PiggyMetrics

PiggyMetrics是一个开源的微服务架构的个人财务管理工具。它旨在帮助用户跟踪和管理个人财务，并提供可视化的报表和分析。PiggyMetrics使用Spring Boot和Spring Cloud构建，采用了微服务架构的设计理念，每个功能模块都是一个独立的服务。以下是PiggyMetrics的一些主要特点和功能：

1. 用户账户管理：用户可以注册账户并登录，管理个人信息和设置。

2. 资产管理：用户可以添加和管理不同类型的资产，如银行账户、投资组合、债券等。

3. 支出和收入跟踪：用户可以记录和跟踪每笔支出和收入，包括分类、金额和日期。

4. 预算管理：用户可以设置预算，并跟踪实际支出与预算的差异。

5. 报表和分析：PiggyMetrics提供可视化的报表和分析功能，帮助用户了解个人财务状况和趋势。

6. 安全性和隐私保护：PiggyMetrics采用了安全的认证和授权机制，保护用户的个人信息和财务数据。

以下是一个使用PiggyMetrics的示例代码：

# 克隆PiggyMetrics仓库
git clone https://github.com/sqshq/PiggyMetrics.git

# 进入项目目录
cd PiggyMetrics

# 启动所有服务
docker-compose up -d

通过上述步骤，你可以在本地启动PiggyMetrics，并通过浏览器访问http://localhost:80来使用它。

相关问题

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后，通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。

定义Cat、Dog和Pig三个类。 每个类中均有初始化方法，初始化name和age属性。 每个类中均有两个方法：infor和shout。 定义个函数Animal(),函数中访问每个类的infor和shout方法

以下是实现上述要求的代码：

class Cat:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def infor(self):
        print(f"I am a cat, my name is {self.name}, and I am {self.age} years old.")

    def shout(self):
        print("Meow!")


class Dog:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def infor(self):
        print(f"I am a dog, my name is {self.name}, and I am {self.age} years old.")

    def shout(self):
        print("Woof!")


class Pig:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def infor(self):
        print(f"I am a pig, my name is {self.name}, and I am {self.age} years old.")

    def shout(self):
        print("Oink!")


def Animal():
    cat = Cat("Tom", 2)
    dog = Dog("Snoopy", 4)
    pig = Pig("Piggy", 1)

    cat.infor()
    cat.shout()

    dog.infor()
    dog.shout()

    pig.infor()
    pig.shout()


Animal()

在上述代码中，我们首先定义了 Cat、Dog 和 Pig 三个类，每个类中均有初始化方法 `__init__()`，初始化 `name` 和 `age` 属性，并且有两个方法 `infor()` 和 `shout()`。其中 `infor()` 方法用于输出动物的信息，`shout()` 方法用于输出动物的叫声。

然后我们定义了一个函数 `Animal()`，在该函数中分别实例化了这三个类的对象，并且分别调用了它们的 `infor()` 和 `shout()` 方法，输出了它们的信息和叫声。最后我们调用了 `Animal()` 函数，输出结果为：

I am a cat, my name is Tom, and I am 2 years old.
Meow!
I am a dog, my name is Snoopy, and I am 4 years old.
Woof!
I am a pig, my name is Piggy, and I am 1 years old.
Oink!