实现功能如下:1.点击投票记录数据,下面的进度条也随之改变!
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实现功能如下:1.点击投票记录数据,下面的进度条也随之改变!
这个点击有的时候,上边加1,点击否,否上边加1。进度条,分两部分吧,一开始两边都是50%,然后分别获取有和否的上面的个数,除以有和否之和,然后把小数点拼接转换成百分比,分别赋值给有和否所占的比例,最后再把算出比例所占的宽,赋值给有和否所占的宽。更新进度条。
首先需要用Ajax像后台php提交投票 成功失败返回提示
jq下:
在Ajax中 success 中对进度条进行操作 如果是用宽度控制 直接修改两侧的百分比然后调整宽度
没测试 大意是这样
<code>$.ajax({ url:"url", dataType:"json", type:'POST', data:{ 'vote': 'red', 'user': 1 }, success: function(data) { if(data['err'] == 1){ alert('repeat err'); }else{ $('#ProgressRed').css({"width":data['score']}); $('#ProgressBlue').css({"width":100 - data['score']}); } }, error: function(x) { if (console) { console.log(x); } } }); </code>
这个的思路是这样:
下面的进度条分为三个div:container div、blue div 、red div
也就是说点击投票时需要分别计算蓝红div的进度,加起来综合是100%。
用ajax吧,提交数据返回处理好的比例进行显示就ok了
具体实现你需要整理一下:
我先提供一个链接,
http://seiyria.com/bootstrap-slider/
可以参考一下:http://www.cnblogs.com/zxyun/
可以解决下面拖动条(禁用拖动事件)的显示问题,
然后上面和下面分两步处理,上面做数据操作,下面做数据显示,不同步操作!

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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