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js | 网页上的 json 数据怎么保存到本地表格中?

1.思路

  • json 转为 csv 保存到本地
  • 或者:json 转为 html 显示到网页中,然后复制到excel中。

(2) 数据

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response=wjl.data

2. 代码1

// todo

3. 代码2

//数字的排序:
//response=response.sort(function(x, y){ return x[16].localeCompare(-y[16]) } )//字符串按照ascii排序:
response=response.sort(function(x, y){ return x[16].localeCompare(y[16]) } )mirna_binding_exp_content=""/*
http://111.198.139.65/script/ajax/postar3_crosstalk.php
*/
species="Human" mirna_binding_exp_content += '<table id="mirna_binding_exp_table" class="table table-striped table-hover">';mirna_binding_exp_content += '<thead class="thead-light">';mirna_binding_exp_content += '<tr>';mirna_binding_exp_content +='<th>RBP</th><th>RBP info </th><th>Tissue type</th><th>Position</th><th>Strand</th><th>CLIP-seq technology and peak calling method</th><th>Score<span class="glyphicon glyphicon-question-sign" title="Piranha score: Peak heights from the CLIP-seq data. &#10;PARalyzer score: T-to-C transition ratio, while higher ratio means more possible to bind RBPs. &#10;MiClip score: Probability of RBP binding. &#10;CIMS (CTK) score: Mismatch (HITS-CLIP) / Truncated (iCLIP) peak heights. &#10;PureCLIP score: Sum of log posterior probability ratio scores. &#10;ENCODE eCLIP score: -log10 P-value. "></span></th><th>PhastCons score</th><th>PhyloP score</th><th>Data accession</th><th>miRNA</th><th>miRNA-binding sites</th><th>Binding energy</th><th>Confidence</th>';mirna_binding_exp_content += '</tr>';mirna_binding_exp_content += '</thead>';mirna_binding_exp_content += '<tbody>';for (var i = 0; i < response.length; i++) {mirna_binding_exp_content += '<tr>';mirna_binding_exp_content +='<td class="table-success">' +response[i][16] +'</td><td class="table-success">' +"<a target='_blank' href='./motif.php?RBP=" +response[i][16] +'&module=clipdb&species=' +species +"'>" +'info' +'</a>' +'</td><td class="table-success">' +response[i][18] +'</td>';mirna_binding_exp_content += '<td class="table-success">' + response[i][33] + '</td>';mirna_binding_exp_content +='<td class="table-success">' +response[i][26] +'</td><td class="table-success">' +response[i][17] +'</td><td class="table-success">' +Number(response[i][20]).toFixed(3) +'</td><td class="table-success">' +Number(response[i][30]).toFixed(3) +'</td><td class="table-success">' +Number(response[i][31]).toFixed(3) +'</td><td class="table-success">' +response[i][19] +'</td><td class="table-danger">' +response[i][6] +'</td><td class="table-danger">' +response[i][32] +'</a>' +'</td><td class="table-danger">' +response[i][7] +'</td><td class="table-danger">' +response[i][8] +'</td>';mirna_binding_exp_content += '</tr>';}mirna_binding_exp_content += '</tbody>';mirna_binding_exp_content += '</table>';//输出到新网页
var newWindowObi=window.open('', "_blank");
//console.log(this);
newWindowObi.document.write(mirna_binding_exp_content )

在这里插入图片描述

然后就可以把网页上的表格复制到excel中了。

Ref

  • http://111.198.139.65/Crosstalk.html

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FreeDogs:AI、区块链与迷因文化的深度融合

引言 在 Web3 时代&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;、区块链技术和迷因文化的结合催生了一种全新的去中心化生态系统。FreeDogs 项目作为这一领域的创新代表&#xff0c;通过独特的技术与文化融合模式迅速受到关注。它利用 AI 驱动的智能营销网络推动迷因文化的…...

《组合优于继承:构建高内聚低耦合模块的最佳实践》

《组合优于继承:构建高内聚低耦合模块的最佳实践》 一、引言:编程范式中的选择 在软件设计中,继承和组合是两个重要的设计模式。继承(Inheritance)常被用来实现代码复用,但滥用继承容易导致脆弱的类层次结构,增加耦合度和维护成本。而组合(Composition)通过将功能分解…...

机器学习02——RNN

一、RNN的基本概念 定义 循环神经网络&#xff08;Recurrent Neural Network&#xff0c;RNN&#xff09;是一种用于处理序列数据的神经网络架构。它与传统的前馈神经网络&#xff08;如多层感知机&#xff09;不同&#xff0c;RNN具有“记忆”功能&#xff0c;能够利用前一时…...