优化下列代码,不改变原来逻辑和用途,提高性能:def read_jsonfile(file_path): """ 读取all_track.geojson数据 :param file_path:文件路径 :return: 整个字典 """ with open(file_path, encoding='utf-8') as file: features = json.loads(file.read()) return features
时间: 2024-03-21 14:39:20 浏览: 57
可以通过使用`json.load()`代替`json.loads(file.read())`来提高性能,因为前者可以直接从文件对象中读取数据而无需将整个文件读取到内存中。另外,可以添加`try...except`语句来处理文件打开失败的异常情况,如下所示:
```python
import json
def read_jsonfile(file_path):
"""
读取all_track.geojson数据
:param file_path:文件路径
:return: 整个字典
"""
try:
with open(file_path, encoding='utf-8') as file:
return json.load(file)
except OSError:
print(f"Could not open/read file: {file_path}")
return None
```
这种方法可以更高效地读取JSON文件,并且在文件读取失败时进行错误处理。
相关问题
分析代码: def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复,所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)
这是一个 Python 类中的一个方法,方法名为 `_read_spilt_up_track_file`,属于私有方法。代码的作用是从指定路径 `input_path` 中读取类型为 "trajectory" 和 "Lane" 的输入瓦片特征,并将其转化为轨迹线段对象,并存储到类的实例变量 `tracks` 中,同时将所有的轨迹线段对象构建成空间索引对象,以便进行位置查询。
具体实现的步骤为:
1. 调用 `read_inputh_tiles_feature` 函数读取输入瓦片特征,将返回的字典类型的数据存储到 `tiles_features` 变量中,其中字典的键为瓦片 ID,字典的值为该瓦片中的特征列表。
2. 创建一个空列表 `ordinary_track`,用于存储构建好的轨迹线段对象。
3. 遍历 `tiles_features` 字典,对于每一个瓦片 ID 和特征列表,都进行以下操作:
a. 遍历特征列表,对于每一个特征,将其几何坐标、属性信息等构建成一个轨迹线段对象 `f_line`。
b. 设置轨迹线段对象的最大速度和最小速度属性。
c. 将轨迹线段对象的 ID 设置为瓦片 ID 和轨迹 ID 的组合。
d. 将轨迹线段对象的线段存储到 `ordinary_track` 列表中,将轨迹线段对象存储到 `tracks` 字典中。
4. 将 `ordinary_track` 列表构建成 STRtree 空间索引对象,并存储到实例变量 `ordinary_tracks_map` 中。
需要注意的是,该方法依赖于 `MyLine` 类和 `read_inputh_tiles_feature` 函数,需要保证它们的正确性并且能够读取到正确的特征数据。另外,该方法没有返回值,因为它直接修改了类的实例变量。
分析以下代码: def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复,所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)
这段代码是一个类中的一个方法,方法名为"_read_spilt_up_track_file"。这个方法会读取一个输入路径中的特征文件,并将每个特征转换成一个MyLine对象,然后将其添加到一个名为"ordinary_track"的列表中。同时,这个MyLine对象的id属性被设置为tile_id_and_lane_id,而tile_id_and_lane_id是由tile_id和特征的id组成的字符串。这个id属性可以用于后续的轨迹查询。
在这个方法中,还创建了一个名为"tracks"的字典,用于存储每个MyLine对象。这个字典的键是tile_id_and_lane_id,值是对应的MyLine对象。
最后,这个方法将ordinary_track中的所有MyLine对象添加到一个名为"ordinary_tracks_map"的STRtree对象中。STRtree是一种空间索引数据结构,用于快速地查询空间范围内的对象。这个"ordinary_tracks_map"对象可以用于后续的轨迹查询。
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