id_list = [i[0] for i in data]

时间: 2023-11-16 09:05:32 浏览: 34
这行代码是用列表推导式来提取二维列表中每个子列表的第一个元素,然后将这些元素放入一个新列表中。假设原始的二维列表为 data,那么这行代码就相当于: ``` id_list = [] for i in data: id_list.append(i[0]) ``` 其中,`i[0]` 表示取每个子列表的第一个元素,`append()` 方法用于将这个元素添加到新列表 `id_list` 中。使用列表推导式可以让代码更简洁、易读。
相关问题

优化这段代码: def update_linemanagement(self): select_data = { } test_total_data = self.service_search_all(MongoConfig.sys_test_line_management, **{"select_data": select_data}) logger.warning(test_total_data) data = test_total_data.get("data") for i in data: new_list = i.get("asset_id") logger.warning(new_list) set_new_list=set(new_list) new_dict = {"asset_id":set_new_list } i.update(new_dict) self.service_simple_create_or_modify(MongoConfig.sys_test_line_management, i) return {"msg":"成功更新"}

以下是对代码进行的一些优化: ```python def update_linemanagement(self): select_data = {} test_total_data = self.service_search_all(MongoConfig.sys_test_line_management, **{"select_data": select_data}) logger.warning(test_total_data) data = test_total_data.get("data") for i in data: new_list = set(i.get("asset_id")) logger.warning(new_list) i["asset_id"] = new_list self.service_simple_create_or_modify(MongoConfig.sys_test_line_management, i) return {"msg": "成功更新"} ``` 优化说明: 1. 将空的 `new_dict` 字典替换为直接修改 `i` 中的 "asset_id" 键值对,无需创建额外的字典对象。 2. 使用 `set()` 函数直接将列表转换为集合,无需显式创建临时变量 `set_new_list`。 3. 移除不必要的 `new_dict` 变量,直接在原始字典 `i` 上进行更新。 4. 简化不必要的日志输出。 请注意,这只是对代码进行的一些简单优化,具体的优化方式还取决于代码的上下文和需求。

优化以下代码 start = Mysqldb() comment_id = start.Getbugs() data = [] my_tuple = start.Getproducts() my_list = [] for item in my_tuple: my_dict = {"id": item[0], "name": item[1]} my_list.append(my_dict) for id in comment_id: for i in my_list: if id[1] == i.get("id"): data.append([id[0],i.get("name"),id[2],id[3],id[4]]) print (data)

可以优化的地方有: 1. 使用更具有可移植性、兼容性和安全性的数据库API,比如 `sqlite3` 或 `pymysql`,而不是 `Mysqldb`。 2. 对于 `my_tuple` 中的每个元素,可以使用 `dict()` 函数将其转换为字典,从而避免使用循环构建字典。 3. 在第二个循环中,可以使用列表推导式来代替显式循环。 下面是优化后的代码: ```python import sqlite3 # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') c = conn.cursor() # 获取 bugs 和 products 数据 comment_id = [row for row in c.execute("SELECT * FROM bugs")] my_list = [dict(zip(('id', 'name'), row)) for row in c.execute("SELECT * FROM products")] # 构建 data 列表 data = [[id_, i.get("name"), date, status, comment] for id_, _, date, status, comment in comment_id for i in my_list if i.get("id") == id_] # 关闭数据库连接 conn.close() print(data) ``` 这里使用了 `sqlite3` 模块连接数据库,并使用了列表推导式和 `zip()` 内置函数来构建字典和元组。同时,在最后也关闭了数据库连接。

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根据前端传过来的前端传递过来的开始时间和结束时间参数 筛选创建时间在开始时间和结束时间区间的数据 修改后端写法def get_bugs_data(): api_url = "https://api.tapd.cn/bugs" api_headers = {"Authorization": "#", "content-type": "application/json"}iterations_url = "https:/"count_url ="https://at" params_count = {"status": "closed","workspace_id": 41571821, } # 发送请求,获取缺陷总数 response = requests.get(count_url, params=params_count, headers=api_headers) if response.status_code == 200: total_bug = response.json()total_count = total_bug['data']['count'] print(total_count) else: print("Error: Failed to retrieve count. Status code: ", response.status_code) start_time = request.get('start_time') end_time = request.get('end_time') start_time =datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = datetime.strptime(end_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') bug_list = [] for i in range(1,total_count//200): params = {"limit": 200, "status": "closed", "workspace_id": 41571821, "page": i } response = requests.get(api_url, params=params, headers=api_headers) if response.status_code == 200: res = response.json() for bug_item in res['data']: if bug_item['Bug']['fixer'] and bug_item['Bug']['fixer'] in white_name:bug_data_dict = {"bug_title": bug_item['Bug']['title'], "bug_created": bug_item['Bug']['created'], "bug_fixer": bug_item['Bug']['fixer'], "bug_resolved": bug_item['Bug']['resolved'], "bug_url": f"https://www.tapd.cn/41571821/bugtrace/bugs/view?bug_id={bug_item['Bug']['id']}" } params_iteration = {"limit": 200, "workspace_id": 41571821, "id": bug_item['Bug']['iteration_id'] }response =requests.get(iterations_url, params=params_iteration, headers=api_headers)if response.status_code == 200: iterations = response.json() iteration_name = iterations['data'][0]['Iteration']['name'] bug_data_dict['iteration_name'] = iteration_name bug_list.append(bug_data_dict) else: print("Error: Failed to retrieve iterations. Status code: ", response.status_code) return {"code": 200, "msg": "成功", "data": bug_list}

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index,user_index,key为名称,value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵,对每一行进行遍历,找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码,将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

解释一下这段代码def price(request): if request.method == "GET": contact_list = models.zufang.objects.values_list().order_by('id') contact_list = [i for i in contact_list] new_contact_list = random.sample(contact_list, 3) user_name = models.Collection.objects.get(name=request.session.get('user_name')) if user_name.count > 0: collection = user_name.collection collection = collection.split(",") collection = [int(i) for i in collection] find_index = [] for item in collection: find_index.append(models.zufang.objects.values_list().filter(id=item)[0]) find_index = [i for i in find_index] else: collection = [] find_index = [] if request.GET.get("update_item") == "ok": return JsonResponse({"new_contact_list": new_contact_list, "find_index": find_index}, safe=False) return render(request, 'price.html', locals()) else: user_name = models.Collection.objects.get(name=request.session.get('user_name')) count = user_name.count if user_name.count > 0: collection = user_name.collection collection = collection.split(",") else: collection = [] if request.POST.get("new") == "true": count += 1 new_collection = request.POST.get("data_id") collection.append(new_collection) collection = ','.join(collection) new = models.Collection.objects.get(name=request.session.get('user_name')) new.collection = collection new.count = count new.save() else: count -= 1 new_collection = request.POST.get("data_id") collection.remove(new_collection) collection = ','.join(collection) new = models.Collection.objects.get(name=request.session.get('user_name')) new.collection = collection new.count = count new.save() return JsonResponse({}, safe=False)

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

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