if len(round_camera_obj_list) != 0: for i in range(len(round_camera_obj_list)): if -5 < round_camera_obj_list[i]['d_y'] < 15: if -4 < round_camera_obj_list[i]['d_x'] < 0: side_safe_flag_list[1] = 0 else: side_safe_flag_list[1] = 1 if 0 < round_camera_obj_list[i]['d_x'] < 4: side_safe_flag_list[0] = 0 else: side_safe_flag_list[0] = 1 else: side_safe_flag_list[0] = 1 side_safe_flag_list[1] = 1 color_print_lib.prRed('front_veh: ' + str(front_veh)) color_print_lib.prRed('left_side_front_veh: ' + str(left_side_front_veh)) color_print_lib.prRed('right_side_front_veh: ' + str(right_side_front_veh)) front_veh_v = front_veh left_side_front_veh_v = left_side_front_veh right_side_front_veh_v = right_side_front_veh side_safe_flag_list_v = side_safe_flag_list return front_veh, left_side_front_veh, right_side_front_veh, side_safe_flag_list解释一下

时间: 2024-04-29 10:22:00 浏览: 7
这段代码是一个函数,它接受一个参数 round_camera_obj_list,然后对其进行处理,并返回四个值:front_veh、left_side_front_veh、right_side_front_veh 和 side_safe_flag_list。 在函数内部,首先判断 round_camera_obj_list 是否为空列表,如果不是,就对列表中的每个元素进行处理。对于每个元素,如果它的 d_y 值在 -5 到 15 之间,就会对 side_safe_flag_list 中的值进行修改。如果它的 d_x 值在 -4 到 0 之间,就会将 side_safe_flag_list[1] 设为 0,否则为 1;如果它的 d_x 值在 0 到 4 之间,就会将 side_safe_flag_list[0] 设为 0,否则为 1。 最后,函数会打印出 front_veh、left_side_front_veh 和 right_side_front_veh 的值,然后将它们以及 side_safe_flag_list 的值赋给对应的变量并返回。
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if response_obj['res'] !=="None" return response_obj

这是一段 Python 代码,其中使用了条件语句和返回语句。条件语句的判断条件是 response_obj 字典中 'res' 键对应的值不等于字符串 "None"。如果判断为真,那么执行 return 语句,返回 response_obj。 根据语法规则,代码中的条件语句需要以冒号结尾,同时在条件语句之后需要缩进代码块。修改后的代码如下: ``` if response_obj['res'] != "None": return response_obj ``` 这样就可以保证语法正确,并且达到预期的功能。

def loadJson(filename): ret_json = None try: with open(filename, "r") as json_file: ret_json = json.load(json_file) except Exception as e: print(f"Error while opening {filename}.\nerror message: {e}") return ret_json #json file로부터 읽어온다. def getUrls(json_dict, url_type:int = 0, max_len:int = -1): if url_type <0 or url_type >1: raise Exception("Invalid Parameter(url_type) Error!") if url_type == 0: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict] if url_type == 1: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict['_embedded']['phish']] if max_len != -1: if len(ret_url_list) > max_len: ret_url_list = ret_url_list[:max_len] random.shuffle(ret_url_list) return ret_url_list # input : filepath # output : url list def getUrls_f(_filenames, url_type: int = 0, max_len:int = -1): ret_url_list = [] if type(_filenames) == str: json_dict = loadJson(_filenames) ret_url_list = getUrls(json_dict, url_type, max_len) if type(_filenames) == list: for filename in _filenames: json_dict = loadJson(filename) ret_url_list.extend(getUrls(json_dict, url_type, max_len)) return ret_url_list

这段代码是一个用于从 JSON 文件中读取 URL 的函数。它包含两个函数,loadJson 和 getUrls。 loadJson 函数接受一个文件名作为参数,尝试打开该文件并将其解析为 JSON 数据。如果出现任何错误,它将打印错误信息并返回 None。否则,它将返回解析后的 JSON 数据。 getUrls 函数接受一个 JSON 字典、一个 url_type 参数和一个 max_len 参数。url_type 参数指定从 JSON 数据中提取 URL 的方式,0 表示直接从 JSON 数据中提取,1 表示从嵌入式 JSON 数据中提取。max_len 参数指定最多返回多少个 URL。如果未指定 max_len 或 max_len 为负数,则返回所有 URL。 getUrls_f 函数接受一个文件名列表、url_type 参数和 max_len 参数。它调用 loadJson 和 getUrls 函数以从所有文件中提取 URL,并将它们存储在一个列表中。然后,它返回该列表。

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翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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