micropython当中,如何使用 from import导入另外一个py文件中的带参数的函数def saveofflinedata(title,msg):?

在 micropython 中，可以使用 "from 文件名 import 函数名" 的语法来导入另外一个 .py 文件中的带参数的函数。具体用法示例如下： ``` from 文件名 import saveofflinedata saveofflinedata("标题", "消息") ``` 如果你希望给函数起一个别名，可以这样做： ``` from 文件名 import saveofflinedata as 保存数据保存数据("标题", "消息") ``` 值得注意的是，在 micropython 中，如果导入的文件不在当前目录下，需要指定文件的绝对路径。

写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

suanfa.py: ```python import pandas as pd import numpy as np import torch from torch import nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # Read csv file data = pd.read_csv('shuju.csv') # Normalize the data scaler = MinMaxScaler() data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data[['TotalPrice']]) # Split data into train and test sets def split_data(data, lookback): data_raw = data.to_numpy() data = [] for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data[:train_size, :] test_data = data[train_size:, :] return train_data, test_data train_data, test_data = split_data(data, lookback=4) # Convert to PyTorch tensors train_data = torch.from_numpy(train_data).type(torch.Tensor) test_data = torch.from_numpy(test_data).type(torch.Tensor) # Define hyperparameters input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 output_size = 1 learning_rate = 0.01 num_epochs = 200 # Define LSTM model class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_() out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) # Define loss function and optimizer criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Train the model for epoch in range(num_epochs): outputs = model(train_data) optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, train_data[:, -1, :]) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) # Save the model torch.save(model, 'model.pt') ``` predict.html: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Predict sales</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ url_for('static', filename='layui/css/layui.css') }}"> <script type="text/javascript" src="{{ url_for('static', filename='layui/layui.js') }}"></script> </head> <body> <div class="layui-container"> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-md-offset4 layui-col-md-4"> <h2 class="layui-text-center">Predict sales</h2> <form class="layui-form" action=""> <div class="layui-form-item"> <label class="layui-form-label">Date</label> <div class="layui-input-inline"> <input type="text" name="date" id="date" class="layui-input" placeholder="yyyy/mm"> </div> </div> <div class="layui-form-item"> <div class="layui-input-block"> <button type="button" class="layui-btn layui-btn-normal" onclick="predict()">Predict</button> </div> </div> </form> <div class="layui-text-center"> <h3>Predicted sales:</h3> <h4 id="result"></h4> </div> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> function predict() { var date = document.getElementById("date").value; if (date === "") { layer.msg("Please enter a date"); return; } var year = parseInt(date.split("/")[0]); var month = parseInt(date.split("/")[1]); if (isNaN(year) || isNaN(month)) { layer.msg("Invalid date format"); return; } if (month < 1 || month > 12) { layer.msg("Invalid month"); return; } var data = [[ [{{ test_data[-1, :][0] }}], [{{ test_data[-2, :][0] }}], [{{ test_data[-3, :][0] }}], [{{ test_data[-4, :][0] }}] ]]; var model = "{{ url_for('static', filename='model.pt') }}"; $.ajax({ type: "POST", url: "{{ url_for('predict') }}", data: JSON.stringify({ "year": year, "month": month, "data": data, "model": model }), contentType: "application/json; charset=utf-8", dataType: "json", success: function(result) { document.getElementById("result").innerHTML = result.predicted_sales.toFixed(2); }, error: function(xhr, textStatus, errorThrown) { layer.msg("Error: " + xhr.responseText); } }); } </script> </body> </html> ``` app.py: ```python import os import json import torch from flask import Flask, render_template, request app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24) class SalesDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): x = self.data[index, :-1] y = self.data[index, -1] return x, y @app.route('/') def index(): return render_template('predict.html') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): year = request.json['year'] month = request.json['month'] data = torch.from_numpy(np.array(request.json['data'])).type(torch.Tensor) model = torch.load(request.json['model']) predicted_sales = model(data).item() return json.dumps({'predicted_sales': predicted_sales}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ```

用PY写一个PC版（不是网页版）微信软件聊天辅助工具，程序要用到import win32gui import win32con d盘中的笑话合集.TXT是一个笑话的集合，文档中每个笑话的间隔是空行要求每间隔20分钟向指定名字的好友按指定一个笑话，如果收到“有病”“傻”“有毛病啊”停止发送如果收到’看过了‘’没意思‘就再发下一个笑话

以下是一个可能的解决方案： ```python import time import random import win32gui import win32con # 微信窗口的类名和窗口名 WX_CLASS = "WeChatMainWndForPC" WX_TITLE = "微信" # 笑话文件的路径和发送间隔（秒） JOKE_FILE = "D:\\笑话合集.TXT" SEND_INTERVAL = 20 * 60 # 要发送笑话的好友和发送次数 FRIEND_NAME = "某某" SEND_COUNT = 3 # 笑话列表和当前发送的笑话索引 jokes = [] joke_index = 0 # 读取笑话文件 with open(JOKE_FILE, "r", encoding="utf-8") as f: joke = "" for line in f: if line.strip() == "": jokes.append(joke) joke = "" else: joke += line if joke != "": jokes.append(joke) # 获取微信窗口句柄 hwnd = win32gui.FindWindow(WX_CLASS, WX_TITLE) # 发送笑话的函数 def send_joke(): global joke_index if joke_index >= len(jokes): joke_index = 0 joke = jokes[joke_index] joke_index += 1 win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_SETTEXT, 0, FRIEND_NAME) time.sleep(1) win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_KEYDOWN, win32con.VK_RETURN, 0) win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_KEYUP, win32con.VK_RETURN, 0) time.sleep(1) win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_SETTEXT, 0, joke) time.sleep(1) win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_KEYDOWN, win32con.VK_RETURN, 0) win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_KEYUP, win32con.VK_RETURN, 0) print("发送笑话：", joke) # 循环发送笑话 send_count = 0 last_send_time = time.time() while send_count < SEND_COUNT: # 检查是否收到停止发送的消息 if win32gui.FindWindowEx(hwnd, 0, "Edit", None) != 0: last_msg = win32gui.SendMessage(hwnd, win32con.WM_GETTEXT, 1024, 0) if last_msg in ["有病", "傻", "有毛病啊"]: print("收到停止发送的消息：", last_msg) break elif last_msg in ["看过了", "没意思"]: send_joke() last_send_time = time.time() continue # 检查是否到达发送间隔 if time.time() - last_send_time >= SEND_INTERVAL: send_joke() send_count += 1 last_send_time = time.time() # 随机等待一段时间 time.sleep(random.randint(1, 10)) ``` 这个程序使用了 `win32gui` 和 `win32con` 模块来控制微信窗口，可以实现自动发送笑话的功能。具体实现过程如下： 1. 读取笑话文件，将每个笑话存储在一个列表中。 2. 获取微信窗口的句柄。 3. 定义一个发送笑话的函数，该函数会向指定的好友发送一个笑话，并更新当前发送的笑话索引。 4. 循环发送笑话，直到达到指定的发送次数或收到停止发送的消息。 5. 在每次循环中，先检查是否收到停止发送的消息，如果是则退出循环；否则检查是否到达发送间隔，如果是则调用发送笑话的函数并更新最后发送时间。 6. 在每次循环中，随机等待一段时间，以避免被微信识别为机器人。注意，这个程序只是一个示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改和调试。另外，自动发送消息可能会违反微信的使用协议，使用时需要自行承担风险。

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micropython当中,如何使用 from import导入另外一个py文件中的带参数的函数def saveofflinedata(title,msg):?

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