(1)导入math模块,将PI = math.pi作为全局变量。 (2)定义creat_list()函数实现可以在键盘端创建列表 (3)定义sum_list(*list)函数实现计算列表的累加和。 (4)定义area_circle(radius)函数实现计算圆的面积的功能,且结果保留两位小数。 (5)定义area_rectangle(width,height)函数实现计算矩形面积的功能。 在工程下定义manage.py模块 #######服务列表####### 1:计算数列累加和 2:计算矩形的面积 3:计算圆形面积 4:退出 Python代码

时间: 2023-06-07 07:09:00 浏览: 87
1. 首先导入math模块,并将PI = math.pi作为全局变量。 import math PI = math.pi 2. 接着定义一个函数creat_list(),并使用input()函数从键盘端获取用户输入的列表元素,最终返回创建的列表。 def creat_list(): my_list = [] while True: value = input("请输入列表元素,按q退出:") if value == "q": break my_list.append(value) return my_list 3. 然后定义sum_list()函数,利用可变参数*list来接收列表,使用for循环求出列表的累加和。 def sum_list(*list): sum = 0 for item in list: sum += item return sum 4. 接下来定义area_circle()函数,利用math模块的pow()函数和round()函数计算圆的面积并保留两位小数,最终返回结果。 def area_circle(radius): area = PI * pow(radius, 2) result = round(area, 2) return result 5. 最后定义area_rectangle()函数,使用width和height两个参数计算矩形面积,并返回结果。 def area_rectangle(width, height): area = width * height return area 6. 在工程下定义manage.py模块,可用于执行以上定义的函数并测试其功能。

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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

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