app.route('/time') # 访问路由 def time(): # 绑定的视图函数 temp_data = get_loan_number() return render_template('time.html',map_data=temp_data) #国家分布 @app.route('/world') # 访问路由 def world(): # 绑定的视图函数 temp_data = get_country_static() return render_template('world.html',map_data=temp_data) @app.route('/') def index(): return render_template("index.html") #进入首页 @app.route('/index') def home(): #return render_template("index.html") return index()

时间: 2024-02-16 07:02:23 浏览: 110
这段代码是一个 Flask web 应用程序的路由部分,定义了三个路由 '/time'、'/world' 和 '/',分别对应三个视图函数 time()、world() 和 index()。其中 time() 和 world() 函数都调用了 get_XXX() 函数获取数据,然后将数据传递给对应的 HTML 模板 time.html 和 world.html,在模板中使用这些数据生成页面。而 index() 函数则直接返回 index.html 页面。
相关问题

select customer_name, borrower.loan_number, amount from borrower, loan where borrower.loan_number = loan.loan_number and branch_name = 'Perryridge’. What is the meaning of the borrower.loan_number = loan.loan_number。请用中文解释

"borrower.loan_number = loan.loan_number" 是一个连接条件。它指定了如何将 "borrower" 表和 "loan" 表连接起来以从两个表中检索数据。 具体来说,它表示应该将 "borrower" 表中的 "loan_number" 列与 "loan" 表中的 "loan_number" 列进行比较,只有这些值匹配的行才会包含在结果集中。换句话说,这个条件确保只返回从 "Perryridge" 分行借贷的客户的姓名、贷款编号和贷款金额。

df=pd.read_csv('../input/loan-data/loan_data.csv')

I'm sorry, but as an AI language model, I do not have access to your local file system. Therefore, I cannot read or access any data from your local machine. Can you please provide more information or context about your request so that I can assist you better?
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在python中用函数优化以下代码while True: print('='*30) loan_type = input('请选择贷款类型:1.商业贷款 2.公积金贷款 3.组合贷款 0.算清楚了谢谢\n') if loan_type == '1' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额(万)\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5 : mon_rate = (4.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (4.90 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1+mon_rate)**(term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考(元):{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息(元):{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额(元):{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '2' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额(万):\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5 : mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (3.25 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1 + mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考(元):{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息(元):{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额(元):{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '3': business_loan = float(input('请输入商业贷款金额(万):\n')) fund_loan = int(input('请输入公积金贷款金额(万):\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5: business_mon_rate = (4.75 / 100) / 12 fund_mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: business_loan = (4.90 / 100) / 12 fund_mon_rate = (3.25 / 100) / 12 business_mon_pay = business_loan * 10000 * (business_mon_rate * ((1 + business_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + business_mon_rate)** (term * 12)) - 1) fund_mon_pay = fund_loan * 10000 * (fund_mon_rate * ((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12)) - 1) mon_all_pay = business_mon_pay + fund_mon_pay all

优化这条sql: select distinct (select product_name from t_product from where id = #{productId} and mark = 1 and status = 1) as productName, (select count(0) from t_clue a where a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId} and a.status in(1,2,3,31,32,33)) as clueCount, (select count(0) from t_clue a left join t_clue_appendix b on a.clue_code = b.clue_code where a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and b.file_url is not null and a.product_id = #{productId} and a.status in (3,31,32,33)) as intentionCount, (select count(0) from t_clue a where a.status in (4,5,7,8) and a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId} and a.status = 4) as incomingCount, (select count(0) from t_clue a where a.status in (5,7,8) and a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId} and a.status in (5,7,8)) as approvedCount, (select count(0) from t_clue a where a.status = 6 and a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId} and a.status = 6) as rejectionCount, (select count(0) from t_clue a where a.status in (7,8) and a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId}) as loanCount, (select count(0) from t_clue a where a.status = 8 and a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId}) as swipeCount, (select sum(a.loan_amount) from t_clue a where a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId}) as loanMoney, (select sum(a.use_amount) from t_clue a where a.distribution_status != 4 and a.mark = 1 and a.product_id = #{productId}) as swipeMoney

优化下这个代码 select sum(auth_amt) sum_auth_amt from auth_cont auth left join (select * from RPT_DUE_LOAN_ACC_M loan where loan.send_flag = '2' and loan.prd_userdf_type != '3017' and loan.bank_id = 162000 and (loan.cif_no in (select cif_no from RPT_DUE_LOAN_ACC_M a where 1 = 1 AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE) group by cif_no and (loan.cif_no in (select cif_no from RPT_DUE_LOAN_ACC_M a where 1 = 1 AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE) group by cif_no group by cif_no) loan on loan.cif_no = auth.cif_no where auth_sts = '1' AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE)

# 目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

means = [0, 0, 0] loan = 0 rate = 0 pay = 0 investment = 0 annual_rate = 0 def fixed_investment(inv, a_rate, y): global means inv = 12 * inv a_rate = a_rate / 100 if a_rate == 0: expected = 0 else: expected = inv * (1 + a_rate) * (pow((1 + a_rate), y) - 1) / a_rate print("定投的预期收入为: %.2f" % expected) means[1] = expected return expected def balance(): total = 0 for i in means: total += i print("你的资产总额为:%.2f" % total) print("你的资产明细为:\n") print("存款:%.2f" % means[0]) print("理财:%.2f" % means[1]) print("负债:%.2f" % means[2]) def saving(amount): global means if amount < 0: print("存款金额不可小于 0!") else: means[0] += amount print("已存款:%.2f 元" % amount) print("当前余额:%.2f 元" % means[0]) def draw_money(drawing): global means if drawing < 0: print("取款金额不可小于 0!") elif drawing > means[0]: print("取款金额不可超过余额!") else: means[0] -= drawing print("已取款: %.2f 元" % drawing) print("当前余额: %.2f 元" % means[0]) def loans(loan, rate, pay, years): global means if pay < (loan - pay) * rate: print("你是还不完的!!!") else: if years == 0: count = 0 while loan > 0: loan -= pay loan *= (1 + rate) count += 1 print("将在 %d 年后还完贷款。" % count) else: for _ in range(years): loan -= pay if loan == 0: break else: loan *= (1 + rate) print("你现在的负债是: %.2f" % loan) # means[2] = loan return loan # 未来财务状况 def future(years): income = fixed_investment(investment, annual_rate, years) debt = loans(loan, rate, pay, years) captial = means[0] + income - debt print("你第%i年的总资产有: %.3f" % (years, captial)) def init(): print() print('''以下为可办理的业务: 1. 查询资产 2. 存款 3. 取款 4. 计算复利 5. 计算贷款 6. 计算未来资产 7.保存数据 q. 退出''') def main(): init() while True: choice = input("请输入您要办理的业务代码: ") # 查询余额 if choice == "1": balance() # 存款 elif choice == "2": inc = float(input("请输入存款金额: ")) saving(inc) # 取款 elif choice == "3": dec = float(input("请输入取款金额: ")) draw_money(dec) # 计算定投 elif choice == "4": investment = float(input("请输入每月定投金额: ")) annual_rate = float(input("请输入年收益率: ")) years = int(input("请输入定投期限(年): ")) if investment <= 0 or annual_rate <= 0 or years <= 0: print("输入的数据有误") else: money = fixed_investment(investment, annual_rate, years) print("最终收获: %.2f 元" % money) # 计算贷款 elif choice == "5": loan = float(input("请输入当前贷款: ")) rate = float(input("请输入年利率: ")) pay = float(input("请输入每年还款: ")) if loan <= 0 or rate <= 0 or pay <= 0: print("输入的数据有误") else: loans(loan, rate, pay) elif choice == "6": years = int(input("希望查询多少年后的财务状况? ")) future(years) # 退出 elif choice == "q": print("欢迎下次光临!再见!") break else: print("你输入的指令有误,请重新输入\n") if __name__ == '__main__': main()

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资源摘要信息:"海康无插件开发包" 知识点一:海康品牌简介 海康威视是全球知名的安防监控设备生产与服务提供商,总部位于中国杭州,其产品广泛应用于公共安全、智能交通、智能家居等多个领域。海康的产品以先进的技术、稳定可靠的性能和良好的用户体验著称,在全球监控设备市场占有重要地位。 知识点二:无插件技术 无插件技术指的是在用户访问网页时,无需额外安装或运行浏览器插件即可实现网页内的功能,如播放视频、音频、动画等。这种方式可以提升用户体验,减少安装插件的繁琐过程,同时由于避免了插件可能存在的安全漏洞,也提高了系统的安全性。无插件技术通常依赖HTML5、JavaScript、WebGL等现代网页技术实现。 知识点三:网络视频监控 网络视频监控是指通过IP网络将监控摄像机连接起来,实现实时远程监控的技术。与传统的模拟监控相比,网络视频监控具备传输距离远、布线简单、可远程监控和智能分析等特点。无插件网络视频监控开发包允许开发者在不依赖浏览器插件的情况下,集成视频监控功能到网页中,方便了用户查看和管理。 知识点四:摄像头技术 摄像头是将光学图像转换成电子信号的装置,广泛应用于图像采集、视频通讯、安全监控等领域。现代摄像头技术包括CCD和CMOS传感器技术,以及图像处理、编码压缩等技术。海康作为行业内的领军企业,其摄像头产品线覆盖了从高清到4K甚至更高分辨率的摄像机,同时在图像处理、智能分析等技术上不断创新。 知识点五:WEB开发包的应用 WEB开发包通常包含了实现特定功能所需的脚本、接口文档、API以及示例代码等资源。开发者可以利用这些资源快速地将特定功能集成到自己的网页应用中。对于“海康web无插件开发包.zip”,它可能包含了实现海康摄像头无插件网络视频监控功能的前端代码和API接口等,让开发者能够在不安装任何插件的情况下实现视频流的展示、控制和其他相关功能。 知识点六:技术兼容性与标准化 无插件技术的实现通常需要遵循一定的技术标准和协议,比如支持主流的Web标准和兼容多种浏览器。此外,无插件技术也需要考虑到不同操作系统和浏览器间的兼容性问题,以确保功能的正常使用和用户体验的一致性。 知识点七:安全性能 无插件技术相较于传统插件技术在安全性上具有明显优势。由于减少了外部插件的使用,因此降低了潜在的攻击面和漏洞风险。在涉及监控等安全敏感的领域中,这种技术尤其受到青睐。 知识点八:开发包的更新与维护 从文件名“WEB无插件开发包_20200616_20201102163221”可以推断,该开发包具有版本信息和时间戳,表明它是一个经过时间更新和维护的工具包。在使用此类工具包时,开发者需要关注官方发布的版本更新信息和补丁,及时升级以获得最新的功能和安全修正。 综上所述,海康提供的无插件开发包是针对其摄像头产品的网络视频监控解决方案,这一方案通过现代的无插件网络技术,为开发者提供了方便、安全且标准化的集成方式,以实现便捷的网络视频监控功能。
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