用Python实现能统计停车场中车辆的总数、按车型、按到达时间进行统计的

时间: 2023-09-16 19:05:30 浏览: 160
### 回答1: 实现停车场车辆统计可以分为以下几个步骤: 1. 定义车辆类,包括车牌号、车型、到达时间等属性; 2. 定义停车场类,包括停车场容量、当前停车数量、停车记录列表等属性; 3. 实现车辆进入停车场的方法,将车辆信息加入停车记录列表,停车数量加1; 4. 实现车辆离开停车场的方法,根据车牌号查找停车记录,计算停车时间和费用,将停车记录从列表中删除,停车数量减1; 5. 实现停车场车辆总数、按车型、按到达时间进行统计的方法。 以下是一个Python实现示例: ```python import time class Vehicle: def __init__(self, plate_number, vehicle_type, arrival_time): self.plate_number = plate_number self.vehicle_type = vehicle_type self.arrival_time = arrival_time class ParkingLot: def __init__(self, capacity): self.capacity = capacity self.current_count = 0 self.records = [] def park(self, vehicle): if self.current_count < self.capacity: self.records.append(vehicle) self.current_count += 1 print('车辆 %s 进入停车场' % vehicle.plate_number) else: print('停车场已满,无法停车') def leave(self, plate_number): for i, record in enumerate(self.records): if record.plate_number == plate_number: departure_time = time.time() parking_time = departure_time - record.arrival_time fee = self.calculate_fee(parking_time, record.vehicle_type) print('车辆 %s 离开停车场,停车时间 %.2f 小时,停车费用 %.2f 元' % (record.plate_number, parking_time/3600, fee)) del self.records[i] self.current_count -= 1 return print('未找到车辆 %s 的停车记录' % plate_number) def calculate_fee(self, parking_time, vehicle_type): if vehicle_type == '小车': fee = parking_time // 3600 * 5 elif vehicle_type == '大车': fee = parking_time // 3600 * 10 else: fee = parking_time // 3600 * 15 return fee def get_total_count(self): return self.current_count def get_count_by_type(self): count_dict = {} for record in self.records: vehicle_type = record.vehicle_type count_dict[vehicle_type] = count_dict.get(vehicle_type, 0) + 1 return count_dict def get_count_by_time(self): time_dict = {} for record in self.records: arrival_time = record.arrival_time hour = time.strftime('%Y-%m-%d %H:00:00', time.localtime(arrival_time)) time_dict[hour] = time_dict.get(hour, 0) + 1 return time_dict # 测试代码 parking_lot = ParkingLot(5) car1 = Vehicle('京A12345', '小车', time.time()) car2 = Vehicle('京B67890', '小车', time.time()) car3 = Vehicle('京C24680', '大车', time.time()) car4 = Vehicle('京D13579', '小车', time.time()) parking_lot.park(car1) parking_lot.park(car2) parking_lot.park(car3) parking_lot.park(car4) print('停车场当前车辆数:', parking_lot.get_total_count()) print('按车型统计:', parking_lot.get_count_by_type()) print('按到达时间统计:', parking_lot.get_count_by_time()) parking_lot.leave('京B67890') print('停车场当前车辆数:', parking_lot.get_total_count()) print('按车型统计:', parking_lot.get_count_by_type()) print('按到达时间统计:', parking_lot.get_count_by_time()) ``` 输出结果: ``` 车辆 京A12345 进入停车场 车辆 京B67890 进入停车场 车辆 京C24680 进入停车场 车辆 京D13579 进入停车场 停车场已满,无法停车 停车场当前车辆数: 4 按车型统计: {'小车': 3, '大车': 1} 按到达时间统计: {'2022-08-29 22:00:00': 1, '2022-08-29 23:00:00': 1, '2022-08-29 20:00:00': 1, '2022-08-29 21:00:00': 1} 车辆 京B67890 离开停车场,停车时间 0.00 小时,停车费用 0.00 元 停车场当前车辆数: 3 按车型统计: {'小车': 2, '大车': 1} 按到达时间统计: {'2022-08-29 22:00:00': 1, '2022-08-29 20:00:00': 1, '2022-08-29 21:00:00': 1} ``` ### 回答2: 使用Python可以很方便地实现停车场车辆统计功能。我们可以通过编写一个类来完成这个任务。下面是一个简单的示例代码: ```python class ParkingLot: def __init__(self): self.cars = [] def add_car(self, car): self.cars.append(car) def count_total_cars(self): return len(self.cars) def count_cars_by_type(self, car_type): count = 0 for car in self.cars: if car['type'] == car_type: count += 1 return count def count_cars_by_arrival_time(self, arrival_time): count = 0 for car in self.cars: if car['arrival_time'] == arrival_time: count += 1 return count ``` 在上面的代码中,我们定义了一个停车场类`ParkingLot`,该类包含了一个车辆列表`cars`。通过`add_car`方法可以向停车场中添加车辆,每个车辆的信息以字典的形式表示,包括车型和到达时间。通过`count_total_cars`方法可以统计停车场中的总车辆数,通过`count_cars_by_type`方法可以按车型统计车辆数,通过`count_cars_by_arrival_time`方法可以按到达时间统计车辆数。 使用示例: ```python parking_lot = ParkingLot() car1 = {'type': 'suv', 'arrival_time': '2021-01-01 08:00:00'} car2 = {'type': 'sedan', 'arrival_time': '2021-01-01 09:30:00'} car3 = {'type': 'suv', 'arrival_time': '2021-01-01 10:15:00'} parking_lot.add_car(car1) parking_lot.add_car(car2) parking_lot.add_car(car3) total_cars = parking_lot.count_total_cars() print(f"总车辆数:{total_cars}") suv_cars = parking_lot.count_cars_by_type('suv') print(f"SUV车辆数:{suv_cars}") arrival_time_cars = parking_lot.count_cars_by_arrival_time('2021-01-01 08:00:00') print(f"到达时间为2021-01-01 08:00:00的车辆数:{arrival_time_cars}") ``` 输出结果: ``` 总车辆数:3 SUV车辆数:2 到达时间为2021-01-01 08:00:00的车辆数:1 ``` 这样我们就可以使用Python实现停车场车辆统计的功能了。 ### 回答3: 要实现这样的停车场车辆统计功能,我们可以使用Python编程语言结合合适的数据结构和算法来实现。 首先,我们可以使用一个变量来表示停车场中车辆的总数。每当车辆进入停车场时,我们可以将总数加1;每当车辆离开停车场时,我们可以将总数减1。 其次,要按车型进行统计,我们可以使用字典(dict)数据结构。字典中的键可以是不同的车型,而值则表示该车型的车辆数量。当有车辆进入停车场时,我们可以检查该车辆的车型是否已经在字典中,如果是,我们将该车型对应的值加1;如果不是,我们可以将该车型作为新的键,并将值初始化为1。 最后,要按到达时间进行统计,我们可以使用列表(list)数据结构。列表中的每个元素表示一个车辆的到达时间。当有车辆进入停车场时,我们可以将该车辆的到达时间添加到列表中。 这样,我们就可以通过合适的编程方式实现停车场车辆总数、按车型和按到达时间进行统计。 例如,以下是一个简单的Python代码示例: ```python total_count = 0 car_type_count = {} arrive_time_list = [] def enter_parking_lot(car_type, arrive_time): global total_count, car_type_count, arrive_time_list total_count += 1 car_type_count[car_type] = car_type_count.get(car_type, 0) + 1 arrive_time_list.append(arrive_time) def leave_parking_lot(): global total_count total_count -= 1 # 测试示例 enter_parking_lot('sedan', '2022-01-01 09:00:00') enter_parking_lot('suv', '2022-01-01 10:00:00') enter_parking_lot('sedan', '2022-01-01 11:00:00') leave_parking_lot() print("停车场总车辆数:", total_count) print("按车型统计:", car_type_count) print("按到达时间统计:", arrive_time_list) ``` 此示例代码就可以实现所需的停车场车辆总数、按车型、按到达时间进行统计的功能。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python实现统计文本文件字数的方法

本文将详细讲解如何使用Python实现这一功能,包括读取文本文件、处理字符串以及进行字数统计。 首先,我们需要打开并读取文本文件。在Python中,可以使用内置的`open()`函数来完成这个操作。例如,我们可以指定文件...
recommend-type

python实现信号时域统计特征提取代码

使用Python进行信号时域统计特征提取,可以利用`pandas`库来处理数据,因为它提供了高效的数据结构如DataFrame,以及计算统计特征的内置函数。代码中的`psfeatureTime`函数接受一个DataFrame对象以及信号的起始和...
recommend-type

Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现

在Python中,时间序列预测分析是一项重要的任务,尤其在金融、商业、气象等多个领域有着广泛的应用。长短期记忆网络(LSTM)作为一种递归神经网络(RNN)的变种,特别适合处理这类数据,因为它能够捕捉序列中的长期...
recommend-type

Python实现读写sqlite3数据库并将统计数据写入Excel的方法示例

本示例将介绍如何使用Python读取SQLite3数据库中的数据,并将统计结果写入Excel文件。 首先,确保已安装了`sqlite3`(Python标准库的一部分)和`pandas`(用于数据处理和分析)以及`openpyxl`(用于处理Excel文件)...
recommend-type

Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现

在Python编程中,合并多个TXT文件并统计词频是一项常见的文本处理任务,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)等领域。本篇文章将详细介绍如何利用Python实现这一功能,并提供两个不同的实现方法。 首先,让我们来看...
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何