reader.readRecord()

时间: 2023-10-10 15:09:51 浏览: 83
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tensorflow之tf.record实现存浮点数数组

`reader.readRecord()` 是一个函数调用，它的作用是从数据流中读取一条记录。具体实现取决于 `reader` 对象的类型和定义。通常情况下，`reader` 对象是一个文件读取器或者是一个数据库连接器，用于从文件或者数据库中读取数据。`readRecord()` 方法则是针对特定数据格式的实现，例如 CSV 或者 JSON 格式。在调用 `readRecord()` 方法之前，需要先创建 `reader` 对象，并且设置好读取的起始位置和读取的数量等参数。
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String column1 = record.get("Column1"); String column2 = record.get("Column2"); // 处理其他列... System.out.println(column1 + ", " + column2); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); ...
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读取Excel格式CSV格式文件

while (reader.readRecord()) { for (int i = 0; i < reader.getHeaderCount(); i++) { System.out.print(reader.get(i) + "\t"); } System.out.println(); } reader.close(); } catch (Exception e) { e....

from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader from data_define import Record text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") jan_data:list[Record] = text_file_reader.read_data() feb_data:list[Record] = json_file_reader.read_data() # 将2个月份的数据合并为1个list来存储 all_data:list[Record] = jan_data + feb_data # 开始进行数据计算 # {“2011-01-01”：1534，“2011-01-02”：300} data_dict = {} for record in all_data: if record.date in data_dict.keys(): # 当前日期已经有记录了，所以和老记录做累加即可 data_dict[record.data] += record.money else: data_dict[record.data] = record.money print(data_dict)

然后，你调用了它们的read_data()方法，并将返回的结果存储在jan_data和feb_data列表中。 接下来，你将两个月份的数据合并到一个名为all_data的列表中。 然后，你创建了一个空字典data_dict，用于存储...

from file_define import * from data_define import * text_file_reader = TextFileReader("D:\\BaiduNetdiskDownload\\资料\\第13章资料\\2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:\\BaiduNetdiskDownload\\资料\\第13章资料\\2011年2月销售数据JSON.txt") """ 参数: jan_data: 处理后的 一月份 数据 feb_data: 处理后的 二月份 数据 """ jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data() feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data() # 两个月的数据存放在：all_data 中 list类型 all_data: list[Record] = jan_data + feb_data data_dict: dict[str, int] = {} for record in all_data: if record.date not in data_dict.keys(): data_dict[record.date] = record.money print(f"data_dict:{data_dict}\trecord.money{record.money}") else: data_dict[record.date] = data_dict[record.date] + record.money 如何理解for循环的代码

如果不存在，就将 record.date 作为键，record.money 作为对应的值添加到 data_dict 中，并打印出相应的信息。如果 record.date 已经存在于 data_dict 的键中，就将 record.money 加到对应的值上。 ...

class FileReader: def read_date(self) -> list[Record]: pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_date(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() date_list = line.split(" , ") record = Record(date_list[0], date_list[1], int(date_list[2]), date_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("E:/111.txt") text_file_reader.read_date()

FileReader是一个基类，它有一个抽象方法read_data，返回一个Record类型的列表。TextFileReader是FileReader的子类，它重写了read_data方法，用于读取文本文件并解析其中的数据。 在主程序中，创建了一...

class FileReader: def read_date(self) -> list[Record]: pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_date(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() date_list = line.split(" , ") record = Record(date_list[0], date_list[1], int(date_list[2]), date_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("E:/111.txt") text_file_reader.read_date()为什么报错

另外，代码中的read_date方法返回了一个list[Record]类型的结果注解。请注意，Python中没有直接支持泛型的语法，正确的写法应该是List[Record]。 请检查是否正确导入了Record类，并确保该类已经正确定义。...

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写（实现抽象方法）父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.loads(line) record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.read_data() for l in list1: print(l) for l in list2: print(l)

这些类用于读取文件并将其内容转换为Record对象的列表。 在代码的主程序部分，你创建了一个TextFileReader对象和一个JsonFileReader对象，分别读取了两个不同格式的文件。然后，你使用read_data()方法读取...
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EasyExcel.read 如何判断数据量

.doRead(record -> { rowCount++; // 这里处理每条记录 }); } int dataSize = rowCount; // 这就是数据的行数，即数据量 在这个例子中，YourDataClass.class 需替换为你实际的数据模型类名。

Traceback (most recent cal1 last): 55. File"C:/Users/芹玖/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python.py",line 4 56. in <module) class ScoreRecordBookGUI: File"C:/Users/芹玖/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python.py",line 1 57. 58. 0,in ScoreRecordBookGUI self.student id label=tk.Label(root, text=”学号”) 59. NameError:name'rootTis not defined 60. Ln:39Col:061. def query_score(self): query_id=self.stude query _name =self.stu with open("score reco reader =csv.readi for row in reader if row[0]四- print("学 ·ameu

第一个错误是在第 57 行，应该将“0”拼写成“self”，即“self.in_score_record_book_gui”。第二个错误是在第 58 行，应该将“root”拼写正确。第三个错误是在第 59 行，应该将“self.student_id_label”和“self....

com.csvreader

- readRecord()：读取下一行数据。 - get(String columnName)：获取当前行指定列的字段值。 - getHeader()：获取CSV文件的表头信息。 2. CsvWriter类：用于写入数据到CSV文件。 - writeRecord(String[] values)...

func SaveOS() { var data []model.HistoryMessages gorm.DB.Find(&data) file, err := os.Create("data.csv") if err != nil { panic(err) } defer file.Close() writer := csv.NewWriter(file) defer writer.Flush() writer.Write([]string{"SendId", "ReceiveId", "Object", "Media", "Content", "SendTime"}) for _, message := range data { record := []string{ message.SendId, message.ReceiveId, message.Object, message.Media, message.Content, message.SendTime.Format("2006-01-02 15:04:05"), } writer.Write(record) } }帮我把这代码生成的文件使用aes加密，写出完整代码

records, err := reader.ReadAll() if err != nil { log.Fatalln("Unable to parse file " + "data.csv") } // 生成随机密钥和向量 key := make([]byte, 32) if _, err := rand.Read(key); err != nil { ...

ZipEntry 转换 CsvReader

while (csvReader.readRecord()) { String[] values = csvReader.getValues(); for (String value : values) { System.out.print(value + ","); } System.out.println(); } csvReader.close(); } zipFile....

spark-shell 根据MySQL的shtd_industry库中MachineData表，根据以下要求转换：获取数据后，首先解析列MachineRecordData的数据（数据格式为xml，采用dom4j解析），并获取每条数据的主轴转速，主轴倍率，主轴负载，进给倍率，进给速度，PMC程序号，循环时间，运行时间，有效轴数，总加工个数，已使用内存，未使用内存，可用程序量，注册程序量等相关的值（若该条数据没有相关值，则设置默认值为0.0），同时转换machine_record_state字段的值，若值为报警，则填写1，否则填写0，将数据保存在dwd.fact_machine_learning_data，使用cli按照machine_record_id升序排序，查询dwd.fact_machine_learning_data前1条数据

val document = reader.read(new InputSource(new StringReader(xmlData))) document.getRootElement.element(key).getText.toDouble }.getOrElse(0.0) }) // 转换数据集 val transformedDF = jdbcDF.select( $...

Spark-shell 根据dwd库中fact_machine_data表（或MySQL的shtd_industry库中MachineData表），根据以下要求转换：获取最大分区（MySQL不用考虑）的数据后，首先解析列machine_record_data（MySQL中为MachineRecordData）的数据（数据格式为xml，采用dom4j解析，解析demo在客户端/home/ubuntu/Documents目录下），并获取每条数据的主轴转速，主轴倍率，主轴负载，进给倍率，进给速度，PMC程序号，循环时间，运行时间，有效轴数，总加工个数，已使用内存，未使用内存，可用程序量，注册程序量等相关的值（若该条数据没有相关值，则按下表设置默认值），同时转换machine_record_state字段的值，若值为报警，则填写1，否则填写0，以下为表结构，将数据保存在dwd.fact_machine_learning_data，使用cli按照machine_record_id升序排序，查询dwd.fact_machine_learning_data前1条数据

val document = reader.read(new InputSource(new StringReader(xmlString))) // 获取根节点 val root = document.getRootElement() // 解析 XML，返回 Map Map( "MainShaftSpeed" -> (root.elementText(...
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