private Cursor getContentName(String name_search) { selections = ContactsContract.Contacts.DISPLAY_NAME + "=?"; selection_args = new String[]{name_search}; Cursor cursor = getContentResolver().query(ContactsContract.CommonDataKinds.Phone.CONTENT_URI, query_all, selections, selection_args, null); return cursor; }

这是一段 Android 平台上的代码，它的作用是查询通讯录中指定姓名的联系人信息，并返回一个 Cursor 对象。首先定义了一个 selections 字符串，用来指定查询条件，它的值为 ContactsContract.Contacts.DISPLAY_NAME + "=?"，表示查询通讯录中 DISPLAY_NAME 列（即联系人姓名）等于指定的 name_search 的记录。然后定义了一个 selection_args 数组，它的值为 name_search，即要查询的联系人姓名。接着调用 getContentResolver().query() 方法查询通讯录，查询的 Uri 是 ContactsContract.CommonDataKinds.Phone.CONTENT_URI，表示查询通讯录中的电话号码信息。query_all 是一个字符串数组，表示要查询的列，它的值为 null，表示查询全部列。最后将 selections 和 selection_args 作为参数传入，表示查询条件，排序方式为 null，返回一个 Cursor 对象。

相关问题

优化这段代码：def run(demand_file,depot_file,epochs,pc,pm,popsize,n_select,opt_type): model=Model() model.pc=pc model.pm=pm model.popsize=popsize model.n_select=n_select model.opt_type=opt_type readCSVFile(demand_file,depot_file,model) calDistanceMatrix(model) generateInitialSol(model) history_best_obj = [] best_sol=Sol() best_sol.obj=float('inf') model.best_sol=best_sol start_time=time.time() for ep in range(epochs): ''' 计算适应度''' calFitness(model) ''' 选择''' selectSol(model) ''' 交叉''' crossSol(model) ''' 变异''' muSol(model) ''' 记录最优目标''' history_best_obj.append(model.best_sol.obj) print("迭代次数: %s， 最优目标值: %s， 运行时间: %s" % (ep+1,model.best_sol.obj,time.time()-start_time)) plotObj(history_best_obj) plotRoutes(model) outPut(model)

1. 建议使用更具描述性的变量名，例如 `population_size` 代替 `popsize`， `num_selections` 代替 `n_select` 等等。这样可以提高代码的可读性和可维护性。
2. 可以将模型参数 `Model` 的初始化封装成一个函数，例如 `initialize_model_params`。
3. 可以将模型的训练过程封装成一个函数，例如 `train`。这样可以提高代码的可读性，同时也方便代码的复用和维护。
4. 可以将结果可视化和输出结果的代码封装成一个函数，例如 `show_results`。这样可以使代码更加简洁和易于阅读。

重构后的代码如下：

def run(demand_file, depot_file, epochs, pc, pm, population_size, num_selections, opt_type):
    model = Model()
    initialize_model_params(model, pc, pm, population_size, num_selections, opt_type, demand_file, depot_file)
    history_best_obj = train(model, epochs)
    show_results(model, history_best_obj)

def initialize_model_params(model, pc, pm, population_size, num_selections, opt_type, demand_file, depot_file):
    model.pc = pc
    model.pm = pm
    model.popsize = population_size
    model.n_select = num_selections
    model.opt_type = opt_type
    readCSVFile(demand_file, depot_file, model)
    calDistanceMatrix(model)
    generateInitialSol(model)
    best_sol = Sol()
    best_sol.obj = float('inf')
    model.best_sol = best_sol

def train(model, epochs):
    history_best_obj = []
    start_time = time.time()
    for ep in range(epochs):
        calFitness(model)
        selectSol(model)
        crossSol(model)
        muSol(model)
        history_best_obj.append(model.best_sol.obj)
        print("迭代次数: %s， 最优目标值: %s， 运行时间: %s" % (ep+1,model.best_sol.obj,time.time()-start_time))
    return history_best_obj

def show_results(model, history_best_obj):
    plotObj(history_best_obj)
    plotRoutes(model)
    outPut(model)

解释以下代码 handleExportXls(fileName){ if(!fileName || typeof fileName != "string"){ fileName = "导出文件" } let param = this.getQueryParams(); if(this.selectedRowKeys && this.selectedRowKeys.length>0){ param['selections'] = this.selectedRowKeys.join(",") } console.log("导出参数",param) downFile(this.url.exportXlsUrl,param).then((data)=>{ if (!data) { this.$message.warning("文件下载失败") return } if (typeof window.navigator.msSaveBlob !== 'undefined') { window.navigator.msSaveBlob(new Blob([data],{type: 'application/vnd.ms-excel'}), fileName+'.xls') }else{ let url = window.URL.createObjectURL(new Blob([data],{type: 'application/vnd.ms-excel'})) let link = document.createElement('a') link.style.display = 'none' link.href = url link.setAttribute('download', fileName+'.xls') document.body.appendChild(link) link.click() document.body.removeChild(link); //下载完成移除元素 window.URL.revokeObjectURL(url); //释放掉blob对象 } }) },

这段代码定义了一个函数 handleExportXls，用于导出 Excel 文件。首先，它会检查传入的文件名 fileName 是否存在且为字符串类型，如果不是则使用默认的文件名 "导出文件"。然后，它会调用 this.getQueryParams() 方法获取查询参数，并将选中的行的 keys 以逗号分隔的形式添加到查询参数中。接着，它会调用 downFile 方法下载 Excel 文件，并在下载完成后进行处理。如果浏览器支持 msSaveBlob 方法，则使用该方法将文件保存到本地；否则，创建一个链接并模拟点击该链接来下载文件。最后，移除该链接并释放 blob 对象。