def get_data(self, name): if 'coco' in name: data_dir = DatasetCatalog.DATA_DIR attrs = DatasetCatalog.DATASETS[name] args = dict( root=join(data_dir, attrs['img_dir']), ann_file=join(data_dir, attrs['ann_file']), ) return dict( factory='COCODataset', args=args, ) else: raise RuntimeError('Only support coco format dataset now!')解释这段代码

时间: 2024-02-14 20:31:53 浏览: 163
这段代码是一个名为`get_data`的方法。它接受一个参数`name`作为输入。如果输入的`name`中包含字符串'coco',则会执行以下操作: 1. 获取数据目录路径`data_dir`,该路径来自`DatasetCatalog.DATA_DIR`。 2. 获取数据集属性`attrs`,该属性来自`DatasetCatalog.DATASETS`字典中的`name`键对应的值。 3. 创建一个字典`args`,包含以下键值对: - 'root':数据集图片目录的路径,由`data_dir`和`attrs['img_dir']`拼接而成。 - 'ann_file':数据集注释文件的路径,由`data_dir`和`attrs['ann_file']`拼接而成。 4. 返回一个字典,包含以下键值对: - 'factory':数据集的工厂类名称,此处为'COCODataset'。 - 'args':包含数据集参数的字典。 如果输入的`name`不包含'coco'字符串,则会抛出一个运行时错误,提示只支持COCO格式的数据集。
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import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 `doWork` 函数中使用了 `parse` 变量,但是该变量未在 `doWork` 函数中定义或传递。您需要将 `parse` 变量作为参数传递给 `doWork` 函数,或者将其定义为全局变量,以便在 `doWork` 函数中使用它。如果您决定使用全局变量,请确保在使用它之前已经对其进行了定义。

import http.clientfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingprefix = "save/"readed_path = set()cur_path = []new_path = []lock = threading.Lock()cond=threading.Condition()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path: readed_path.add(self.href) lock.acquire() new_path.append(self.href) lock.release() # print("end tag in list :" + str(self.tag)) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args)怎么设置文件的保存路径

可以在代码中添加一个全局变量 `prefix`,然后在 `LoadHtml()` 函数中拼接上该路径,如下所示: ```python def LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" # 保存文件 file_name = file_path.replace("/", "_") + ".html" file_path_with_prefix = prefix + file_name with open(file_path_with_prefix, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args) ``` 这里将文件名设为 URL 中的路径部分(不含域名)用下划线连接起来,然后添加前缀 `prefix`,最终形成完整的文件路径。在保存文件时,使用 `with open()` 语句打开文件,确保文件关闭。
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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

请详细解释以下代码并给每行代码添加注释:#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url,继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup #数据爬取 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'} # 步骤4 数据爬取:解析租房房产信息 def getdetail(url, info=[]): try: response = requests.get(url, headers=header) html_doc = response.text soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') alldetail = soup.findAll('div', attrs={'content__list--item'}) for details in alldetail: details = details.get_text() details = details.replace(' ', '').split('\n') while "" in details: details.remove("") while "/" in details: details.remove("/") info.append(details) return info except Exception as e: print(e) return getdetail(url) info = [] for page in range(1, 21): url = 'https://gz.lianjia.com/zufang/zengcheng/pg' + str(page) print("\r开始抓取数据", end='') info += getdetail(url) #保存数据 def getkey(info, key=''): ls = [] for i in info: if key in i: ls.append(key) else: ls.append('') return ls def getdata(info): name = [i[0] for i in info] address = [i[1] for i in info] area = [i[2] for i in info] oriented = [i[3] for i in info] type = [i[4] for i in info] floor = [i[5] for i in info] price = [i[-1] for i in info] traffic = getkey(info, '近地铁') hardcover = getkey(info, '精装') paymonth = getkey(info, '月租') return pd.DataFrame({ 'name': name, 'address': address, 'area': area, 'oriented': oriented, 'type': type, 'floor': floor, 'price': price, 'traffic': traffic, 'hardcover': hardcover, 'paymonth': paymonth }) data = getdata(info) data.to_csv('data.csv',index=False)

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