优化代码def lifecycle_visual(esn, data_pack_module, params, switches): """ 数据可视化调用函数 Life cycle visualization :param esn: :param data_pack_module: :param params: :param switches: :return: """ module_path = params['module_paths'][esn] n_volt_probe = data_pack_module['n_volt_probe'] n_temp_probe = data_pack_module['n_temp_probe'] if switches['lifecycle_visual']: # 路径创建 visual_path = os.path.join(module_path, 'visualization') if not os.path.exists(visual_path): os.makedirs(visual_path) fig_save_name = os.path.join(visual_path, "%s.png" % esn) lifecycle(data_pack_module['data'], esn, n_volt_probe, n_temp_probe, [], [], fig_save_name, dpi=100) print("\033[0;31;42m SUCCESS: module全生命周期可视化 Done. \033[0m") # 重点信息【模块分析完成】:红色字体绿色背景

时间: 2024-01-20 09:04:08 浏览: 29
这段代码看起来已经很简洁了,但是还有一些可以优化的地方。比如可以使用 `os.makedirs(visual_path, exist_ok=True)` 来代替 `if not os.path.exists(visual_path): os.makedirs(visual_path)`,这样可以减少代码行数。同时,可以将 `fig_save_name` 的赋值放到 `lifecycle` 函数的参数列表中,这样可以更直观地看出该变量的作用。最后,可以使用 f-string 来格式化字符串,使代码更简洁易读。 重构后的代码如下: ```python def lifecycle_visual(esn, data_pack_module, params, switches): """ 数据可视化调用函数 Life cycle visualization :param esn: :param data_pack_module: :param params: :param switches: :return: """ module_path = params['module_paths'][esn] n_volt_probe = data_pack_module['n_volt_probe'] n_temp_probe = data_pack_module['n_temp_probe'] if switches['lifecycle_visual']: # 路径创建 visual_path = os.path.join(module_path, 'visualization') os.makedirs(visual_path, exist_ok=True) fig_save_name = f"{visual_path}/{esn}.png" lifecycle(data_pack_module['data'], esn, n_volt_probe, n_temp_probe, [], [], fig_save_name, dpi=100) print("\033[0;31;42m SUCCESS: module全生命周期可视化 Done. \033[0m") # 重点信息【模块分析完成】:红色字体绿色背景 ```

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优化代码def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】:红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】:红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

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