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FormData類型其實是在XMLHttpRequest 2級定義的，它是為序列化表以及創建與表單格式相同的數據（當然是用于XHR傳輸）提供便利。
創建一個formData對象實例有幾種方式
1、創建一個空對象實例
var formData = new FormData();此時可以調用append()方法來添加數據
2、使用已有的表單來初始化一個對象實例
假如現在頁面已經有一個表單
<form id="myForm" action="" method="post">
<input type="text" name="name">名字
<input type="password" name="psw">密碼
<input type="submit" value="提交">
</form>我們可以使用這個表單元素作為初始化參數，來實例化一個formData對象
// 獲取頁面已有的一個form表單
var form = document.getElementById("myForm");
// 用表單來初始化
var formData = new FormData(form);
// 我們可以根據name來訪問表單中的字段
var name = formData.get("name"); // 獲取名字
var psw = formData.get("psw"); // 獲取密碼
// 當然也可以在此基礎上，添加其他數據
formData.append("token","kshdfiwi3rh");首先，我們要明確formData里面存儲的數據形式，一對key/value組成一條數據，key是唯一的，一個key可能對應多個value。如果是使用表單初始化，每一個表單字段對應一條數據，它們的HTML name屬性即為key值，它們value屬性對應value值。
我們可以通過get(key)/getAll(key)來獲取對應的value，
formData.get("name"); // 獲取key為name的第一個值
formData.get("name"); // 返回一個數組，獲取key為name的所有值我們可以通過append(key, value)來添加數據，如果指定的key不存在則會新增一條數據，如果key存在，則添加到數據的末尾
formData.append("k1", "v1");
formData.append("k1", "v2");
formData.append("k1", "v1");
formData.get("k1"); // "v1"
formData.getAll("k1"); // ["v1","v2","v1"]我們可以通過set(key, value)來設置修改數據，如果指定的key不存在則會新增一條，如果存在，則會修改對應的value值。
formData.append("k1", "v1");
formData.set("k1", "1");
formData.getAll("k1"); // ["1"]我們可以通過has(key)來判斷是否對應的key值
formData.append("k1", "v1");
formData.append("k2",null);
formData.has("k1"); // true
formData.has("k2"); // true
formData.has("k3"); // false通過delete(key)，來刪除數據
formData.append("k1", "v1");
formData.append("k1", "v2");
formData.append("k1", "v1");
formData.delete("k1");
formData.getAll("k1"); // []我們可以通過entries()來獲取一個迭代器，然后遍歷所有的數據，
formData.append("k1", "v1");
formData.append("k1", "v2");
formData.append("k2", "v1");
var i = formData.entries();
i.next(); // {done:false, value:["k1", "v1"]}
i.next(); // {done:fase, value:["k1", "v2"]}
i.next(); // {done:fase, value:["k2", "v1"]}
i.next(); // {done:true, value:undefined}可以看到返回迭代器的規則
我們也可以通過values()方法只獲取value值
formData.append("k1", "v1");
formData.append("k1", "v2");
formData.append("k2", "v1");
var i = formData.entries();
i.next(); // {done:false, value:"v1"}
i.next(); // {done:fase, value:"v2"}
i.next(); // {done:fase, value:"v1"}
i.next(); // {done:true, value:undefined}我們可以通過xhr來發送數據
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("post","login");
xhr.setRequestHeader("Content-Type","application/x-www-form-urlencoded");
xhr.send(formData);這種方式可以來實現文件的異步上傳。
瀏覽器兼容性查詢：https://caniuse.com/#search=formdata
英文文檔：https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/FormData
轉自：https://segmentfault.com/a/1190000006716454
本Pandas教程中，我們將詳細介紹如何使用Pandas read_html方法從HTML中獲取數據。首先，在最簡單的示例中，我們將使用Pandas從一個字符串讀取HTML。其次，我們將通過幾個示例來使用Pandas read_html從Wikipedia表格中獲取數據。在之前的一篇文章(關于Python中的探索性數據分析)中，我們也使用了Pandas從HTML表格中讀取數據。
在開始學習Python和Pandas時，為了進行數據分析和可視化，我們通常從實踐導入數據開始。在之前的文章中，我們已經了解到我們可以直接在Python中輸入值(例如，從Python字典創建Pandas dataframe)。然而,通過從可用的源導入數據來獲取數據當然更為常見。這通常是通過從CSV文件或Excel文件中讀取數據來完成的。例如，要從一個.csv文件導入數據，我們可以使用Pandas read_csv方法。這里有一個如何使用該方法的快速的例子，但一定要查看有關該主題的博客文章以獲得更多信息。
現在，上面的方法只有在我們已經有了合適格式的數據(如csv或JSON)時才有用(請參閱關于如何使用Python和Pandas解析JSON文件的文章)。
我們大多數人會使用Wikipedia來了解我們感興趣的主題信息。此外，這些Wikipedia文章通常包含HTML表格。
要使用pandas在Python中獲得這些表格，我們可以將其剪切并粘貼到一個電子表單中，然后，例如使用read_excel將它們讀入Python?，F在，這個任務當然可以用更少的步驟來完成:我們可以通過web抓取來對它進行自動化。一定要查看一下什么是web抓取。
當然，這個Pandas讀取HTML教程將要求我們安裝Pandas及其依賴項。例如，我們可以使用pip來安裝Python包，比如Pandas，或者安裝一個Python發行版(例如，Anaconda、ActivePython)。下面是如何使用pip安裝Pandas: pip install pandas。
注意，如果出現消息說有一個更新版本的pip可用，請查看這篇有關如何升級pip的文章。注意，我們還需要安裝lxml或BeautifulSoup4，當然，這些包也可以使用pip來安裝: pip install lxml。
下面是如何使用Pandas read_html從HTML表格中抓取數據的最簡單的語法:
現在我們已經知道了使用Pandas讀取HTML表格的簡單語法，接下來我們可以查看一些read_html示例。
第一個示例是關于如何使用Pandas read_html方法的，我們將從一個字符串讀取HTML表格。
現在，我們得到的結果不是一個Pandas DataFrame，而是一個Python列表。也就是說，如果我們使用type函數，我們可以看到:
如果我們想得到該表格，我們可以使用列表的第一個索引(0)
在第二個Pandas read_html示例中，我們將從Wikipedia抓取數據。實際上，我們將得到蟒科蛇(也稱為蟒蛇)的HTML表格。
現在，我們得到了一個包含7個表(len(df))的列表。如果我們去Wikipedia頁面，我們可以看到第一個表是右邊的那個。然而，在本例中，我們可能對第二個表更感興趣。
在第三個示例中，我們將從瑞典的covid-19病例中讀取HTML表。這里，我們將使用read_html方法的一些附加參數。具體來說，我們將使用match參數。在此之后，我們還需要清洗數據，最后，我們將進行一些簡單的數據可視化操作。
如上圖所示，該表格的標題為:“瑞典各郡新增COVID-19病例”。現在，我們可以使用match參數并將其作為一個字符串輸入：
通過這種方式，我們只得到這個表，但它仍然是一個dataframes列表。現在，如上圖所示，在底部，我們有三個需要刪除的行。因此，我們要刪除最后三行。
現在，我們將使用Pandas iloc刪除最后3行。注意，我們使用-3作為第二個參數(請確保你查看了這個Panda iloc教程，以獲得更多信息)。最后，我們還創建了這個dataframe的一個副本。
在下一節中，我們將學習如何將多索引列名更改為單個索引。
現在，我們要去掉多索引列。也就是說，我們將把2列索引(名稱)變成唯一的列名。這里，我們將使用DataFrame.columns 和 DataFrame.columns,get_level_values:
最后，正如你在“date”列中所看到的，我們使用Pandas read_html從WikiPedia表格抓取了一些注釋。接下來，我們將使用str.replace方法和一個正則表達式來刪除它們:
現在，我們繼續使用Pandas set_index將日期列變成索引。這樣一來，我們稍后就可以很容易地創建一個時間序列圖。
現在，為了能夠繪制這個時間序列圖，我們需要用0填充缺失的值，并將這些列的數據類型更改為numeric。這里我們也使用了apply方法。最后，我們使用cumsum方法來獲得列中每個新值累加后的值:
在最后一個示例中，我們使用Pandas read_html獲取我們抓取的數據，并創建了一個時間序列圖。現在，我們還導入了matplotlib，這樣我們就可以改變Pandas圖例的標題的位置:
在這個Pandas教程中，我們學習了如何使用Pandas read_html方法從HTML中抓取數據。此外，我們使用來自一篇Wikipedia文章的數據來創建了一個時間序列圖。最后，我們也可以通過參數index_col來使用Pandas read_html將' Date '列設置為索引列。
英文原文：https://www.marsja.se/how-to-use-pandas-read_html-to-scrape-data-from-html-tables
譯者：一瞬
avaScript中的數據類型分為兩大類，分別是基本數據類型和復雜數據類型(或稱為引用數據類型)，如圖所示。
本節重點講解基本數據類型。下面我們用代碼演示基本數據類型的使用。
(1)數字型(Number)，包含整型值和浮點型值:
var numl = 21; //整型值
var num2 = 0.21; //浮點型值(2)布爾型(Boolean)，包含 true 和false 兩個布爾值 :
var booll = true; //表示真、1、成立
var bool2 = false; // 表示假、0、不成立(3)字符串型(String)，用單引號或雙引號包裹:
var strl = ''; //空字符串
var str2 = 'abc'; //單引號包裹的字符串 abc
var str3 = "abc"; //雙引號包裹的字符串 abc(4)未定義型(Undefined)，只有一個值 undefined :
var a; // 聲明變量 a，未賦值，此時 a就是undefined
var b = undefined; //變量b的值為 undefined(5)定型(Null)，只有一個值null:
var a = null; //變量a的值為nu11需要注意的是，代碼中的值 tue、false、undefined和null全部都要寫成小寫字母。
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
