export function funcBSPos(diffMarkPoint, newLineHL, cycle) { console.log(cycle, '---') let newData = [] let pos = 0 if (cycle === '1h') { // let csvdata = [] newData = fetchData() console.log(newData); } return newData; } function fetchData() { try { let path = '/data/csvdoge-usdt.csv' axios.get(path).then((resp) => { const newData = d3.csvParse(resp.data); // 在这里处理CSV数据 return newData }) } catch (error) { // 处理错误 console.error(error); return null } } 这段代码对吗?

时间: 2024-04-12 19:31:51 浏览: 14
你的代码基本上是正确的,但是需要注意一些细节。下面是对你的代码进行的一些修改和说明: ```javascript export function funcBSPos(diffMarkPoint, newLineHL, cycle) { console.log(cycle, '---') let newData = [] let pos = 0 if (cycle === '1h') { // let csvdata = [] newData = fetchData().then((data) => { console.log(data); // 在这里处理 newData return data; }); } return newData; } function fetchData() { try { let path = '/data/csvdoge-usdt.csv'; return axios.get(path).then((resp) => { const newData = d3.csvParse(resp.data); // 在这里处理CSV数据 return newData; }); } catch (error) { // 处理错误 console.error(error); return null; } } ``` 对于 `funcBSPos` 函数,你使用了 `fetchData().then((data) => { })` 来处理异步请求的结果。这是正确的做法,因为 `fetchData()` 函数返回的是一个 Promise 对象,你可以使用 `.then()` 方法来注册回调函数并在异步操作完成后处理结果。 在 `fetchData` 函数中,你使用了 `return axios.get(path).then((resp) => { })` 来返回 Promise 对象。这样可以确保在异步请求完成后,`fetchData().then((data) => { })` 中的回调函数可以接收到正确的数据。 需要注意的是,在 `fetchData` 函数中,你应该使用 `return` 关键字来返回 Promise 对象,以便在调用该函数时可以进行链式调用,例如 `fetchData().then((data) => { })`。 另外,你还需要确保你的环境中已经正确导入了 `axios` 和 `d3` 模块,以便在运行时可以使用它们的功能。 希望这样能帮助到你。如果还有其他问题,请随时提问。

相关推荐

zip
基于强化学习的五子棋强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

最新推荐

recommend-type

vue-router二级导航切换路由及高亮显示的实现方法

export default { name: "discover", data() { return { }; } }; [removed] <style scoped> </style> 第二个导航页面为Mymusic 其余代码一样,注意要把name改为相应路由 name: "mymusic" 2
recommend-type

解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够问题

主要介绍了解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够的问题,需要的朋友可以参考下
recommend-type

z-blog模板网站导航网站源码 带后台管理.rar

z-blog模板网站导航网站源码 带后台管理.rarz-blog模板网站导航网站源码 带后台管理.rar
recommend-type

基于TI的MSP430单片机的无叶风扇控制器+全部资料+详细文档(高分项目).zip

【资源说明】 基于TI的MSP430单片机的无叶风扇控制器+全部资料+详细文档(高分项目).zip基于TI的MSP430单片机的无叶风扇控制器+全部资料+详细文档(高分项目).zip基于TI的MSP430单片机的无叶风扇控制器+全部资料+详细文档(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

1124905257887411C++图书管理系统.zip

1124905257887411C++图书管理系统.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。