module zcy_602( input [3:0] S, //3bit输入 input en,//是能信号,高有效 output reg [6:0] D //8bit译码输出 ); always @( en or S )begin //电平敏感 if (en==1 b1) begin

这是一个 Verilog 代码段，实现了一个 4 位译码器，其中 S 是 4 位输入，en 是使能信号，D 是 7 位输出。当 en 为高电平时，根据输入的 S 信号进行译码，将对应的输出信号置为高电平。代码中使用了 always @(...) 的语法，表示只要括号里的变量有变化，就会执行其中的代码。

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module zcy_602( input [3:0] S, //3bit输入 input en,//是能信号，高有效 output reg [6:0] D //8bit译码输出 ); always @( en or S )begin //电平敏感 if (en==1'b1) begin case(S) 4'd1: D = 7'b0110000; 4'd2: D = 7'b1101101; 4'd3: D = 7'b1111001; 4'd4: D = 7'b0110011; 4'd5: D = 7'b1011011; 4'd6: D = 7'b1011111; 4'd7: D = 7'b1110000; 4'd8: D = 7'b1111111; 4'd9: D = 7'b1111011; default : D = 7'b0000000; //分支齐全完备，避免生成锁存器 endcase end else begin D = 7'b0000001; end end endmodule对应的测试文件代码

该代码段的测试文件代码应该包括实例化该模块，并向其中的输入信号 S 和 en 分别赋值。例如：

module test_zcy_602;

reg [3:0] S;
reg en;
wire [6:0] D;

zcy_602 uut(
    .S(S),
    .en(en),
    .D(D)
);

initial begin
    S = 4'b0000;
    en = 1'b0;
    #10;
    en = 1'b1;
    #10;
    S = 4'b0001;
    #10;
    S = 4'b0010;
    #10;
    S = 4'b0011;
    #10;
    S = 4'b0100;
    #10;
    S = 4'b0101;
    #10;
    S = 4'b0110;
    #10;
    S = 4'b0111;
    #10;
    S = 4'b1000;
    #10;
    S = 4'b1001;
    #10;
    S = 4'b1010;
    #10;
    S = 4'b1011;
    #10;
    S = 4'b1100;
    #10;
    S = 4'b1101;
    #10;
    S = 4'b1110;
    #10;
    S = 4'b1111;
    #10;
    en = 1'b0;
end

endmodule

这里的测试文件代码通过实例化模块，并在模拟器中对其进行仿真。首先将输入信号 S 和 en 初始化为 0 和 0，等待 10 个时间单位后将 en 置为 1，然后逐个改变输入信号 S 的值，验证对应的输出 D 是否正确。最后将 en 重新置为 0，结束仿真。

如何在这串代码的基础实现添加3个新的excel表格进去from py2neo import * graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111')) graph.delete_all() import csv row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'], [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'], [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'], [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'], [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'], [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'], [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'], [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'], [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],] with open('data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(row_list) print("输入完成") with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) print(data[1]) # 测试

可以通过以下步骤添加新的Excel表格：

1. 在代码所在的目录下创建新的Excel文件，例如 `data2.xlsx`、`data3.xlsx`。

2. 将新的数据写入新的Excel文件中，可以使用 `pandas` 库读取数据并将数据写入Excel文件中，也可以使用 `openpyxl` 库直接读写Excel文件。

3. 在代码中使用 `csv` 或其他适当的库读取新的Excel文件，并将其数据写入Neo4j数据库中。具体实现可参考以下示例代码：

from py2neo import *
import csv

# 创建图数据库连接
graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111'))
graph.delete_all()

# 添加第一个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'],
           [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'],
           [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'],
           [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'],
           [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'],
           [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'],
           [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'],
           [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'],
           [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'],
           [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],]

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第一个Excel表格已添加")

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第一个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")

# 添加第二个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [10, 'Lucy', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [11, 'Lily', '24', 'woman', 'Shanghai'],
           [12, 'Sophie', '24', 'woman', 'Shanghai'],
           [13, 'Emily', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [14, 'Lucy', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [15, 'Kate', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [16, 'Wangwu', '24', 'man', 'ShanDong'],
           [17, 'Zhaoliu', '24', 'man', 'ShanDong'],
           [18, 'Sunqi', '24', 'man', 'Beijing'],
           [19, 'Zhangsan', '24', 'man', 'JiangSu'],]

with open('data2.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第二个Excel表格已添加")

with open('data2.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第二个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")

# 添加第三个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [20, 'Tom', '25', 'man', 'Beijing'],
           [21, 'Jerry', '25', 'man', 'Shanghai'],
           [22, 'Jack', '25', 'man', 'Shanghai'],
           [23, 'Alice', '25', 'woman', 'Beijing'],
           [24, 'Tom', '25', 'man', 'Beijing'],
           [25, 'Jenny', '25', 'woman', 'Beijing'],
           [26, 'Zhangsan', '25', 'man', 'ShanDong'],
           [27, 'Lisi', '25', 'man', 'ShanDong'],
           [28, 'Wangwu', '25', 'man', 'Beijing'],
           [29, 'Lucy', '25', 'woman', 'JiangSu'],]

with open('data3.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第三个Excel表格已添加")

with open('data3.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第三个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")