/** * 删除元数据定义 * * @param id 元数据定义ID * @return 删除成功/失败 */ 其中/**被隐藏了 怎么显示 idea

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相关问题

写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

对于这个任务，我们需要完成以下几个步骤：

1. 编写算法脚本 suanfa.py，用于数据处理、模型训练和预测。
2. 编写 Flask 应用 app.py，用于处理用户请求并返回结果。
3. 编写 HTML 页面 predict.html，用于获取用户输入并向后端发送请求。

下面是详细的代码：

suanfa.py

import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def split_data(data, lookback):
    """
    划分数据集为训练集和测试集
    :param data: DataFrame格式的原始数据集
    :param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
    :return: (训练集输入数据, 训练集输出数据, 测试集输入数据, 测试集输出数据, scaler)
    """
    data_raw = data.to_numpy()
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    data_scaled = scaler.fit_transform(data_raw)

    result = []
    for index in range(len(data_scaled) - lookback):
        result.append(data_scaled[index: index + lookback])

    result = np.array(result)
    row = round(0.8 * result.shape[0])
    train = result[:int(row), :]
    np.random.shuffle(train)
    x_train = train[:, :-1]
    y_train = train[:, -1][:, -1]
    x_test = result[int(row):, :-1]
    y_test = result[int(row):, -1][:, -1]

    x_train = torch.from_numpy(x_train).type(torch.Tensor)
    x_test = torch.from_numpy(x_test).type(torch.Tensor)
    y_train = torch.from_numpy(y_train).type(torch.Tensor)
    y_test = torch.from_numpy(y_test).type(torch.Tensor)

    return x_train, y_train, x_test, y_test, scaler


class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
        super().__init__()
        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)

        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)

        self.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size),
                            torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size))

    def forward(self, input_seq):
        lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1), self.hidden_cell)
        predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
        return predictions[-1]


def train_model(data, lookback, model_path):
    """
    训练模型并保存
    :param data: DataFrame格式的原始数据集
    :param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
    :param model_path: 保存模型的路径
    """
    x_train, y_train, x_test, y_test, scaler = split_data(data, lookback)

    model = LSTM()
    loss_function = nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

    epochs = 150
    for i in range(epochs):
        for j in range(x_train.size()[0]):
            optimizer.zero_grad()
            model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
                                 torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))

            y_pred = model(x_train[j])

            single_loss = loss_function(y_pred, y_train[j])
            single_loss.backward()
            optimizer.step()

        if i % 25 == 1:
            print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}')

    torch.save(model.state_dict(), model_path)
    print("Model saved")


def predict(model_path, input_date):
    """
    使用保存的模型预测销售额
    :param model_path: 保存模型的路径
    :param input_date: 用户选择的日期，格式为'YYYY-MM'
    :return: 预测销售额
    """
    model = LSTM()
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))
    model.eval()

    data = pd.read_csv('shuju.csv')
    data = data.set_index('Year-Month')

    # 将输入的日期转换为对应的行数
    row_num = data.index.get_loc(input_date)

    x = data.iloc[row_num - 4:row_num + 1]['TotalPrice'].values
    x = scaler.transform(x.reshape(-1, 1))
    x = torch.from_numpy(x).type(torch.Tensor)

    with torch.no_grad():
        model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
                        torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
        pred = model(x)

    pred = scaler.inverse_transform(pred.reshape(-1, 1))
    return round(pred[0][0])

app.py

from flask import Flask, render_template, request
from suanfa import predict

app = Flask(__name__)

# 预测模型保存路径
model_path = 'model.pth'


@app.route('/')
def index():
    return render_template('predict.html')


@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_sales():
    # 获取用户输入的日期
    input_date = request.form['input_date']
    # 调用预测函数得到预测结果
    pred = predict(model_path, input_date)

    return render_template('predict.html', prediction=pred)

predict.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>销售额预测系统</title>
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css">
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap-theme.min.css">
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/skin/default/layer.css">
  <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/layer.js"></script>
</head>
<body>
  <div class="container">
    <div class="page-header">
      <h1>销售额预测系统</h1>
    </div>
    <div class="row">
      <div class="col-md-6 col-md-offset-3">
        <form class="form-inline" action="/predict" method="POST">
          <div class="form-group">
            <label for="input_date">日期：</label>
            <input type="month" class="form-control" id="input_date" name="input_date" required>
          </div>
          <button type="submit" class="btn btn-primary">预测</button>
        </form>
        {% if prediction %}
        <div class="alert alert-success" role="alert">
          预测结果：{{ prediction }} 元
        </div>
        {% endif %}
      </div>
    </div>
  </div>
</body>
</html>

在运行应用之前，需要在命令行中安装以下依赖：

pip install Flask pandas numpy torch sklearn

接下来，在命令行中输入以下命令启动应用：

export FLASK_APP=app.py
flask run

然后在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5000/ 即可使用销售额预测系统。

Java ，druid 解析sql，并通过 feign接口查询到的表元数据，替换包含left join的insert into table ass_data select sql，支持mysql、hive、postgresql、oracle、sqlserver等多种数据库。需要写出代码

以下是一个示例代码，解析 SQL 并替换其中的 left join：

import java.sql.*;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;

import com.alibaba.druid.pool.*;
import com.alibaba.druid.sql.*;
import com.alibaba.druid.sql.ast.*;
import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.*;
import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.visitor.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.oracle.visitor.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.visitor.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.sqlserver.visitor.*;
import com.alibaba.druid.sql.visitor.*;

import feign.*;
import feign.jackson.*;

public class SQLParser {
    private static final Pattern LEFT_JOIN_PATTERN = Pattern.compile("\\bleft join\\b", Pattern.CASE_INSENSITIVE);

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String sql = "insert into table ass_data select a.*, b.* from table_a a left join table_b b on a.id = b.a_id";
        String replacedSql = replaceLeftJoin(sql);
        System.out.println(replacedSql);

        // 使用 Feign 查询表元数据
        String url = "http://localhost:8080/metaData";
        String databaseType = "mysql"; // 数据库类型
        String tableName = "table_a"; // 表名
        Feign.Builder builder = Feign.builder().encoder(new JacksonEncoder()).decoder(new JacksonDecoder());
        MetaDataService metaDataService = builder.target(MetaDataService.class, url);
        TableMetaData tableMetaData = metaDataService.getTableMetaData(databaseType, tableName);
        System.out.println(tableMetaData);
    }

    public static String replaceLeftJoin(String sql) throws Exception {
        SQLStatementParser parser = new SQLStatementParser(sql);
        SQLStatement statement = parser.parseStatement();
        if (statement instanceof SQLInsertStatement) {
            SQLInsertStatement insertStatement = (SQLInsertStatement) statement;
            SQLSelectQuery selectQuery = insertStatement.getQuery().getQuery();
            if (selectQuery instanceof SQLSelectQueryBlock) {
                SQLSelectQueryBlock queryBlock = (SQLSelectQueryBlock) selectQuery;
                List<SQLJoinTableSource> joinList = queryBlock.getJoinList();
                for (SQLJoinTableSource join : joinList) {
                    if (join.getJoinType() == SQLJoinTableSource.JoinType.LEFT_OUTER_JOIN) {
                        String joinSql = SQLUtils.toMySqlString(join.getCondition());
                        if (LEFT_JOIN_PATTERN.matcher(joinSql).find()) {
                            // 使用 Feign 查询表元数据
                            String url = "http://localhost:8080/metaData";
                            String databaseType = "mysql"; // 数据库类型
                            String tableName = join.getRight().toString(); // 右表名
                            Feign.Builder builder = Feign.builder().encoder(new JacksonEncoder()).decoder(new JacksonDecoder());
                            MetaDataService metaDataService = builder.target(MetaDataService.class, url);
                            TableMetaData tableMetaData = metaDataService.getTableMetaData(databaseType, tableName);
                            if (tableMetaData != null) {
                                String tableAlias = join.getRight().getAlias();
                                if (tableAlias == null) {
                                    tableAlias = join.getRight().toString();
                                }
                                String primaryKey = tableMetaData.getPrimaryKey();
                                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                                sb.append("select a.*, b.* from ");
                                sb.append(join.getLeft().toString());
                                sb.append(" a left join ");
                                sb.append(join.getRight().toString());
                                sb.append(" b on a.");
                                sb.append(primaryKey);
                                sb.append(" = b.");
                                sb.append(primaryKey);
                                sb.append(" where ");
                                sb.append(join.getLeft().toString());
                                sb.append(".");
                                sb.append(primaryKey);
                                sb.append(" is not null");
                                if (tableAlias != null) {
                                    sb.append(" and ");
                                    sb.append(tableAlias);
                                    sb.append(".");
                                    sb.append(primaryKey);
                                    sb.append(" is null");
                                }
                                queryBlock.setFrom(new SQLSubqueryTableSource(new SQLSelectStatement(new SQLSelect(sb.toString()), databaseType)));
                                join.setJoinType(SQLJoinTableSource.JoinType.INNER_JOIN);
                                join.setCondition(null);
                            }
                        }
                    }
                }
                return SQLUtils.toMySqlString(selectQuery);
            }
        }
        return sql;
    }
}

interface MetaDataService {
    @RequestLine("GET /metaData?databaseType={databaseType}&tableName={tableName}")
    TableMetaData getTableMetaData(@Param("databaseType") String databaseType, @Param("tableName") String tableName);
}

class TableMetaData {
    private String tableName;
    private List<String> columnNames;
    private String primaryKey;

    public String getTableName() {
        return tableName;
    }

    public void setTableName(String tableName) {
        this.tableName = tableName;
    }

    public List<String> getColumnNames() {
        return columnNames;
    }

    public void setColumnNames(List<String> columnNames) {
        this.columnNames = columnNames;
    }

    public String getPrimaryKey() {
        return primaryKey;
    }

    public void setPrimaryKey(String primaryKey) {
        this.primaryKey = primaryKey;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TableMetaData [tableName=" + tableName + ", columnNames=" + columnNames + ", primaryKey=" + primaryKey + "]";
    }
}

上述代码使用 Druid 解析 SQL，替换其中的 left join，然后使用 Feign 查询表元数据。其中 `MetaDataService` 接口用于定义查询表元数据的 API，`TableMetaData` 类用于存储表元数据。请根据实际情况修改代码。