for d in read_data: tmp = d.split('\n')[0] tmp = tmp.split(" ") for t in tmp: if t != '': data.append(t) if len(data) > 11: data_len = len(data) last_data = data[10] for i in range(11, data_len): last_data = last_data + ' ' + data[i] data[i] = '' data[10] = last_data if len(data) > 11: for d in data: if d != '': last_datas.append(d) if len(read_data) <= 2: status = '' if k == '服务器': status = '运行中' else: status = '停止' course_list_status.append({ 'name': k, 'status': status }) else: course_list_status.append({ 'name': k, 'status': '运行中' })

时间: 2023-06-25 19:03:44 浏览: 120
这段代码的功能是读取一个文本文件,并将其内容处理成一个列表。具体来说,它会: 1. 遍历文件中的每一行; 2. 去除每行末尾的换行符`\n`; 3. 将每行按照空格分割成一个列表`tmp`; 4. 遍历`tmp`列表中的每个元素,将非空元素添加到`data`列表中; 5. 如果`data`列表中的元素数量大于11,则将第11个元素及之后的元素合并为一个字符串,并将其赋值给第11个元素; 6. 如果`data`列表中的元素数量仍然大于11,则将第11个元素及之后的元素添加到`last_datas`列表中; 7. 如果文件中的行数不超过2,则根据当前行中的关键字`k`设置`status`变量的值,并将`name`和`status`添加到`course_list_status`列表中; 8. 如果文件中的行数超过2,则将`name`和`status`添加到`course_list_status`列表中,其中`status`默认为"运行中"。
相关问题

for d in read_data: tmp = d.split('\n')[0] tmp = tmp.split(" ") for t in tmp: if t != '': data.append(t) if len(data) > 11: data_len = len(data) last_data = data[10] for i in range(11, data_len): last_data = last_data + ' ' + data[i] data[i] = '' data[10] = last_data if len(data) > 11: for d in data: if d != '': last_datas.append(d)

这段代码看起来像是将一些文本数据进行处理,并将结果存储在一个列表中。具体来说,它首先从一个字符串列表中读取数据,将每个字符串按空格分割,然后将分割后的单词添加到新的列表中。如果新列表长度超过11,它会将第10个元素作为最后一个单词,并将11到最后一个元素合并成一个字符串。如果合并后的字符串仍然超过了11个元素,它将继续重复这个过程,直到所有的元素都被处理完毕。最后,它将所有非空元素添加到另一个列表中(即last_datas)。

last_datas = [] fileRead = open("tempdata.txt", mode='r') read_data = fileRead.readlines() for d in read_data: # 根据换行符对数据进行切割 tmp = d.split('\n')[0] # 更具空格对数据进行切割 tmp = tmp.split(" ") data = [] # 提取数据 for t in tmp: if t != '': data.append(t) # 整合数据 (如果data数组的长度大于11,说明一组数据已经读取完毕。) if len(data) > 11: data_len = len(data) # 对 COMMAND 数据进行处理 last_data = data[10] for i in range(11, data_len): last_data = last_data + ' ' + data[i] data[i] = '' data[10] = last_data if len(data) > 11: for d in data: if d != '': last_datas.append(d) # 读本地数据,并存储到列表,然后返回给前端(通过JSon的格式) return_data = [] dic_keys = ["user", "pid", "cpu", "mem", "vsz", "rss", "tty", "stat", "start", "time", "command"] for i in range(0, len(last_datas), 11): ret = last_datas[i: i + 11] res_dic = {} for r in range(len(ret)): res_dic[dic_keys[r]] = ret[r] return_data.append(res_dic) # 关闭ssh服务 ssh_client.close() # 请求码 request_data = {"code": 200, "message": "请求成功", "data": return_data} return JsonResponse(request_data)

这段代码是一个 Python 函数,用于读取一个名为 "tempdata.txt" 的文本文件,并将其中的数据进行处理后返回给前端。具体而言: 1. 首先定义一个空列表 last_datas 用于存储从文件中读取的数据。 2. 打开名为 "tempdata.txt" 的文本文件,并读取其中的所有行。 3. 对于每一行数据,先根据换行符对其进行切割,然后根据空格对其进行进一步的切割,提取数据并存储到 data 列表中。 4. 如果 data 列表的长度大于 11,则说明一组数据已经读取完毕,需要整合数据。具体而言,在 COMMAND 数据之后的所有数据都属于 COMMAND 数据的一部分,需要将它们合并成一个完整的 COMMAND 数据。 5. 将整合后的数据存储到 last_datas 列表中。 6. 对于 last_datas 中的每一组数据,将其转化为一个字典,并将字典添加到 return_data 列表中。其中,字典的键为 ["user", "pid", "cpu", "mem", "vsz", "rss", "tty", "stat", "start", "time", "command"],对应着每一组数据中的不同字段。 7. 最后关闭 ssh 服务,构造一个包含请求码、消息和数据的 JSON 对象,并将其返回给前端。
阅读全文

相关推荐

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

检查代码中的错误 class ADB_SHELL: def get_ip(self): # 执行adb shell命令并输出结果 subprocess.check_output( ['adb', 'shell', 'udhcpc'] ) subprocess.check_output( ['adb', 'shell', 'udhcpc -i eth1'] ) self.conf = subprocess.check_output( ['adb', 'shell', 'ifconfig'] ).decode() # conf = str(ip).split(r'\r\r\n') # tmp = conf.replace( "\r\r\n", "\n" ) # print( tmp) self.ip = re.findall( r'addr:(.*?) Bcast', str( self.conf ) ) print(self.ip) for self.i in selfip : speed = subprocess.check_output((['adb', 'shell', f'iperf3 -B {self.i} -c 192.168.102.105'])).decode() print(speed.replace("\r\r\n", "\n")) for i in range(5): write_data = subprocess.check_output(['adb', 'shell', 'time dd if=/dev/zero of=/data/test.data bs=128k count=1024']).decode() print(write_data.replace("\r\r\n", "\n")) read_data = subprocess.check_output(['adb', 'shell', 'time dd if=/data/test.data of=/dev/null bs=128k count=1024']).decode() print(read_data.replace("\r\r\n", "\n")) ls = subprocess.check_output( ['adb', 'shell', 'ls /data'] ).decode() print( ls.replace( '\r', ' ' ) ) dl = subprocess.check_output( ['adb', 'shell', 'rm /data/test.data'] ).decode() l = subprocess.check_output(['adb', 'shell', 'ls /data']).decode() print( l.replace( '\r', ' ' ) ) subprocess.check_output( (['adb', 'shell', f'iperf3 -s']) ) def get_ssh(self): ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy) for i in self.ip: ssh.connect(hostname='192.168.102.105',port=22,username='root',password='xiayi123456',timeout=30) stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command(f'iperf3 -c {i}') print(stdout.read()) # ssh.close() if __name__ == '__main__': # get_ip() # get_ssh() A = ADB_SHELL t1 = threading.Thread(target=A.get_ssh) t2 = threading.Thread(target=A.get_ip) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()

最新推荐

recommend-type

基于C语言课程设计学生成绩管理系统、详细文档+全部资料+高分项目.zip

【资源说明】 基于C语言课程设计学生成绩管理系统、详细文档+全部资料+高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

基于springboot的简历系统源码(java毕业设计完整源码+LW).zip

项目均经过测试,可正常运行! 环境说明: 开发语言:java JDK版本:jdk1.8 框架:springboot 数据库:mysql 5.7/8 数据库工具:navicat 开发软件:eclipse/idea
recommend-type

“招聘智能化”:线上招聘问答系统的功能开发

互联网技术经过数十年的发展,已经积累了深厚的理论基础,并在实际应用中无处不在,极大地消除了地理信息的障碍,实现了全球即时通讯,极大地便利了人们的日常生活。因此,利用计算机技术设计的线上招聘问答系统,不仅在管理上更加系统化和操作性强,更重要的是在数据保存和使用上能够节省大量时间,使得系统变得非常高效和实用。 线上招聘问答系统采用MySQL作为数据管理工具,Java作为编码语言,以及SSM框架作为开发架构。系统主要实现了简历管理、论坛帖子管理、职位招聘管理、职位招聘留言管理、招聘岗位管理、所在行业管理以及求职意向管理等功能。 该系统的设计不仅方便了操作人员,而且合理性高,能有效避免误操作,确保数据在录入时就符合设计要求,从而最大限度地减少源头性输入错误,使数据更加可控和可靠,将出错率降至最低。
recommend-type

simulink实现标准IEEE33配电网系统,50HZ,将各节点数据统计起来输出到工作区,再matlab中跑出某时刻节点电压分布,适合用于观察某时刻节点电压变化情况 #特别是当用于接入双馈风机时

simulink实现标准IEEE33配电网系统,50HZ,将各节点数据统计起来输出到工作区,再matlab中跑出某时刻节点电压分布,适合用于观察某时刻节点电压变化情况。 #特别是当用于接入双馈风机时,用powergui无法进行潮流计算,通过此方法能过很好的解决此问题。 有参考文献。
recommend-type

给袋式真空包装机UG10全套技术资料100%好用.zip

给袋式真空包装机UG10全套技术资料100%好用.zip
recommend-type

WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示

资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo" 在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析: 1. Apache Camel框架: Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。 2. WildFly应用服务器: WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。 3. Java DSL(领域特定语言): Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。 4. REST服务: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。 5. Swagger: Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。 结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤: - 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。 - 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。 - 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。 - 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。 这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通

![【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通](https://docs.lammps.org/_images/lammps-gui-main.png) # 摘要 声子晶体作为一种具有周期性结构的材料,在声学隐身、微波和红外领域具有广泛的应用潜力。本文从基础理论出发,深入探讨了声子晶体的概念、物理模型和声子带结构的理论解析,同时介绍了声子晶体的数值模拟方法,包括有限元方法(FEM)、离散元方法(DEM)和分子动力学(MD)。本文还提供了一套完整的声子晶体模拟实践指南,涵盖了模拟前的准备工作、详细的模拟步骤以及结果验证和案例分析。此外,文章探讨了声子晶体模拟的高级技巧和拓展
recommend-type

2024-07-27怎么用python转换成农历日期

在Python中,可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先,你需要安装这个库,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后,你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期: ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
recommend-type

FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如: - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。 总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"