def check_add_line(num): # 检查添加线路是否存在的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): if num in key: return True except: break

时间: 2024-02-10 11:33:00 浏览: 57
这是一个 Python 函数,名为 `check_add_line()`,用于检查添加线路是否存在。 函数的第一行是函数定义,其中 `def` 是 Python 中定义函数的关键字,`check_add_line(num)` 是函数的名称,括号内有一个参数 `num`,表示需要检查的线路号,冒号表示函数定义的结束。 函数体内第一行使用 `with` 语句打开了一个名为 `line_info.pkl` 的文件,并使用 `rb` 模式读取文件内容。`pickle.load(fp)` 将文件内容反序列化为 Python 对象并返回,如果文件已经读取完毕,则会抛出 `EOFError` 异常,此时程序将跳出循环并执行函数体内的最后一行。 在循环中,程序通过遍历字典 `data` 中的所有元素,判断参数 `num` 是否在字典的键中出现,如果存在,则返回 `True`,表示该线路已经存在;否则,继续遍历,直到字典中的所有元素都被遍历完毕,或者找到了匹配的线路号。 需要注意的是,函数体内使用了 `try...except` 语句,这是为了避免在遍历字典时出现异常导致程序崩溃,因为字典中的元素数目是不确定的,有可能会出现异常。
相关问题

解释下列代码的意思def line_find(): # 线路查询的函数 num = input('请输入你要查询的线路:\n').strip() if line_check(num): pass else: print('您要查找的线路不存在....') def site_check(): # 判断站点是否存在的函数 res = [] with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: num = input('请输入你要查询的站点名:\n').strip() while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): ls = str(value) if num in ls: res.append(f'经过{num}站点的线路为{key}号线') continue except: break if res: print(res) return True else: return False def line_check(num): # 判断是否存在线路的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) if num in data: print(f'{num}号线的路线经过的站点为{data[num]}') return True except: break def show_site(num): # 展示特定线路中的站点的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) if num in data: return data[num] except: break def direct_line(begin, end): # 判断线路直达的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): ls = str(value) if begin in ls and end in ls: print(f'您可以通过{key}号线路直接到达') return True except: break

这段代码定义了五个函数,分别是: 1. line_find():用于查询特定线路信息,需要用户输入要查询的线路号,如果线路号存在则调用line_check()函数,否则打印“您要查找的线路不存在”。 2. site_check():用于查询特定站点信息,需要用户输入要查询的站点名,从“line_info.pkl”文件中读取数据,遍历所有线路,如果存在经过该站点的线路则将其加入res列表中返回。如果res列表不为空则打印结果并返回True,否则返回False。 3. line_check(num):用于判断是否存在特定线路,需要传入一个线路号num,从“line_info.pkl”文件中读取数据,遍历所有线路,如果存在该线路则打印其路线经过的站点并返回True,否则返回False。 4. show_site(num):用于展示特定线路中的站点,需要传入一个线路号num,从“line_info.pkl”文件中读取数据,如果存在该线路则返回其经过的站点列表。 5. direct_line(begin, end):用于判断两个站点之间是否存在直达线路,需要传入起点begin和终点end,从“line_info.pkl”文件中读取数据,遍历所有线路,如果存在同时经过起点和终点的线路则打印其线路号并返回True,否则返回False。

def show_line_all(): # 展示所有线路的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): print(f'{key}线路经过的站点是{value}') except: break

这是一个 Python 函数,名为 `show_line_all()`,用于展示所有公交线路的信息。 函数的第一行是函数定义,其中 `def` 是 Python 中定义函数的关键字,`show_line_all()` 是函数的名称,括号内没有参数,冒号表示函数定义的结束。 函数体内第二行使用 `with` 语句打开名为 `line_info.pkl` 的文件,并以二进制读取模式打开它。`pickle.load(fp)` 将文件内容反序列化为 Python 对象并返回,如果文件已经读取完毕,则会抛出 `EOFError` 异常,此时程序将跳出循环并执行函数体内的最后一行。 在循环中,程序通过遍历字典 `data` 中的所有元素,分别输出每个线路号和经过的站点信息。最后一行使用 `break` 语句跳出循环。 需要注意的是,函数体内使用了 `try...except` 语句,这是为了避免在遍历字典时出现异常导致程序崩溃,因为字典中的元素数目是不确定的,有可能会出现异常。
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# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

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