scale_strategy_id = await ScaleStrategy.create(region_id=get_region_id(), scale_strategy_type='min-max', min_desktops_count=2, max_desktops_count=3, min_available_desktops_count=1, max_available_desktops_count=1, scale_step=1) try: await ScaleStrategy.modify(scale_strategy_id=scale_strategy_id, scale_strategy_name='fvt-test', max_available_desktops_count=3, scale_step=3, min_desktops_count=1) scale_strategys = await ScaleStrategy.all(scale_strategy_name='fvt-test') scale = None for scale_strategy in scale_strategys: if scale_strategy.scale_strategy_id == scale_strategy_id: scale = scale_strategy break assert scale is not None validate_obj( scale, { 'scale_strategy_id': scale_strategy_id, 'scale_strategy_name': 'fvt-test', 'scale_strategy_type': 'min-max', 'min_desktops_count': 1, 'max_desktops_count': 3, 'min_available_desktops_count': 1, 'max_available_desktops_count': 3, 'scale_step': 3 } ) finally: await ScaleStrategy.delete(scale_strategy_id=scale_strategy_id)

这段代码看起来像是一个 Python 异步函数，其中使用了异步库的关键字 `await` 和 `async`。该函数创建了一个名为 `scale_strategy_id` 的变量，并将其赋值为调用 `ScaleStrategy.create()` 方法的结果。该方法的参数包括 `region_id`、`scale_strategy_type`、`min_desktops_count`、`max_desktops_count`、`min_available_desktops_count`、`max_available_desktops_count` 和 `scale_step`。接下来，该函数使用 `try`/`finally` 语句块包装了一些代码。在 `try` 语句块内部，函数调用了 `ScaleStrategy.modify()` 方法，并传入了一些参数，包括 `scale_strategy_id`、`scale_strategy_name`、`max_available_desktops_count` 和 `scale_step`。然后，函数使用 `await` 关键字调用了 `ScaleStrategy.all()` 方法，以获取名为 `fvt-test` 的所有比例策略。接下来，函数使用一个循环遍历返回的列表，并找到了与 `scale_strategy_id` 相匹配的比例策略对象。最后，函数使用 `assert` 语句验证了 `scale` 变量不为空，并且包含了特定的属性值。在 `finally` 语句块内部，函数调用了 `ScaleStrategy.delete()` 方法，以删除该比例策略对象。