​以下代码的输出结果为: ‍ ​class SelectData: ‍ ​ def __init__(self,data): ‍ ​ self.data=data[:] ‍ ​ def __getitem__(self,index): ‍ ​ return self.data[index] ‍ ​ def __setitem__(self,index,value): ‍ ​ self.data[index]=value ‍ ​ print("调用了__setitem__方法") ‍ ​ def __delitem__(self,index): ‍ ​ del self.data[index] ‍ ​ print("index",index) ‍ ​ ‍ ​x=SelectData([12,33,23,"ab",False]) ‍ ​print(x) ‍ ​print(x[:]) ‍ ​print(x[2]) ‍

时间: 2024-01-20 22:02:12 浏览: 110
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Python实现将SQLite中的数据直接输出为CVS的方法示例

代码的输出结果为: ``` <__main__.SelectData object at 0x7f6a5c7f0d30> [12, 33, 23, 'ab', False] 23 ``` 解释如下: - 首先定义了一个类 `SelectData`,其中包含 `__init__`、`__getitem__`、`__setitem__` 和 `__delitem__` 方法。 - 在创建 `SelectData` 类的实例时,构造函数 `__init__` 接收一个参数 `data`,并通过 `self.data=data[:]` 将其复制给实例变量 `data`。 - `__getitem__` 方法通过 `self.data[index]` 返回索引为 `index` 的元素。 - `__setitem__` 方法通过 `self.data[index]=value` 将索引为 `index` 的元素设置为 `value`,并在控制台输出一条消息 "调用了__setitem__方法"。 - `__delitem__` 方法通过 `del self.data[index]` 删除索引为 `index` 的元素,并在控制台输出一条消息 "index" 和 `index` 的值。 - 接着创建了一个 `SelectData` 类的实例 `x`,并将 `[12,33,23,"ab",False]` 作为参数传递给 `__init__` 方法。 - `print(x)` 输出 `x` 的字符串表示形式,即 `<__main__.SelectData object at 0x7f6a5c7f0d30>`。 - `print(x[:])` 输出 `x` 的所有元素 `[12, 33, 23, 'ab', False]`。 - `print(x[2])` 输出 `x` 索引为 `2` 的元素 `23`。
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生成torch代码:class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

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class NextWindow(QMainWindow): def init(self, user_id): super().init() self.user_id = user_id self.initUI() # 创建串口线程 self.serial_thread = SerialThread() self.serial_thread.data_received.connect(self.handle_data) self.serial_thread_thread = threading.Thread(target=self.serial_thread.run) self.serial_thread_thread.start() def initUI(self): # 创建用于显示员工信息的控件 self.info_label = QLabel("员工信息", self) self.info_label.move(100, 50) self.info_label.setStyleSheet("font-size: 24px; color: black; background-color: #eee; border-radius: 10px;") self.id_label = QLabel("员工ID:", self) self.id_label.move(70, 100) self.id_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.name_label = QLabel("姓名:", self) self.name_label.move(70, 150) self.name_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.six_label = QLabel("性别:", self) self.six_label.move(70, 200) self.six_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.sfz_label = QLabel("身份证:", self) self.sfz_label.move(70, 250) self.sfz_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.tel_label = QLabel("电话:", self) self.tel_label.move(70, 300) self.tel_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('员工信息') self.back_button = QPushButton('返回主界面', self) self.back_button.move(600, 400) self.back_button.clicked.connect(self.back_to_main) # 查询员工信息 def query_employee(self, id): conn = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', database='jj_tset') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM employee_table WHERE user_id='%s'" % id) result = cursor.fetchone() conn.close() return result # 处理读取到的数据 def handle_data(self, data): # 查询员工信息 result = self.query_employee(data) if result: # 更新UI界面 self.id_label.setText("员工ID:" + result[0]) self.name_label.setText("姓名:" + str(result[1])) self.six_label.setText("性别:" + result[2]) self.sfz_label.setText("身份证:" + str(result[3])) self.tel_label.setText("电话:" + result[4]) print(result[0],result[1],result[2],result[3],result[4]) else: # 显示空白信息 self.id_label.setText("员工ID:") self.name_label.setText("姓名:") self.six_label.setText("性别:") self.sfz_label.setText("身份证:") self.tel_label.setText("电话:") def closeEvent(self, event): # 关闭串口 self.serial_thread.ser.close()怎么才能再点击返回主界面按钮时,退出串口连接

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LiveLy-公寓管理门户:创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用,旨在提供一套完善的管理系统,包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验,分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制,首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长,需要用户保持耐心。 根据描述,该系统特别强调了用户体验(UX)设计,特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷,并且在移动设备上的适配效果不佳,LiveLy则试图打破这一固有模式,提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看,LiveLy采用了以下技术栈: 1. Angular 6:这是一种由Google开发的开源前端框架,用于构建动态网页应用,支持单页面应用(SPA)的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本,它在性能和安全性方面进行了显著改进,同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe:Stripe是一个在线支付处理平台,它提供了一套API,允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式,如信用卡、借记卡、支付钱包等,并提供了高级的安全措施,如令牌化处理,来保护用户的支付信息。 3. Java:作为后端开发语言,Java被广泛应用于企业级应用开发中,它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发,允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot:它是基于Spring框架的一个模块,使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能,简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL:这是一个开源的对象-关系数据库系统,它具有强大的功能和性能,广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询,具有可扩展性和高度的可靠性,是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress:虽然在描述中没有明确提及,但从压缩包子文件的名称列表中推断,可能指的是Cypress.io,这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具,允许开发者编写和运行测试,确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外,文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支,其中“master”通常指代主版本或主分支,是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息,LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案,它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念,提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发,它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"