关于赏金赛的详细先容，请看本人的前一篇文章。
1 前期构想作为一个在探索AI的号，先想设计一个比赛合集的网站，确实有点南辕北辙。
既然搞比赛，就须要实践，须要真正地参与，上来就先学习一大堆理论和根本知识，韶光本钱比较高，乃至可能半途而废。
不如直接参与一个比赛，跑通一个程序，拿到排行榜的排名，给到实实在在的反馈。
虽说有了比赛代码，按下F5就能实行出结果，但是这里面依旧有很多条件，比如：
打什么比赛从哪里拿到代码代码哀求的运行环境代码能跑通吗代码跑了一天一夜，末了报错了代码跑一天一夜出结果了，但提交后剖断格式有问题，0分排名卡在200名，无法进一步提高，没有人供应思路我创立这个号的初衷，实在便是为理解决这些问题。
打什么比赛，我来供应一个一站式平台，自己选择。供应详尽确当地环境支配方法针对每个比赛，供应baseline与软件版本哀求供应可在线上环境出结果的代码针对报错和格式问题，供应社区，互帮互助持续地供应比赛思路及详细实现【赏金赛项目】当初的构想便是为理解决第一个问题——打什么比赛。
如今各种比赛层出不穷，在好几个网站之间跳来跳去，不知从哪下手。如果设计一个整合平台，就能够大略地横向比较了，比如赏金，还剩多少天，类型等等，这样更随意马虎选择出感兴趣地比赛，切入更随意马虎。
2 设计过程项目的关键过程有3个，访问目标网站的数据，整合到一张表，展示出这张表。
第一，访问目标网站的数据。
这个很大略了，各种编程措辞都有其相应的实现方法，比如Python可以用requests库，直接访问对应的链接就可以。
第二，整合到一张表。
这个阶段的事情可以算作是数据洗濯，像择菜切菜一样，把每个土豆都切成工致的块块，存起来。
择菜好说，怎么存呢？初期是想存到csv里，但是这样每次查找都要载入全体csv文件，当这个文件很大时，可能会有性能问题。
末了经由权衡，上了postgres数据库，没用ORM，用的psycopg2，还专门研究了下事务的存储过程，但是在咱们的这个场景中，用不上事务。
第三，展示出这张表。
展示表这一步，是花费韶光最多的，首先要选择数据从做事器到浏览器的流动办法。
可行的方案有3种，1是做事端供应API，浏览器直接通过ajax做事器API交互，这样可以自由设计要求参数，但是API设计韶光本钱较多。2是浏览器直接通过ajax要求整张表，筛选排序等参数全部在前端实现，这样的话把大多数事情交给了前端。3是不用ajax，直接通过要求参数天生对应的HTML，但这违背了全站静态页面的初衷，也进一步提高了后端繁芜性。
综合来看，末了选择的第二种方案，这样的话重点就转移到了探求前端框架上面。
最开始是折腾的是datatables，它的文档非常完善，而且非常成熟，但是把比赛放到干巴巴的表里，属实不是那么都雅，体验较差。
于是又开始探求其他方案，开始搜索各种关键词，data | filter | pagination | sort 不断变换组合考试测验。
终极，创造了vue-dataset这么个框架，它供应卡片式的条款显示办法，体验良好。
利用时，不得不又去学了一把vue，再次感叹了一波vue的美感，真的是艺术品。
3 小结这样看起来事情量并不多的一个小项目，花费掉本人近100个小时的韶光，不得不说是个黑洞。
制作途中碰着了各种各样的小问题，文中都没有提及，80%的韶光实在都摊在了这些小问题上。
总之，这是万里长征的一小步，后面还有星辰大海等待我们。
你准备好了吗？
【完】
我是阿图，专注于AI干系内容。
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