @classmethod def from_crawler(cls, crawler): o = cls(crawler.settings['USER_AGENT']) crawler.signals.connect(o.spider_opened, signal=signals.spider_opened) return o def spider_opened(self, spider): self.user_agent = getattr(spider, 'user_agent', self.user_agent) def process_request(self, request, spider): if self.user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', self.user_agent)从上面的代码我们可以看到,该中间件会从 settings.py 中取得 USER_AGENT 参数值, 然后进行实例化:o = cls(crawler.settings['USER_AGENT'])在处理请求的核心方法 process_request() 会将该值赋给请求头中的 User-Agent 字段。注意该中间件属于下载中间件,在 Scrapy 中默认被启用,如下图所示:我们来看看如何在这个中间件的基础上实现随机的 User-Agent 请求:编写一个基于 UserAgentMiddleware 的中间件类,可以放到 scrapy 项目的 middlewares.py 文件中。这里我们使用 fake-useragent 模块来帮我们生成各种各样的 user-agent 值,这样避免我们手工维护一个 user-agent 的值列表。该模块的使用非常简单:(scrapy-test) [root@server china_pub]# python Python 3.8.1 (default, Dec 24 2019, 17:04:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> from fake_useragent import UserAgent>>> ua = UserAgent()>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2062.124 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1464.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:21.0) Gecko/20130326 Firefox/21.0'>>> 注意:使用这个模块需要联网,根据相应的版本要请求网站的相应接口,获取相应数据。例如我这里的版本是0.1.11,于是请求的 URL 及其接口数据如下:来看我们自定义的中间件代码如下:# 写入位置:scrapy项目的middlewares.py文件中from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddlewarefrom fake_useragent import UserAgent# ...class MyUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware): def process_request(self, request, spider): ua = UserAgent() user_agent = ua.random if user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', user_agent) return None另外,我们这里继承了 UserAgentMiddleware 中间件,那么原来的这个中间件就失去了意义、因此,在 settings.py 中,我们要启用新的设置 User-Agent 的中间件且关闭原来的中间件:# 代码位置:scrapy项目的settings.py文件中DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { '项目名称.middlewares.MyUserAgentMiddleware': 500, 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,}
- 1.1 numpy.random.rand 函数 numpy.random.rand 函数通常用来创建一个服从 “0~1” 均匀分布的随机浮点数(组),随机样本取值范围是[0,1)。函数调用方法如下:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)构造函数接受的参数详解如下:参数描述d0, d1, …, dn表征生成数组的维数,若不指定则默认返回一个浮点数。案例最简单的情况,当不指定任何参数的时候,生成 0-1 之间的随机浮点数:np.random.rand()Out: 0.014109814461294223相应地,也可以指定产生一个固定维度的数组,例如希望生成一个指定维度为 3×2,服从 “0-1” 均匀分布的数组,可以用如下语句顺利实现:np.random.rand(3, 2)Out: array([[0.14222306, 0.63311185], [0.01911767, 0.91424813], [0.86915706, 0.23034553]])
- 3.3 调用 js 插件方法 实例:// config.js插件内容const host = 'http://imooc.com'export default host// 引入插件并调用<script>import host from '../../common/config.js';export default {onLoad() {console.log(‘打印出js插件的内容’,host)} }</script>打印结果:http://imooc.com调用插件的时候,明明文件已经成功引入了,却不会成功打印出js插件中的内容。这个时候可以检查一下是否在js插件中使用 export 将变量暴露出去了。因为js插件是独立的文件,该文件内部的所有的变量外部都无法获取。如果希望获取某个变量,必须通过export输出,不然将会读取失败。
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