file_name = "{}.{}".format(int(float(time.time()) * 1000), filesuffix)

时间: 2024-04-06 12:34:16 浏览: 8
这段代码是用来生成一个唯一的文件名,其中包含当前时间的毫秒数和指定的文件后缀。具体来说,它首先调用time.time()函数获取当前时间的时间戳(以秒为单位),然后将其乘以1000并转换为整数,得到当前时间的毫秒数。最后使用.format()方法将这个毫秒数和文件后缀组合成一个字符串,作为文件名返回。
相关问题

降低这段代码重复率:def readCSVFile(demand_file,depot_file,model): with open(demand_file,'r') as f: demand_reader=csv.DictReader(f) for row in demand_reader: demand = Demand() demand.id = int(row['id']) demand.x_coord = float(row['x_coord']) demand.y_coord = float(row['y_coord']) demand.demand = float(row['demand']) demand.start_time=float(row['start_time']) demand.end_time=float(row['end_time']) demand.service_time=float(row['service_time']) model.demand_dict[demand.id] = demand model.demand_id_list.append(demand.id) model.number_of_demands=len(model.demand_id_list) with open(depot_file, 'r') as f: depot_reader = csv.DictReader(f) for row in depot_reader: vehicle = Vehicle() vehicle.depot_id = row['depot_id'] vehicle.x_coord = float(row['x_coord']) vehicle.y_coord = float(row['y_coord']) vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float(row['vehicle_capacity']) vehicle.free_speed=float(row['vehicle_speed']) vehicle.numbers=float(row['number_of_vehicle']) vehicle.fixed_cost=float(row['fixed_cost']) vehicle.variable_cost=float(row['variable_cost']) vehicle.start_time=float(row['start_time']) vehicle.end_time=float(row['end_time']) model.vehicle_dict[vehicle.type] = vehicle model.vehicle_type_list.append(vehicle.type)

可以将读取 CSV 文件的代码提取出来,封装成一个函数,这样可以减少代码的重复率。可以这样来实现: ``` def readCSV(csv_file, model, obj_type): with open(csv_file, 'r') as f: csv_reader = csv.DictReader(f) for row in csv_reader: obj = obj_type() for key, value in row.items(): setattr(obj, key, float(value) if value.replace('.', '', 1).isdigit() else value) obj_id = getattr(obj, 'id', None) if obj_id is not None: model[obj_id] = obj model['{}_id_list'.format(type(obj).__name__.lower())].append(obj_id) model['number_of_{}s'.format(type(obj).__name__.lower())] = len(model['{}_id_list'.format(type(obj).__name__.lower())]) ``` 然后就可以这样来调用这个函数: ``` model = {'demand_dict': {}, 'vehicle_dict': {}} readCSV(demand_file, model['demand_dict'], Demand) readCSV(depot_file, model['vehicle_dict'], Vehicle) ``` 这样就可以将原来的代码大大简化,减少重复率,同时可以让代码更加简洁易懂。

def schemaName_file_upload(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": "成功", "data": {}} file = request.FILES.get("file") if file: filename = file.name filesuffix = filename.split(".")[-1] file_name = "{}.{}".format(int(float(time.time()) * 1000), filesuffix) filePath = os.path.join(os.getcwd(), "templates/front", file_name) print("filePath===========>", filePath) with open(filePath, 'wb+') as destination: for chunk in file.chunks(): destination.write(chunk) msg["file"] = file_name req_dict = request.session.get("req_dict") type1 = req_dict.get("type", 0) print("type1=======>",type1) type1 = int(type1) if type1 == 1: params = {"name":"faceFile","value": file_name} config.createbyreq(config, config, params) if '是' in hasHadoop or 'spark' in hasHadoop: try: client = Client("http://127.0.0.1:50070/") client.upload(hdfs_path=f'/{file_name}', local_path=filePath, chunk_size=2 << 19, overwrite=True) except Exception as e: print(f"hdfs upload error : {e}") return JsonResponse(msg)具体注释

这段代码定义了一个视图函数 `schemaName_file_upload`,用于处理上传文件的请求。如果请求的方法是 POST 或 GET,就会返回一个 JSON 格式的响应,其中包含一个 code 码、一个 msg 信息以及一个 data 数据字段。 在函数中,首先获取上传的文件对象,然后获取文件名和文件后缀。接着,生成一个新的文件名,新文件名由当前时间戳与文件后缀组成。然后,将新文件名与当前工作目录拼接成文件路径,最后将上传的文件写入到该路径下。 如果上传的文件类型为人脸识别类型,就会创建一个新的配置文件,将文件名加入到配置文件中。如果系统中存在 Hadoop 或 Spark 等大数据处理框架,就会将文件上传至 HDFS 文件系统中。 最后,返回一个 JSON 格式的响应,其中包含上传成功或失败的信息以及上传的文件名。

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import os import random import shutil # 步骤1:创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在,是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效,请重新输入!") # 步骤2:随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3:读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4:删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为:') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5:追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名!') print('程序运行完毕!')

if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距,包括列间距和行间距,单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率,单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.717 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.717 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:183: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format. warnings.warn(warning.format(data.dtype)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1392, in process_api data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1326, in postprocess_data prediction_value = block.postprocess(prediction_value) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\app.py", line 42, in audio_postprocess return gr_processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data["name"]) AttributeError: module 'gradio.processing_utils' has no attribute 'encode_url_or_file_to_base64'

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中国科学院大学22-23秋季学期 《程序设计基础与实验(C语言)》课程大作业——基于Min-Max搜索策略的五子棋对战程序

C语言是一种广泛使用的编程语言,它具有高效、灵活、可移植性强等特点,被广泛应用于操作系统、嵌入式系统、数据库、编译器等领域的开发。C语言的基本语法包括变量、数据类型、运算符、控制结构(如if语句、循环语句等)、函数、指针等。在编写C程序时,需要注意变量的声明和定义、指针的使用、内存的分配与释放等问题。C语言中常用的数据结构包括: 1. 数组:一种存储同类型数据的结构,可以进行索引访问和修改。 2. 链表:一种存储不同类型数据的结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。 3. 栈:一种后进先出(LIFO)的数据结构,可以通过压入(push)和弹出(pop)操作进行数据的存储和取出。 4. 队列:一种先进先出(FIFO)的数据结构,可以通过入队(enqueue)和出队(dequeue)操作进行数据的存储和取出。 5. 树:一种存储具有父子关系的数据结构,可以通过中序遍历、前序遍历和后序遍历等方式进行数据的访问和修改。 6. 图:一种存储具有节点和边关系的数据结构,可以通过广度优先搜索、深度优先搜索等方式进行数据的访问和修改。 这些数据结构在C语言中都有相应的实现方式,可以应用于各种不同的场景。C语言中的各种数据结构都有其优缺点,下面列举一些常见的数据结构的优缺点: 数组: 优点:访问和修改元素的速度非常快,适用于需要频繁读取和修改数据的场合。 缺点:数组的长度是固定的,不适合存储大小不固定的动态数据,另外数组在内存中是连续分配的,当数组较大时可能会导致内存碎片化。 链表: 优点:可以方便地插入和删除元素,适用于需要频繁插入和删除数据的场合。 缺点:访问和修改元素的速度相对较慢,因为需要遍历链表找到指定的节点。 栈: 优点:后进先出(LIFO)的特性使得栈在处理递归和括号匹配等问题时非常方便。 缺点:栈的空间有限,当数据量较大时可能会导致栈溢出。 队列: 优点:先进先出(FIFO)的特性使得
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