关于segmentfault:社区问答精选｜ChatGPT-for-SegmentFault-十问十答

来自社区新上线的插件，ChatGPT for SegmentFault，据说曾经有好多用户体验过了，面对人类提出的问题，一起来看看 ChatGPT 会给出什么乏味的答复吧！

ChatGPT for SegmentFault 是一个浏览器插件，帮忙你在思否社区查看 ChatGPT 针对每个问题的答复，在你期待人工答复的同时，疾速获取到 AI 提供的答复。

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ChatGPT：依据谬误音讯，postcss-rtlcss 插件须要应用 PostCSS 8。而您目前装置的 postcss 版本是 8.4.21，与要求不符。解决办法：1. 降级 postcss 到 8.x 版本：您能够在命令行中运行 npm install postcss@8.x，其中 x 代表最新版本。2. 降级 postcss-rtlcss 到 3.x 版本：您能够在命令行中运行 npm install postcss-rtlcss@3.x，其中 x 代表最新版本。请依据您的我的项目需要抉择适合的解决办法。

ChatGPT：attach vscode 是 Visual Studio Code 中的一个插件，能够在开发环境中间接连贯 Docker 容器进行开发。它的原理是通过在容器内运行一个 Visual Studio Code 服务端，并在本地通过客户端与容器中的服务端进行连贯，从而实现连贯到容器中的操作。通过 docker exec -it 执行的命令是在容器内进行的操作，而通过 attach vscode 进行的操作是在本地进行的操作，然而最终成果是统一的，即操作容器内的文件和过程。

ChatGPT：您能够应用 PyMuPDF（一个第三方库）来实现这个转换。PyMuPDF 是一个 PDF 文档解决库，具备弱小的图像处理性能。您能够这样实现：

python

import fitz

doc = fitz.open("input.pdf")

page = doc[0]

img = page.get_image_list()[0]

img.compression = "jbig2"

doc.save("output.pdf")

请留神，这仅是一种根本示例，您可能须要增加更多代码以解决多个页面或图像。请确保您已装置 PyMuPDF 库，您能够通过运行以下命令装置它：

pip install PyMuPDF

ChatGPT：不肯定。理论开发中，具体如何封装 modal 和 loading 组件取决于我的项目的需要和团队的开发格调。一般来说，如果 modal 和 loading 组件的逻辑比较复杂或须要应用全局状态治理，把它们放在 root 组件上面作为全局组件是一种不错的抉择。这样能够不便的在利用的任何中央调用和管制这个组件。如果 modal 和 loading 组件的逻辑比较简单，能够思考把它们作为子组件，间接在须要的组件中调用。这样能够缩小代码耦合度，保障 modal 和 loading 组件的灵活性和复用性。简而言之，这取决于具体需要和我的项目状况，你能够依据须要自由选择。

ChatGPT：为了增加一个 loading 成果，能够在申请数据的时候显示 loading，申请实现后敞开 loading。具体的实现办法是，在父组件中增加一个 loading 状态，初始值为 false：

data() {
  return {loading: false,}
}

在申请数据的时候，设置 loading 为 true：

SystemEchartsData() {
  this.loading = true
  // 申请数据的代码
  ...
  this.loading = false
}

最初，在 Echarts 组件中应用 loading：

<template>
  <div>
    <ECharts :options="options" :loading="loading"/>
  </div>
</template>


<script>
export default {props: ['loading'],
  ...
}
</script>

这样，当申请数据的时候就能够看到 loading 成果了。

ChatGPT：你能够应用列表推导（List comprehensions）或循环实现。

列表推导示例：

data = [['排序', '数量', '价值', '操作人', '工夫','名称'],
 ['1', '22', '5.5', '小米', '2022-03','苹果'],
 ['2', '550', '3.5', '小王', '2022-03','香蕉'],
 ['3', '150', '13.5', '小李', '2022-03','西瓜']
]
result = [[row[0], row[1], row[2], row[4]] for row in data]
print(result)
输入：[['排序', '数量', '价值',  '工夫'],
 ['1', '22', '5.5',  '2022-03'],
 ['2', '550', '3.5',  '2022-03'],
 ['3', '150', '13.5',  '2022-03']
]
循环示例：data = [['排序', '数量', '价值', '操作人', '工夫','名称'],
 ['1', '22', '5.5', '小米', '2022-03','苹果'],
 ['2', '550', '3.5', '小王', '2022-03','香蕉'],
 ['3', '150', '13.5', '小李', '2022-03','西瓜']
]
result = []
for row in data:
    new_row = [row[0], row[1], row[2], row[4]]
    result.append(new_row)
print(result)
输入：[['排序', '数量', '价值',  '工夫'],
 ['1', '22', '5.5',  '2022-03'],
 ['2', '550', '3.5',  '2022-03'],
 ['3', '150', '13.5',  '2022-03']
]

ChatGPT：不肯定，因为 setTimeout 是一个异步函数，所以在 setTimeout 外部执行的代码是在后盾异步执行的。如果想要在 setTimeout 执行完后继续执行前面的代码，那么就能够在 setTimeout 回调函数外面再执行前面的代码：

await setTimeout(() => {console.log('sss');
  // 在这里再执行前面的代码
  const res = await accessApi[data.addEditType](data.dataForm).catch((e) => {ElMessage.error(e);
    data.btnLoading = false;
  });
  if (res.Code === 0) {getUserData();
    data.dialogA = false;
    data.btnLoading = false;
  } else {ElMessage.error(res.Msg);
    data.btnLoading = false;
  }
}, 1000);

留神，如果在 setTimeout 外部应用了 await，那么整个 setTimeout 函数必须用 async 润饰。

ChatGPT：您能够应用 Python 的 datetime 模块实现这个需要。首先，将用户提供的开始日期和完结日期转换为 datetime 对象，而后应用 while 循环计算出每个月的开始和完结日期。每个月的完结日期是该月的最初一天，您能够通过计算下一个月的第一天再减去一天来取得。代码示例：

<from datetime import datetime, timedelta def get_monthly_dates(start_date, end_date):     start_date = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')     end_date = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')     result = []     while start_date <= end_date:         next_month = (start_date.replace(day=28) + timedelta(days=4)).replace(day=1)         if next_month > end_date:             next_month = end_date         result.append({'startDate': start_date.strftime('%Y-%m-%d'),             'endDate': next_month.strftime('%Y-%m-%d'),         })         start_date = next_month + timedelta(days=1)     return result print(get_monthly_dates('2022-01-15', '2022-10-20')) 输入：[{'startDate': '2022-01-15', 'endDate': '2022-01-31'},      {'startDate': '2022-02-01', 'endDate': '2022-02-28'},      {'startDate': '2022-03-01', 'endDate': '2022-03-31'},      {'startDate': '2022-04-01', 'endDate': '2022-04-30'},      {'startDate': '2022-05-01', 'endDate': '2022-05-31'},      {'startDate': '2022-06-01', 'endDate': '2022-06-30'},      {'startDate': '2022-07-01', 'endDate': '2022-07-31'},      {'startDate': '2022-08-01', 'endDate': '2022-08-31'},      {'startDate': '2022-09-01', 'endDate': '20>

ChatGPT：HTTP 的 PUT 和 POST 都能够用来进行文件上传，然而一般而言，应用 POST 比拟广泛，因为它具备更多的灵活性。PUT 被设计为一个幂等的操作，也就是说，能够屡次执行，对资源的影响不会有变动。因而，如果应用 PUT 来上传文件，那么个别要求每次上传雷同的文件名，并且会笼罩掉之前上传的同名文件。POST 则不存在这样的限度，它容许向服务器发送任意数据，因而比拟适宜上传文件。在理论的开发中，应该依据需要抉择应用 PUT 还是 POST。例如，如果你须要反对文件的更新，那么能够应用 PUT；如果须要上传多个文件，那么能够应用 POST。

ChatGPT：是的，能够在前端通过 JavaScript 来统计页面耗费的字节数。具体实现办法如下：1. 获取页面的源代码：能够应用 JavaScript 中的 document.documentElement.outerHTML 获取页面的源代码。2. 计算字节数：能够应用 JavaScript 中的 encodeURI() 函数将页面的源代码编码，再计算编码后的字符串的长度。

代码示例：

function calculatePageSize() {var source = encodeURI(document.documentElement.outerHTML);
  var size = source.length;
  console.log('页面耗费的字节数：' + size + 'bytes');
}
calculatePageSize();

留神：因为不同的编码方式对字节数的计算形式不同，因而上述代码仅仅是给出一种参考办法，理论统计的字节数可能有所不同。

看了这么多答案，你给 ChatGPT 的答复打几分？看了这么多答案，你给 ChatGPT 的答复打几分？欢送大家评论回复，表白你的观点！

关于segmentfault:社区问答精选｜ChatGPT-for-SegmentFault-十问十答

十问十答

👉 vue-cli 生成的我的项目应用 postcss 以及 postcss-rtl 插件问题怎么解决？

👉 attach vscode 原理是什么？

👉 如何应用 Python 将 PDF 中的二值图像编码为 JBIG2Decode？

👉 react 治理后盾是否应该全局 modal?

👉 vue3+ts+echarts 在切换日周月的时候，如何增加 loading?

👉 js 数据结构：想剔除指定一列怎么操作？

👉 js 怎么在函数里应用 settimeout 后再执行上面的代码，必须把须要后执行的放到 settimeout 外面吗？

👉 js 依据开始完结日期进行月度分段？

👉 上传文件用 PUT 还是 POST？

👉 JavaScript 能够获取以后页面耗费的总流量吗？

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