Library Search
结果页入门篇 - Gatsby数据层与页面生成
在 技术栈 中找到 8 个匹配结果。
技术栈
技术栈
8 个 Gatsby # Gatsby 数据层与页面生成入门
## 背景
Gatsby 曾是 JAMStack 的旗帜。虽然近年来 Astro 和 Next.js 抢了风头，但 Gatsby 的 GraphQL 数据层 + 插件生态仍然是内容驱动网站的优秀方案。毕设中如果你需要从多个数据源（CMS、Markdown、API）聚合内容并生成静态网站，Gatsby 是最成熟的方案。
---
## 核心概念
###… 3% Pandas # Pandas 技术栈概览
Pandas 是 Python 数据分析的**核心库**，由 Wes McKinney 于 2008 年创建。它提供两种主要数据结构：**Series**（一维）和 **DataFrame**（二维表格），并围绕它们构建了丰富的数据读取、清洗、转换、聚合、可视化和导出功能。
**核心特性：**
- 📊 **DataFrame** — 类似 Excel 表格或 S… 1% GraphQL # GraphQL 技术栈概览
GraphQL 是 Meta（Facebook）于 2015 年开源的**API 查询语言与运行时**，由 Lee Byron 设计。它让客户端可以精确指定需要哪些字段，而不是依赖服务端预定义的 REST 端点。一个请求获取所有需要的数据，不多不少。
## 解决什么问题
- REST 过度获取（Over-fetching）→ 只需 3 个字段却返回 50 个字段… 1% Logstash # Logstash 入门教程：Grok 解析与管道架构
## 1. Logstash 在 ELK 中的位置
```
Filebeat（采集） → Logstash（处理） → Elasticsearch（存储） → Kibana（可视化）
↑ ↑
轻量级代理… 1% Jupyter # Jupyter 技术栈概览
Jupyter 是 Fernando Pérez 于 2014 年创建的**交互式计算环境**，前身是 IPython Notebook。它通过「笔记本」将代码、Markdown 文档、可视化图表、数学公式整合在一个可执行的 Web 文档中，是数据科学、机器学习、学术研究的通用语言。
## 解决什么问题
- 代码与文档分离 → Notebook 融合代码+文档+… 1% Scrapy # Scrapy 爬虫从入门到反爬对抗
## 背景
互联网数据是新时代的石油。Scrapy 让你用几十行 Python 代码就能构建一个工业级爬虫，自动处理请求调度、重试、限速和数据存储。
---
## 第 1 章：Scrapy 架构
```
[Spider] → [Engine] → [Scheduler] → [Downloader] → [Spider] → [Item Pipel… 1% C# <h1>🏗 Alpine.js Demo</h1>
<p style="color: #666;">纯 HTML 属性驱动的交互 —— 零 JS 代码</p>
<!-- 标签页组件 -->
<div x-data="{ activeTab: 'vue' }">
<div class="tabs">
<button class="tab-btn" :class="… 1% Node.js ```javascript
// app.js
const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
// 中间件：解析 JSON 请求体
app.use(express.json());
// 内存数据存储
let users = [
{ id: 1, name: 'Alice', em… 1%