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 14:02:23 浏览: 92
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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