下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件,将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力,看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量
时间: 2023-06-24 18:06:28 浏览: 72
这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类,它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中,初始化函数接收一个参数 args,表示训练器的一些配置参数;setup_model() 方法用于构建模型。而枚举数据集的函数则用于加载数据集,将数据存储在 data_dict 中,并枚举所有数据中出现的特征(features)和目标(targets)。最终,该类还定义了两个实例变量:number_of_nodes 表示节点数量,feature_map 是一个字典,用于将特征映射到数字编号。
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class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()
这是一个名为InfoDisScanner的类,它是一个信息扫描器。它有一个初始化方法`__init__`,接受两个参数:timeout(超时时间,默认为600秒)和args(其他参数)。在初始化方法中,它设置了一些属性,包括START_TIME(开始时间,使用time.time()获取当前时间)、TIME_OUT(超时时间)、args、LINKS_LIMIT(最大扫描文件夹数)、full_scan(是否进行完整扫描的标志)等。
它还有一个`_init_rules`方法,用于初始化规则。
该类还有一些属性,包括url_queue(用于存储待扫描的URL)、urls_processed(已处理的URL集合)、urls_enqueued(已添加到队列中的URL集合)和lock(线程锁)。
class MyClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): instance = super.__new__(cls) return instance def __init__(self, *args, **kwargs): pass这串数据有什么问题?
这段代码在 MyClass 类的 `__new__` 方法中使用了 `super`,但是没有指定调用 `super` 的具体父类。因此,这会导致 `super` 调用的是 `object` 类的 `__new__` 方法,而不是 MyClass 的父类的 `__new__` 方法。
为了解决这个问题,应该将 `super` 调用中的 `cls` 参数改为 `MyClass`,以明确调用 MyClass 的父类的 `__new__` 方法。此外,`__new__` 方法应该返回实例对象,而不是 `super.__new__(cls)`,应该是 `super().__new__(cls)`。
因此,正确的代码应该是:
```
class MyClass:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
instance = super(MyClass, cls).__new__(cls)
return instance
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
```
这样,MyClass 的 `__new__` 方法就会正确地调用其父类的 `__new__` 方法,并返回实例对象。