springboot+thymeleaf+echarts，待完善

2024-03-12 23:54:39

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言
一、pandas是什么？
二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.读入数据
总结

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、创建项目

新建一个springboot项目

2.Group,Artifact可任意修改， Java Version为自己相应的版本

3.勾选需要的依赖

4.选择存放项目的位置

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、整合

把application.properties改application.yml

1.整合thymeleaf

1.1再pom.xml文件里引入依赖 spring-boot-starter-thymeleaf 和 nekohtml 这两个依赖

spring-boot-starter-thymeleaf：Thymeleaf 自动配置

nekohtml：允许使用非严格的 HTML 语法

        <dependency>
            <groupId>net.sourceforge.nekohtml</groupId>
            <artifactId>nekohtml</artifactId>
            <version>1.9.22</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>

1.2在 application.yml 中配置 Thymeleaf

spring:
  thymeleaf:
    cache: false # 开发时关闭缓存,不然没法看到实时页面
    mode: HTML # 用非严格的 HTML
    encoding: UTF-8
    servlet:
      content-type: text/html
  #设定静态文件路径，js,css等
  mvc:
    static-path-pattern: /static/**

2.整合 Druid

2.1在 pom.xml 文件中引入 druid-spring-boot-starter 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>

2.2引入数据库连接依赖

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

2.3 修改自己的ip:port，和端口，以及username: root用户名和密码 password: 123456

spring:
  datasource:
    druid:
      url: jdbc:mysql://ip:port/dbname?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
      username: root
      password: 123456
      initial-size: 1
      min-idle: 1
      max-active: 20
      test-on-borrow: true
      # MySQL 8.x: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver

3 整合 tk.mybatis

3.1在 pom.xml 中引入 mapper-spring-boot-starter 依赖，该依赖会自动引入 MyBaits 相关依赖

<dependency>
    <groupId>tk.mybatis</groupId>
    <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.0.2</version>
</dependency>

3.2配置 application.yml

mybatis:
    type-aliases-package: 实体类的存放路径 
    mapper-locations: classpath:mapper/*.xml

3.3在启动类的同一级建一个包tk.mybatis，在建一个接口MyMapper

package tk.mybatis;
import tk.mybatis.mapper.common.Mapper;
import tk.mybatis.mapper.common.MySqlMapper;
/**
 * 自己的 Mapper
 * 特别注意，该接口不能被扫描到，否则会出错,所以放到另外一个包
 * <p>Title: MyMapper</p>
 * <p>Description: </p>
 */
public interface MyMapper<T> extends Mapper<T>, MySqlMapper<T> {
}

4 整合 PageHelper 分页插件

<dependency>
    <groupId>com.github.pagehelper</groupId>
    <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.5</version>
</dependency>

5.自动生成代码插件 generator

5.1，在pom.xm 添加plugin

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.mybatis.generator</groupId>
            <artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.3.5</version>
            <configuration>
                <configurationFile>${basedir}/src/main/resources/generator/generatorConfig.xml</configurationFile>
                <overwrite>true</overwrite>
                <verbose>true</verbose>
            </configuration>
            <dependencies>
                <dependency>
                    <groupId>mysql</groupId>
                    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                    <version>${mysql.version}</version>
                </dependency>
                <dependency>
                    <groupId>tk.mybatis</groupId>
                    <artifactId>mapper</artifactId>
                    <version>3.4.4</version>
                </dependency>
            </dependencies>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

2.2在resources下建一个包 generator ,新建一个generatorConfig.xml

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

三、试试试

四，哈哈哈

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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