item_dic[key] = single_item print('steam_success-------------------------',) return item_dic

这段代码将每个物品的信息存储到 item_dic 字典中，并返回这个字典。具体来说：

- item_dic[key] = single_item 将当前物品的信息 single_item 存储到 item_dic 字典中，key 是物品的标识符。
- print('steam_success-------------------------',) 在控制台输出 "steam_success-------------------------"，表示成功获取 Steam 上的物品信息。
- return item_dic 返回存储了所有物品信息的 item_dic 字典。

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json_data = json.loads(response.text) # 解析对应的信息，获得指定物品的id 以及价格 等值 # print(json_data['listinginfo']) listing_info_dic = json_data['listinginfo'] item_dic = {} for key in listing_info_dic: # initial a empty dic single_item = { 'inspect_url': '', 'steam_price': 9999999, 'float_value': '', 'steam_url': '', # 'buff_price':999999999, } inspect_url = listing_info_dic[key]['asset']['market_actions'][0]['link'] listingid = key assetid = listing_info_dic[key]['asset']['id'] inspect_url = inspect_url.replace('%listingid%', listingid) inspect_url = inspect_url.replace('%assetid%', assetid) steam_price = listing_info_dic[key]['converted_price'] + listing_info_dic[key]['converted_fee'] # get float_value float_value = get_item_floatBycsgo_float_api(inspect_url)

这段代码是解析 Steam API 返回的 JSON 数据，并提取其中的信息，具体来说：

- json.loads(response.text) 将返回的 JSON 数据解析成 Python 字典格式。
- json_data['listinginfo'] 获取了 JSON 数据中的 listinginfo 字段，这个字段包含了物品的价格和其他信息。
- listing_info_dic = json_data['listinginfo'] 将 listinginfo 字段的值赋给 listing_info_dic。
- for key in listing_info_dic: 对 listing_info_dic 中的每个 key 进行循环，即循环处理每个物品的信息。
- single_item = {...} 初始化一个空字典 single_item，用于存储当前物品的信息。
- inspect_url = ... 获取 inspect_url，即物品的检视链接，其中 %listingid% 和 %assetid% 是占位符，会在后面被替换掉。
- steam_price = ... 获取 steam_price，即物品的价格，包括转换后的价格和手续费。
- float_value = get_item_floatBycsgo_float_api(...) 获取物品的浮动值，具体实现需要调用另外一个函数 get_item_floatBycsgo_float_api。

def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

这段代码是定义了一个名为CellTrack_Model的类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数`__init__`中，有一系列参数用于初始化模型的各个组件。

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。
- `self.distance`是一个CosineSimilarity类的对象，用于计算余弦相似度。
- `self.handcrafted_node_embedding`、`self.learned_node_embedding`和`self.learned_edge_embedding`是MLP类的对象，用于节点特征嵌入。
- `self.message_passing`是根据`message_passing.target`参数选择相应的类，并使用`message_passing.kwargs`参数进行初始化，用于消息传递。
- `self.edge_classifier`也是一个MLP类的对象，用于边分类。

通过这些组件的初始化，CellTrack_Model类可以进行节点特征嵌入、消息传递和边分类等操作。