scla.class写一个九九乘法表
时间: 2024-09-19 08:16:03 浏览: 20
在Scala中,你可以编写一个简单的`MultiplicationTable`类,创建一个九九乘法表。以下是示例代码:
```scala
class MultiplicationTable {
def printMultiplicationTable(size: Int): Unit = {
require(size > 0, "Size must be a positive integer")
for (i <- 1 to size) {
print(s"$i * $j = ${i * j}\t")
}
println() // 结束内层循环后换行
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
val size = 9
printMultiplicationTable(size)
}
}
// 运行这个类会输出9x9的乘法表
```
在这个例子中,`printMultiplicationTable`函数接收一个整数参数`size`,用于确定乘法表的大小。`main`方法调用`printMultiplicationTable`并传入9作为大小,显示九九乘法表。
相关问题
flink-scla 开启允许数据延迟五秒
在 Flink 中,可以通过设置事件时间窗口来允许数据延迟。具体步骤如下:
1. 在程序中引入 Flink 的时间相关类:
```scala
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
```
2. 创建 StreamExecutionEnvironment,并设置时间特性为事件时间:
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
```
3. 在数据源中提取事件时间,并指定水印生成策略:
```scala
val input = env
.socketTextStream("localhost", 9999)
.map(line => {
val Array(timestamp, value) = line.split(",")
(value, timestamp.toLong)
})
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(String, Long)](Time.seconds(5)) {
override def extractTimestamp(element: (String, Long)): Long = element._2
})
```
4. 在数据流上应用窗口操作,例如 5 秒的滑动窗口:
```scala
val result = input
.keyBy(_._1)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1)
```
在上述代码中,通过 `BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor` 指定了一个允许 5 秒的数据延迟,即如果数据的事件时间与水印时间之差小于 5 秒,则认为数据是合法的。这样,就可以在 Flink 中允许数据延迟五秒了。
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', delimiter=',', header=0, index_col=0)转为scla语言
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', delimiter=',', header=0, index_col=0)
# 转换为scla语言
scla_df = df.to_dict('list') # 转换为字典类型
print(scla_df) # 打印输出字典类型的数据