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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