从android webview访问移动画廊(Access the mobile gallery from an android webview)
在我的应用程序中,我使用了一个
webview
。 我想要上传的网页( https://www.editorfotosgratis.com/ ),当从桌面浏览器(例如Chrome浏览器)访问时,您可以使用“Buscar”按钮从计算机上选择照片,然后上传并编辑它当我从Android手机的Chrome浏览器访问同一页面时,它会询问CAMERA and WRITE / READ_EXTERNAL_STORAGE
的权限并打开手机图像的选择。问题是当我从我的
WebView
加载这个页面时,按下“Buscar”按钮什么也不做。 该应用程序具有必要的权限授予,它被确认 ,并且我试图允许在webview中访问所有类型的文件:webView.getSettings().setJavaScriptEnabled(true); webView.getSettings().setAllowContentAccess(true); webView.getSettings().setAllowFileAccess(true); webView.getSettings().setAllowFileAccessFromFileURLs(true); webView.getSettings().setAllowUniversalAccessFromFileURLs(true); webView.loadUrl(url);
有人能告诉我我做错了什么吗?
提前致谢
In my application I am using a
webview
. The web I want to upload (https://www.editorfotosgratis.com/), when accessed from a desktop browser (chrome for example) you can choose a photo from your computer, using the "Buscar" button, upload and edit it When I access the same page from the Chrome browser of my Android phone, it asks for the permissions ofCAMERA and WRITE / READ_EXTERNAL_STORAGE
and opens the selection of images of the mobile.The problem is when I load this page from my
WebView
, pressing the "Buscar" button does absolutely nothing. The application has the necessary permissions granted, it is confirmed, and I have tried to allow in the webview all types of access to files:webView.getSettings().setJavaScriptEnabled(true); webView.getSettings().setAllowContentAccess(true); webView.getSettings().setAllowFileAccess(true); webView.getSettings().setAllowFileAccessFromFileURLs(true); webView.getSettings().setAllowUniversalAccessFromFileURLs(true); webView.loadUrl(url);
Could someone tell me what I'm doing wrong?
Thanks in advance
原文:https://stackoverflow.com/questions/49690156
最满意答案
首先堆叠这些列,然后删除multiindex:
df.stack().reset_index(drop=True) Out: 0 A 1 E 2 B 3 F 4 C 5 G 6 D 7 H dtype: object
First stack the columns and then drop the multiindex:
df.stack().reset_index(drop=True) Out: 0 A 1 E 2 B 3 F 4 C 5 G 6 D 7 H dtype: object
相关问答
更多-
您可以使用np.r_无缝组合多个范围/切片: from string import ascii_uppercase df = pd.DataFrame(columns=list(ascii_uppercase)) idx = np.r_[3:10, -5:0] print(idx) array([ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, -5, -4, -3, -2, -1]) 然后,您可以使用idx索引列并将其提供给pd.DataFrame.drop : df.drop(df.co ...
-
通过使用pandas将两列组合到一列来重建数据帧(To rebuild a dataframe by combining two columns into one column by using pandas)[2023-09-17]
您要求做的有点奇怪,但基本上我们可以按2步迭代列,然后在df的子部分调用sum并传递axis=1 ,这将连接str值。 一个棘手的问题是你的列是数字,当使用方括号时,它会尝试将列名解析为str,这意味着col+1将不起作用,这就是我将它转换为int : In [32]: dfnew = pd.DataFrame() for col in df.columns[::2]: c = int(col) dfnew[col] = df[[c,c+1]].sum(axis=1) dfnew Out[ ... -
Python Pandas - 将多列组合成一个交错列(Python Pandas - Combining Multiple Columns into one Staggered Column)[2023-06-15]
首先堆叠这些列,然后删除multiindex: df.stack().reset_index(drop=True) Out: 0 A 1 E 2 B 3 F 4 C 5 G 6 D 7 H dtype: object First stack the columns and then drop the multiindex: df.stack().reset_index(drop=True) Out: 0 A 1 E 2 B 3 F ... -
你可以这样做,虽然我不知道你为什么想要这样做: In [227]: df = pd.DataFrame({'Column 1':['A', 'B', 'C', 'D'],'Column 2':['E', 'F', 'G', 'H']}) df Out[227]: Column 1 Column 2 0 A E 1 B F 2 C G 3 D H [4 rows x 2 columns] ...
-
用这个: df['description'] += f + ": " + df[f].str.cat(sep=' ') + '\n' Use this: df['description'] += f + ": " + df[f].str.cat(sep=' ') + '\n'
-
以下是使用sklearn.preprocessing.LabelBinarizer的示例: In [361]: from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer In [362]: lb = LabelBinarizer() In [363]: df['new'] = lb.fit_transform(df['ABC']).tolist() In [364]: df Out[364]: Col1 ABC new 0 XYZ A ...
-
您首先要用np.nan替换'NONE' ,以便它被np.nan识别为空值。 然后将loc与您的布尔序列和列子集一起使用。 然后使用带有axis=1和how='all' dropna df.replace('NONE', np.nan) \ .loc[df.month == df.month.max(), l].dropna(axis=1, how='all') month a 3 2 A 4 2 NONE You first want to subst ...
-
我认为你需要第一列的mean ,然后是列col4 : min_val = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'], as_index=False).mean()['col4'].min() Series min : min_val = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'])['col4'].mean().min() 样品: nongrouped = pd.DataFrame({'col1':[1,1,3], ...
-
如果你不介意zip对象,那么你可以使用df['C'] = zip(df.A,df.B) 。 如果你喜欢元组,那么你可以使用list()来转换zip对象。 请参考这篇文章 。 在这种情况下使用zip非常方便。 If you don't mind zip object, then you can usedf['C'] = zip(df.A,df.B). If you like tuple then you can cast zip object with list(). Please refer to this ...
-
Pandas将多个列组合到Array会导致ValueError(Pandas Combining multiple Columns to Array results in ValueError)[2024-05-05]
稍微调查一下,当它尝试创建新的DataFrame时看起来有一个错误,由于某些原因索引和列混淆了。 但是,当我这样做时,它对我有用: # transpose and apply column wise df['c'] = df.T.apply(lambda row: timeseries(row[collist]), axis=0) 很奇怪,但对我来说它很有效。 After investigating a bit it looks like there is a bug when it tries to c ...