line.split()函数需要import哪个库

时间: 2024-03-09 21:50:53 浏览: 138
其实不需要引入任何库,因为`split()`函数是Python自带的字符串方法,可以直接对字符串对象使用,例如: ```python line = "Hello, world!" words = line.split() print(words) # ['Hello,', 'world!'] ``` 上面的代码中,我们并没有引入任何库,直接对字符串对象`line`使用了`split()`方法,将其分割成了一个包含两个元素的列表。
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修正以下代码:import java.io.*; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Scanner; public class Sever { // 保存所有用户的用户名和密码 private static Map<String, String> userMap = new HashMap<>(); // 指定的目录 private static File rootDir = null; // 保存所有登录的用户信息 private static Map<String, String> loginInfo = new HashMap<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { // 从配置文件中读取用户信息和目录信息 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("config.txt")); String line = null; while ((line = reader.readLine()) != null) { if (line.startsWith("user:")) { String[] user = line.split(":"); userMap.put(user[1], user[2]); } if (line.startsWith("dir:")) { String[] dir = line.split(":"); rootDir = new File(dir[1]); } } reader.close(); // 启动服务器 ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8000); int count = 0; System.out.println("服务器启动成功!"); while (true) { // 监听客户端连接 Socket socket = serverSocket.accept(); count++; System.out.println("第" + count + "个客户端连接成功!"); // 处理客户端请求 new Thread(new ServerThread(socket)).start();

以下是代码修正: ```java import java.io.*; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Scanner; public class Server { // 保存所有用户的用户名和密码 private static Map<String, String> userMap = new HashMap<>(); // 指定的目录 private static File rootDir = null; // 保存所有登录的用户信息 private static Map<String, String> loginInfo = new HashMap<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { // 从配置文件中读取用户信息和目录信息 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("config.txt")); String line = null; while ((line = reader.readLine()) != null) { if (line.startsWith("user:")) { String[] user = line.split(":"); userMap.put(user[1], user[2]); } if (line.startsWith("dir:")) { String[] dir = line.split(":"); rootDir = new File(dir[1]); } } reader.close(); // 启动服务器 ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8000); int count = 0; System.out.println("服务器启动成功!"); while (true) { // 监听客户端连接 Socket socket = serverSocket.accept(); count++; System.out.println("第" + count + "个客户端连接成功!"); // 处理客户端请求 new Thread(new ServerThread(socket, userMap, rootDir, loginInfo)).start(); } } } class ServerThread implements Runnable { private Socket socket; private Map<String, String> userMap; private File rootDir; private Map<String, String> loginInfo; public ServerThread(Socket socket, Map<String, String> userMap, File rootDir, Map<String, String> loginInfo) { this.socket = socket; this.userMap = userMap; this.rootDir = rootDir; this.loginInfo = loginInfo; } @Override public void run() { try { // 获取输入输出流 BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream())); PrintWriter writer = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true); // 接收客户端请求 String request = reader.readLine(); if (request == null) { return; } System.out.println("客户端请求:" + request); // 登录处理 if (request.startsWith("login:")) { String[] login = request.split(":"); String username = login[1]; String password = login[2]; if (userMap.containsKey(username) && userMap.get(username).equals(password)) { loginInfo.put(socket.getInetAddress().getHostAddress(), username); writer.println("login success"); } else { writer.println("login fail"); } } // 列出目录内容处理 else if (request.equals("list")) { String username = loginInfo.get(socket.getInetAddress().getHostAddress()); if (username == null) { writer.println("not login"); } else { File[] files = rootDir.listFiles(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("total ").append(files.length).append("\n"); for (File file : files) { sb.append(file.getName()).append("\n"); } writer.println(sb.toString()); } } // 下载文件处理 else if (request.startsWith("get:")) { String filename = request.substring(4); String username = loginInfo.get(socket.getInetAddress().getHostAddress()); if (username == null) { writer.println("not login"); } else { File file = new File(rootDir, filename); if (!file.exists()) { writer.println("file not exist"); } else if (!file.isFile()) { writer.println("not a file"); } else { writer.println("file start"); FileInputStream fis = new FileInputStream(file); byte[] buffer = new byte[1024]; int len; while ((len = fis.read(buffer)) != -1) { socket.getOutputStream().write(buffer, 0, len); } fis.close(); socket.getOutputStream().flush(); writer.println("file end"); } } } // 未知请求处理 else { writer.println("unknown request"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { socket.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } ``` 在主程序中,将 ServerThread 构造函数中需要的参数传入,确保 ServerThread 中可以使用这些参数。 在 ServerThread 中,将所有需要使用的变量都作为成员变量传入构造函数中,确保可以在 run 方法中使用。 另外,在处理下载文件请求时,需要将文件内容以字节流的形式写入输出流,否则客户端无法正确接收到文件。

package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()在RDD前加入处理缺失值

你可以使用 `map` 函数对 RDD 进行处理缺失值,具体做法如下: 1. 首先,将需要处理缺失值的列使用 `filter` 函数筛选出来,比如说,我们要处理的是 `quantity` 列和 `money` 列,那么我们可以这样做: ```scala val filteredRDD = salesRDD.filter(sale => sale.quantity != 0 && sale.money != 0.0) ``` 2. 然后,对筛选出来的 RDD 进行 map 操作,将缺失值替换为默认值,比如说,我们将 `quantity` 列中的缺失值替换为 1,将 `money` 列中的缺失值替换为 0.0,代码如下: ```scala val cleanedRDD = filteredRDD.map(sale => Sale(sale.cardId, sale.productId, sale.productName, if (sale.quantity == 0) 1 else sale.quantity, if (sale.money == 0.0) 0.0 else sale.money)) ``` 这样,就可以处理缺失值了。
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