string.format(msg,str);
时间: 2023-09-19 20:00:52 浏览: 40
string.format(msg, str)是一个用于格式化字符串的函数。其中,msg是一个字符串模板,可以包含占位符,而str是用来替换占位符的一个或多个值。
在msg中,可以使用%s、%d、%f等占位符,分别表示字符串、整数和浮点数。当调用string.format函数时,它会将str中的值按照msg中占位符的顺序进行替换,并返回一个新的字符串。
例如,如果我们有一个msg字符串模板为:"我是%s,今年%d岁。",而str的值分别为:"小明"和10,那么调用string.format(msg, str)将返回字符串:"我是小明,今年10岁。"
这个函数在实际应用中非常方便。通过使用占位符和参数列表,我们可以动态地生成需要的字符串。它可以用于生成日志、提示信息等。
不仅如此,string.format函数还可以进行更复杂的字符串格式化。除了基本的占位符外,还可以使用修饰符进行格式控制。例如,%10s可以指定一个字符串占位符的最小宽度为10个字符,%3d可以指定一个整数占位符的最小宽度为3个字符等等。
总的来说,string.format(msg, str)函数可以帮助我们方便地生成格式化的字符串,提高代码的可读性和灵活性。
相关问题
MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()
这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分,用于在迭代过程中记录指标并打印日志。
在这段代码中,通过一个循环迭代`iterable`对象,对每个迭代进行以下操作:
- 更新数据加载时间 `data_time`
- 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj`
- 更新迭代时间 `iter_time`
- 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次,执行以下操作:
- 计算预计剩余时间 `eta_second`,即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数
- 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string`
- 根据CUDA是否可用,选择打印日志的方式:
- 如果CUDA可用,使用`log_msg`格式化字符串打印日志,包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量
- 如果CUDA不可用,使用`log_msg`格式化字符串打印日志,不包括最大内存使用量
- 更新迭代计数 `i`
- 更新结束时间 `end`
通过这段代码,可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用,还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。
请问以下代码有何问题? try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()
这段代码存在一些问题:
1. 引入的库`pandas`和`pymysql`没有看到在哪里导入,需要在代码开头进行导入。
2. 在执行SQL语句时,没有使用参数化查询,容易出现SQL注入漏洞。应该使用参数化查询,例如使用`cursor.execute(sql, params)`方法。其中`params`是一个元组或字典类型,用于替换SQL语句中的参数。
3. 在`try`语句块中,如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时",则会执行`else`语句块,但是该语句块中没有对`df_upload`进行处理,会导致后面的代码出现错误。
4. 在`else`语句块中,如果使用`cursor`对象进行数据库操作,则应该在操作完成后调用`cursor.close()`方法释放资源。
5. 在`except`语句块中,`error = error`这行代码没有实际作用,应该删除。
下面是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import pymysql
try:
db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST')
if y == "岗位费用":
df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value')
elif y == "年度项目月份工时":
df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value')
df_upload = df_upload.dropna()
df_upload = df_upload.drop_duplicates()
df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())]
else:
sql = "delete from COST.{} where project = %s;".format(upload_name)
cursor = db.cursor()
cursor.execute(sql, (project_name,))
cursor.close()
col_names = list(df_upload)
for col in col_names:
df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False)
df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)
except Exception as e:
db.rollback()
msg = str(e)[0:100]
else:
db.commit()
finally:
db.close()
```
在上面的代码中,我们首先导入了`pandas`和`pymysql`库。在`try`语句块中,我们首先创建了一个数据库连接`db`,然后根据不同的条件对`df_upload`进行处理。如果`y`等于"岗位费用",则使用`pd.melt()`方法进行数据重构。如果`y`等于"年度项目月份工时",则使用`pd.melt()`方法和`temp`变量进行数据重构。然后对数据进行清洗,去除空值和重复值,以及`value`列中的0值和空值。
如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时",则执行`else`语句块。在该语句块中,我们使用参数化查询的方式执行SQL语句,避免了SQL注入漏洞。然后将`df_upload`中的数据类型转换为字符串类型,并使用`df_upload.to_sql()`方法将数据写入数据库。
在`except`语句块中,如果出现异常,则会回滚事务并输出错误信息。在`else`语句块中,如果没有出现异常,则会提交事务。最后在`finally`语句块中,关闭数据库连接。