移动端原生纯js文字向左无缝滚动特效

手机页面移动端，需求是文字向左无缝滚动marquee特效，用了几个都不行，达不到需求效果，有小bug，最后用了下面的这个原生纯js文字向左无缝滚动marquee特效，我测试了没有问题，可以正常使用它，原生纯js代码少，实用性强，具体看下代码。

1.先看效果演示：

2.原生纯js代码如下：

var speed=10; //数字越大文字滚动速度越慢
var tab=document.getElementById("demo");
var tab1=document.getElementById("demo1");
var tab2=document.getElementById("demo2");
tab2.innerHTML=tab1.innerHTML;
function Marquee(){
if(tab2.offsetWidth-tab.scrollLeft<=0)
tab.scrollLeft-=tab1.offsetWidth
else{
tab.scrollLeft++;
}
}
var MyMar=setInterval(Marquee,speed);
tab.onmouseover=function() {clearInterval(MyMar)};
tab.onmouseout=function() {MyMar=setInterval(Marquee,speed)};
var onOff = true;
var Time = setInterval(Chang,3000);
function Chang(){
if(onOff){
oFig.style.marginLeft='-100%';
onOff = false;
}else{
oFig.style.marginLeft='0';
onOff = true;
}
}

3.完整版代码地址：

http://tangjiusheng.com/js/20180526.html

除注明外的文章,均为来源:汤久生博客,转载请保留本文地址！

im的使用

vim基本操作

移动光标

下面操作均需处在一般模式（默认的模式）下：

h j k l 分别为“左”“下”“上”“右”
翻半页：Ctrl + d(d for down)，Ctrl + u(u for up)。
翻一页：Ctrl + f(f for front)，Ctrl + b(b for back)。
gg表示移到到首行。
G表示移动到尾行。
nG(n指的是数字)表示移动到第n行；一般用于根据程序错误提示信息进行 bug fix。
0表示移到光标所在行的行首； $表示移动到光标所在行的行尾。

复制剪切粘贴

按yy复制光标所在行。
按dd剪切光标所在行，如果光剪切不粘贴，那就相当于删除。
按p将复制/剪切的内容粘贴至光标后，因为光标是在具体字符的位置上，所以实际是在该字符的后面；整行的复制粘贴在游标的下一行。

v模式相关

按v切换到“高亮选择模式”，移动光标进行选择。
在v模式下，按y(y for yank)复制高亮选择的内容。
在v模式下，按d剪切高亮选择的内容，如果光剪切不粘贴，那就相当于删除。

撤销、重做

以下仅讨论vim下的操作（vi的操作稍有不同）：

按u进行撤销，可多次撤销。
按Ctrl + r(r for redo)进行重做，可多次重做。

进入编辑模式

下面所有操作均需在一般模式下执行：

i，在当前光标所在字符前插入。
o，在当前光标所在行的下一行插入新的一行。
O，在当前光标所在行的上一行插入新的一行。

查找和替换字符串

下面所有操作均需在一般模式下执行：

/word，向下查找一个字符串word，查找后按n看下一匹配结果，按N看上一匹配结果。
?word，向上查找一个字符串word，查找后按n看下一匹配结果，按N看上一匹配结果。
:s/word1/word2/g，查找word1并替换为word2，/g表示全文替换，不加则只替换每行的第一个匹配项。
:n1,n2s/word1/word2/g，在n1和n2行之间查找word1并替换为word2，其中n1、n2皆可取数字，另外n2可取$表示最后一行。

行号相关

:set nu表示显示行号。
:set nonu表示不显示行号。

保存及退出

:w，保存文本。
:q，退出vim。
:w!，强制保存，在root用户下，即使文本只读也可以完成保存。
:q!，强制退出，所有改动不生效。
:wq，保存并退出。

vim插件

下载Vundle

$ git clone https://github.com/VundleVim/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim

配置插件

$ vim ~/.vimrc
set nocompatible " be iMproved, required
filetype off " required
set rtp+=~/.vim/bundle/Vundle.vim
call vundle#begin()
Plugin 'VundleVim/Vundle.vim'
Plugin 'tpope/vim-fugitive'
Plugin 'git://git.wincent.com/command-t.git'
Plugin 'file:///home/gmarik/path/to/plugin'
Plugin 'rstacruz/sparkup', {'rtp': 'vim/'}
call vundle#end() " required
filetype plugin indent on " required

安装插件

复制

$ vim
:PluginInstall

或者

复制

$ vim +PluginInstall +qall

然后会出现如下图一样的界面

然后慢慢等！慢慢等！慢慢等！这里敲黑板，画圈圈记起来，笔者当年就是进入这个界面一脸懵逼发现不会动就Ctrl+C了，然后就以为自己配置失败了 o_O。

仔细看，最左边正在安装的有个>符号，新增的插件有个+符号，左下角的英文也是已经相当明白了！

一键安装？

没错，我知道你懒，所以这里提供了一键安装，移步这里一键安装

将我的仓库拉到你的本地

$ git clone https://github.com/yiranzai/oh-my-zsh.git ~/.oh-my-zsh

安装

$ cd ~/.oh-my-zsh
$ ./install.sh
 -----------------------------warning-------------------------
| The installation is successful, please execute |
| source ~/.zshrc |
 -------------------------------end---------------------------

该脚本会安装vim,配置zshrc/vimrc

这里贴出我的配置

作 Parul Pandey
郭一璞编译
量子位出品 | 公众号 QbitAI

作为一个超好用的交互式笔记本，Jupyter总是深受开发者的喜爱。

不过，除了基础的写文档之外，其实Jupyter还有N多功能，简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。

如果不会用，你可能错过了Jupyter 99%的功能。

Medium上走向数据科学（Towards Data Science）专栏的作者Parul Pandey就总结了七大Jupyter的进阶用法，量子位编译如下~

执行shell命令

Shell是一种与计算机进行文本交互的方式。

一般来讲，当你正在使用Python编译器，需要用到命令行工具的时候，要在shell和IDLE之间进行切换。

但是，如果你用的是Jupyter，就完全不用这么麻烦了，你可以直接在命令之前放一个“!”，就能执行shell命令，完全不用切换来切换去，就能在IPython里执行任何命令行。

1In [1]: !ls

2example.jpeg list tmp

3In [2]: !pwd

4/home/Parul/Desktop/Hello World Folder'

5In [3]: !echo "Hello World"

6Hello World

7

我们甚至可以将值传递给shell，像下面这样：

1In [4]: files= !ls

2In [5]: print(files)

3['example.jpeg', 'list', 'tmp']

4In [6]: directory = !pwd

5In [7]: print(directory)

6['/Users/Parul/Desktop/Hello World Folder']

7In [8]: type(directory)

8IPython.utils.text.SList

注意，返回结果的数据类型不是列表。

给Jupyter换主题

使用Jupyter主题，不仅能让你的Jupyter界面更好看、更舒服，还能让屏幕上的代码看起来更显眼。

比如Chesterish主题：

solarizedl主题：

来看一下具体的操作方法：

第一步，安装：

1pip install jupyterthemes

第二步，加载可用主题列表：

1jt -l

第三步，选择你想要的主题：

1# selecting a particular theme

2jt -t <name of the theme>

3# reverting to original Theme

4jt -r

现在可用的主题有：

chesterish
grade3
gruvboxd
gruvboxl monokai
oceans16
onedork
solarizedd
solarizedl

把名字填进去就好啦。

不过，每次换主题的时候都要重新加载Jupyter，才能看到主题变化。

另外我们上面讲的在命令之前加“!”也一样可用。

笔记本扩展

笔记本扩展（nbextensions）是一种JavaScript模块，可以加载到笔记本前端页面上，可以大大提升用户体验。

比如下面这些扩展工具，简直能让效率提升10000倍。

Hinterland

Hinterland功能可以让你每敲完一个键，就出现下拉菜单，可以直接选中你需要的词汇。

Snippets

Snippets在工具栏里加了一个下拉菜单，可以非常方便的直接插入代码段，完全不用手动敲。

拆分单元格

拆分笔记本中的单元格，改成相邻的模式，看起来就像分了两栏。

这个功能可以自动找到所有的标题，生成目录。

并且这个目录还是移动的呦，你可以放在侧边栏，也可以拖动到任何你喜欢的地方悬浮起来。

折叠一个标题下的全部内容

如果你的代码太长，觉得滚动过去太麻烦，可以直接折叠掉。

Autopep8

一键美化代码，强迫症的福音。

安装方法

最后看一下怎么装，需要用到conda：

1conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator

或者用pip：

1pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install

2#incase you get permission errors on MacOS,

3pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install --user

然后把Jupyter打开，你就可以看到NBextensions这个选项卡了。

找不到的话就去菜单的Edit里面找。

搞定。

Jupyter小工具

还有一些Jupyter小工具，比如滑块、文本框之类的部分，可以做一些方便的交互。

滑块

1def f(x):

2 return x

3# Generate a slider 

4interact(f, x=10,);

布尔值生成复选框

1# Booleans generate check-boxes

2interact(f, x=True);

字符串生成文本区域

1# Strings generate text areas

2interact(f, x='Hi there!');

播放器

 1play = widgets.Play(

 2 # interval=10,

 3 value=50,

 4 min=0,

 5 max=100,

 6 step=1,

 7 description="Press play",

 8 disabled=False

 9)

10slider = widgets.IntSlider()

11widgets.jslink((play, 'value'), (slider, 'value'))

12widgets.HBox([play, slider])

日历

1widgets.DatePicker(

2 description='Pick a Date',

3 disabled=False

4)

不过这个部件只能咋Chrome和Edge里用，Firefox和Safari不支持。

调色盘

1widgets.ColorPicker(

2 concise=False,

3 description='Pick a color',

4 value='blue',

5 disabled=False

标签

1tab_contents = ['P0', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4']

2children = [widgets.Text(description=name) for name in tab_contents]

3tab = widgets.Tab()

4tab.children = children

5for i in range(len(children)):

6 tab.set_title(i, str(i))

7tab

其他的小部件，可以在文末的传送门跳转到GitHub寻找。

安装方法

1# pip

2pip install ipywidgets

3jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

4# Conda

5conda install -c conda-forge ipywidgets

6#Installing ipywidgets with conda automatically enables the extension

使用“interact”功能自动创建UI控件，这是使用IPython最方便的方法。

1# Start with some imports!

2from ipywidgets import interact

3import ipywidgets as widgets

Qgrid

Qgrid也是一个Jupyter的小部件，不过它主要用于数据帧，装上之后，就可以像操作Excel里的筛选功能一样，方便的处理数据。

安装方法

用pip安装：

1pip install qgrid

2jupyter nbextension enable --py --sys-prefix qgrid

3# only required if you have not enabled the ipywidgets nbextension yet

4jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension

用conda安装：

1# only required if you have not added conda-forge to your channels yet

2conda config --add channels conda-forge

3conda install qgrid

放PPT

人在江湖飘，难免遇到要做PPT的时候。

但是，如果你的内容都已经放在Jupyter里了，再重新导入PPT，太麻烦了，我们自动转换吧。

一种方法是用Jupyter内置的PPT选项，依次点击菜单栏里的View → Cell Toolbar → Slideshow，之后每个单元格上面都会有一个灰色的横条，选Sub-Slide。

然后输入以下代码：

1jupyter nbconvert *.ipynb --to slides --post serve

2# insert your notebook name instead of *.ipynb

好了，现在就变成PPT样式的了，显示在端口8000，你也可以查看源代码找到PPT文件。

你也可以提前换好主题，比如onedork主题，然后再转换成PPT的的时候就是同一个主题风格的PPT了。

不过，用PyTorch默认方法生成的PPT代码不能编辑，这个时候就要用到RISE插件了。

RISE用到reveal.js来运行PPT，可以不退出PPT，直接运行代码。

先来安装RISE，推荐用conda：

1conda install -c damianavila82 rise

其实不太推荐pip：

1pip install RISE

然后调用JS和CSS：

1jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix

2#enable the nbextension:

3jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

安装好啦，现在重新打开你的Jupyter Notebook，发现一个新的扩展，名叫“Enter/Exit RISE Slideshow”。

戳一下，一个可以边演示边改的PPT就好了。

嵌入链接和pdf

扔链接再跳转实在是太麻烦了，不如直接把素材放进Jupyter里面。

嵌入链接

1#Note that http urls will not be displayed. Only https are allowed inside the Iframe

2from IPython.display import IFrame

3IFrame('https://en.wikipedia.org/wiki/HTTPS', width=800, height=450)

操作方式如下，当然你需要把链接换成你要放的链接：

嵌入pdf

1from IPython.display import IFrame

2IFrame('https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf', width=800, height=450)

同样，把pdf链接换成你需要用的pdf。

传送门

原文：Bringing the best out of Jupyter Notebooks for Data Science

Parul Pandey, Towards Data Science

https://towardsdatascience.com/bringing-the-best-out-of-jupyter-notebooks-for-data-science-f0871519ca29

Jupyter主题

https://github.com/dunovank/jupyter-themes

IPython小部件

https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets

— 完 —

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