如何在微信小程序中获取和使用JavaScript里的数据
最编程
2024-07-27 21:44:41
...
微信小程序 获取javascript 里的数据
wxml如何获取js里的数据
例:
wxml里:
<text id="twl">{{txt}}</text>
通过上面的{{txt}}可以对应获取js里data下定义的txt的值
js里:
data: { txt:{} }
首先在data里定义一个“容器”txt:{},{}内为空代表是从别的地方传值进去,当然{}里也可以直接写数据,如txt:{‘123'},上面的wxml获取了就相当于 <text id="twl">123</text>;通过其他方法传值到容器里用一个this.setData({})的方法,如:
onLoad: function (options) { var ta=options.kind; this.setData({ txt:ta, }) },
这样上面data里定义的txt的值就是ta的值了。
坑爹的遇到一个问题,小程序一定要用https;去腾讯云申请了个免费的,然后搞半天,一直绑定不上提示“指定的登录会话不存在...”
后来才知道原来是要先双击证书文件安装证书的...尴尬
以上就是微信小程序 获取javascript 里的数据的实例讲解,如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论,感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
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《京沪公园使用大数据报告》解读城市公园新机遇-Part One 公园基本情况 1 城市公园分布 城市公园分布广泛,主要集中在中心城区和郊区的居住密集区 根据公开数据,北京市注册公园数为403个(2016年),上海市为165个(2015年)。基于腾讯地图,找到京沪两地所有公园的位置点信息,将它们画在地图上,可以发现,城市公园分布广泛,并且主要集中在中心城区和郊区的居住密集区。 公园数量数据来源:北京-《瞭望东方周刊》,上海-2016年上海市统计年鉴; 公园位置点信息来源:腾讯地图POI数据; 2 人均公园绿地面积 北京北部、上海东北部人均公园绿地面积较多 数据显示,截至2015年年末,北京的人均公园绿地面积为13.6平方米/人,上海则为7.6平方米/人。从各区人均公园绿地面积的数据可以看出,受区域面积和人口数量的双重制约,城市中心区的人均公园绿地面积通常较小。北京人均公园绿地面积较多的地区主要是在北部,而上海则是在东北部。 数据来源:北京市园林局网站,2016年上海市统计年鉴 Part Two 公园受欢迎程度 1 网络热度 哪些公园是“网红”? 樱花季促成玉渊潭公园和顾村公园最热! 根据腾讯位置大数据,春季时,在我们选取的几个公园中,用户通过社交分享最多的公园,北京是玉渊潭公园,上海是顾村公园。这两个公园的热度远远领先其他公园,成为当之无愧的“网红”公园。玉渊潭公园和顾村公园在春季都有樱花节活动,京沪两地的植物园在春季也有较高的网络热度。 注:社交分享包括微信朋友圈、QQzone等社交工具中的签到信息 2 公园吸引力程度 公园有多吸引人? 部分大型公园超50%的游客来源于10公里外 公园的吸引力可以用到访者居住地到公园的直线距离的中位数来衡量。根据腾讯位置大数据分析,京沪两地都是知名公园吸引力较大。以北京颐和园和上海辰山植物园为例,50%的游客来源于20.3公里和17.6公里以外。热度最高的北京玉渊潭公园和上海顾村公园也有较高的吸引力。 3 外地游客比例 只有知名公园有外地游客? 社区公园仍有5~10%的外地游客到访 颐和园作为全国景点,毫不意外,外地游客比例高达40%,远超京沪其他公园。上海的公园中,人民公园的外地游客比例达到19%,可能与其临近旅游热点南京路和人民广场有关。总的来说,本身就是景点或临近人群聚集地的公园外地游客比例高。通常意义上社区公园主要服务于当地居民,而数据显示,京沪的社区公园仍有5~10%的外地游客到访。 Part Three 公园使用情况 1 工作日和周末人流量对比 北京奥林匹克森林公园超200%, 上海辰山植物园周末游客增幅达170% 大型的综合公园、主题公园、郊区公园周末人流量都有至少50%的增长,北京的奥林匹克森林公园、南海子郊野公园,上海的辰山植物园、顾村公园,周末游客增幅达到了100%以上。一些距离工作区较近的公园如上海陆家嘴中心广场公园、北京CBD历史文化公园,周末时人流量则出现了明显下降。 2 人流量随时间变化 上海的周末人流高峰期更晚更集中 上海中心型公园、主题型公园和郊区公园的高峰期在周末更为集中,并会发生明显推迟,到14~15点才达到人流量高峰。而北京的公园在上午10~12点期间就进入了高峰期,在15~16点也有一个高峰期。 Part Four 位置大数据带来的启示 1 建立合理的公园体系结构 丰富体系结构:大型公园和小微公园结合,优化空间利用率 公园的使用情况可以用空间利用效率衡量,即“到访人数/公园面积” 。从数据来看,京沪两地空间利用效率高的公园都是中小型公园,而大型公园的空间利用效率则较低; 考虑到安全、环境等管理成本,大型公园多采取收费、围合等管理模式,这会降低公园的空间利用率,可进一步研究费用高低、范围设定和利用率的关系,优化空间利用率; 合理的城市公园体系还需要与就业中心结合的公园以及服务社区的公园。在空间资源日益紧张的大城市,除了在郊区新建大型公园外,在城市中心区新建更多的微型、小型公园也是不错的选择。 2 混搭多种功能区域 混搭区域功能:城市公园选址宜与多种功能区域搭配,关注慢行设施 城市公园可以和工作区、商圈、公共活动区等多种区域相结合。公园在工作日可服务于区域就业、商务人士,在周末也可以服务市民休闲和社会活动。有利于凝聚人气,更大地发挥公园的功能。如上海的徐家汇公园,周边是写字楼聚集区,又是商圈,同时又有大量居民区,周末的空间利用效率相比于工作日反升8%;。 关注公园周边慢行设施的设计,方便游客步行到达。结合热力图和三维地图可以看出,徐家汇公园东西两侧的汇金广场、港汇广场、徐家汇国际大厦、宛平宾馆、上海财政局等是公园使用者集聚程度最高的地区。五洲国际广场、均瑶国际广场虽然距离较远,但是沿肇嘉浜路到徐家汇公园较为便捷,也在步行范围内,所以也同样具有较高互动性。可见便利的慢行设施可以增强公园和周边的互动。 3 位置大数据优化公园服务 优化公园服务:根据到访人群来源判断服务偏向,提供精准服务 通过位置大数据,可以识别出公园的服务偏向,判断公园的使用是否符合预期,及时优化公园内部及周边服务设施。服务偏向可以根据到访过公园的游客工作或居住在公园周边2公里内的占比判断。如北京的北小河公园、上海的彭浦公园等服务周边的居住人群更多,这些公园可以考虑多配备小广场、健身器材、儿童游乐场等设施;而北京的CBD历史文化公园、上海的西康公园服务工作人群更多,则可以考虑多进行绿化并配备长椅等休闲设施。 4 位置大数据助力公园管理 助力公园管理:位置大数据提供精准宣传和功能评估依据 在“互联网+”日益发达的今天,位置大数据可以帮助有意发展旅游产业的城市公园:
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