def verify_node(self, node): posx = self.calc_grid_position(node.x, self.minx) posy = self.calc_grid_position(node.y, self.miny) if posx < self.minx: return False elif posy < self.miny: return False elif posx >= self.maxx: return False elif posy >= self.maxy: return False if self.obmap[int(node.x)][int(node.y)]: return False return True

时间: 2023-12-05 09:04:33 浏览: 36
这段代码看起来是用于验证一个节点是否在地图中可行的函数。它主要进行了以下几个判断: 1. 根据节点的 x 和 y 坐标计算出它在地图上的位置,并判断它是否超出了地图边界。 2. 判断这个节点所在的位置是否有障碍物。 如果节点通过了这些判断,那么它就是一个可行的节点,返回 True。如果没有通过其中任何一个判断,那么它就是不可行的节点,返回 False。
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import aiohttp import asyncio from fake_useragent import UserAgent from pyquery import PyQuery as pq import time ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='D:/Pycharm/fake_useragent.json') lists = [] start = time.time() def ua_random(): headers = { 'use_agent' : ua.random } return headers async def scrape_text(url): async with aiohttp.ClientSession(headers=ua_random()) as session: async with session.get(url) as response: result = await response.text() await session.close() return result async def scrap_url(html): doc = pq(html) links = doc('.clearfix li a') for link in links.items(): lists.append('https://pic.netbian.com' + link.attr('href')) async def scrap_index(page): url = f'https://pic.netbian.com/4kmeinv/index_{page}.html' html = await scrape_text(url) await scrap_url(html) async def main(): scrap_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrap_index(page)) for page in range(2, 10)] await asyncio.gather(*scrap_index_tasks) print(lists) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) print('总用时:', time.time()-start)

这段代码是一个使用异步IO库aiohttp和asyncio实现的爬虫程序,爬取了网站https://pic.netbian.com/4kmeinv/上的内容,将所有图片的链接保存到了一个名为lists的列表中。 具体来说,程序使用fake_useragent库生成一个随机的User-Agent头部,然后使用aiohttp库的ClientSession类和get方法请求网页,获取到响应后,使用pyquery库解析网页内容,获取所有图片链接,并将链接拼接成完整的URL,保存到lists列表中。程序使用asyncio.gather方法并发执行多个任务,提高了爬取的效率。 不过,需要注意的是,这段代码爬取的网站可能存在反爬机制,使用此代码做爬虫可能会导致IP被封禁。同时,爬取的内容可能存在版权问题,请务必遵守相关法律法规。

kivyMD 里如何访问布局类里定义的控件的id , 比如 kv='''<ClickableText>: size_hint_y: None height: text_verify_code.height MDTextField: id: text_verify_code text: root.user_code hint_text: "Code Received" icon_left: "message" ''' 中的 id: text_verify_code

要访问布局类中定义的控件的ID,你可以使用`ids`属性来引用它们。在你的例子中,你可以通过`root.ids.text_verify_code`来访问`MDTextField`控件。 以下是一个示例代码,演示如何在布局类中访问控件的ID: ```python from kivy.app import App from kivy.lang import Builder from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout KV = ''' <ClickableText>: size_hint_y: None height: text_verify_code.height MDTextField: id: text_verify_code text: root.user_code hint_text: "Code Received" icon_left: "message" ''' class ClickableText(BoxLayout): user_code = "12345" class MyApp(App): def build(self): Builder.load_string(KV) return ClickableText() def on_start(self): text_field = self.root.ids.text_verify_code print(text_field.text) if __name__ == '__main__': MyApp().run() ``` 在这个示例代码中,我们定义了一个名为`ClickableText`的自定义布局类,并将其作为根组件加载到应用程序中。在`on_start`方法中,我们使用`self.root.ids.text_verify_code`来访问布局类中定义的`MDTextField`控件,并打印出它的文本。 你可以在自己的KivyMD应用程序中使用这个示例代码,并根据需要进行修改。希望对你有帮助!

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData) 这段代码,为什么output = self.forward(batch_x)总是输出相同的值

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

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