if __name__ == '__main__': read_excel()

时间: 2024-06-16 16:03:58 浏览: 113
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读取excel

这段代码是Python中常见的用于判断当前脚本是否作为主程序运行的方法。当脚本作为主程序运行时，`__name__`变量的值会被设置为`'__main__'`，而当脚本被作为模块导入时，`__name__`变量的值会被设置为模块的名称。 在这段代码中，`if __name__ == '__main__':`的作用是判断当前脚本是否作为主程序运行。如果是，则执行`read_excel()`函数。 下面是一个示例，演示了如何使用`if __name__ == '__main__':`来调用`read_excel()`函数： ```python def read_excel(): # 读取Excel文件的代码 if __name__ == '__main__': read_excel() ```
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Read Excel

是关于读去excel中的数据，并且把excel中的信息封装到一个对象中。
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读取excel内容

读取excel内容，根据需要显示 theme stage等等

解释代码if __name__ == "__main__": if not os.path.exists("./plots"): os.mkdir("./plots") input_file_name = r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file1.xls" np.random.seed(0) dataframe = pd.read_excel(input_file_name)

这段代码首先判断当前脚本是否为主程序入口，如果是，则执行下面的代码块。接着，它判断plots文件夹是否存在，如果不存在，则...最后，使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。

翻译代码if __name__ == "__main__": if not os.path.exists("./plots"): os.mkdir("./plots") input_file_name = r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file1.xls" np.random.seed(0) dataframe = pd.read_excel(input_file_name)

- 定义input_file_name变量，指向名为name_of_your_excel_file1.xls的Excel文件的路径。 - 设置随机数种子为0。 - 使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件，并将其保存到名为dataframe的变量中。

def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)

if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = pd.DataFrame() for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']): ds = pd.concat([ds...

if __name__ == '__main__': devicesid = [] testcases = [] build_number = "" job_name = "" opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "d:t:r:n:") for op, value in opts: if op == '-d': devicesid = value.split(",") # 尝试获取是否指定deviceid # print("测试设备:" + ",".join(devicesid)) if op == '-t': testcases = value.split(",") # print("待执行用例:" + ",".join(testcases)) if op == '-r': build_number = value # print("Build Number:" + build_number) if op == '-n': job_name = value # print("Job Name:" + job_name) excel = os.path.join(sys.path[0], "testcases.xlsx") if not testcases and os.path.exists(excel): df = pd.read_excel(excel, usecols=[0, 1]) tests = df.loc[df["是否执行"] == "Y"] testcases = tests["测试用例"].values.tolist() if not devicesid: devices = Device() devicesid = devices.get_deviceid_list() a = AirtestStart(devicesid, testcases, build_number, job_name) a.run()

接下来，检查是否指定了测试用例和设备ID，如果没有指定并且存在一个名为 "testcases.xlsx" 的 Excel 文件，则从该文件中读取需要执行的测试用例。如果设备ID仍然为空，那么使用 Device() 类获取设备ID列表。最后...

将以下python 代码转换成matlab语言：import pandas as pd def calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species): mixing_sum = 0 species_count = len(set(neighbor_species)) - 1 # 减去目标树的重复 for neighbor in neighbor_species: if target_species != neighbor: # 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum += 1 # 混交度加1 mixing_degree = mixing_sum / species_count if species_count > 0 else 0 # 计算混交度 return mixing_degree def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters): size_sum = 0 neighbor_count = 0 for neighbor_diameter in neighbor_diameters: if pd.notnull(neighbor_diameter): neighbor_diameters_split = str(neighbor_diameter).split(",") # 将字符串按逗号分隔成列表 for neighbor in neighbor_diameters_split: neighbor = neighbor.strip() # 去除字符串两端的空格 if neighbor != "": neighbor = float(neighbor) if neighbor < target_diameter: size_sum += 1 # 大小比数加1 neighbor_count += 1 size_ratio = size_sum / neighbor_count if neighbor_count > 0 else 0 # 计算大小比数 return size_ratio def main(): data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") result = [] for index, row in data.iterrows(): tree_number = row["树编号"] target_species = row["树种"] neighbor_species = row["四邻树"].split(",") # 将四邻树字符串按逗号分隔成列表 neighbor_diameters = row[4:].tolist() # 获取从第5列开始的四邻树直径数据，并转换为列表 target_diameter = row["胸径"] mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) result.append({"树编号": tree_number, "树种": target_species, "混交度": mixing_degree, "大小比数": size_ratio}) result_df = pd.DataFrame(result) result_df.to_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls", index=False) if __name__ == '__main__': main()

data = readtable('C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls'); result = {}; for i = 1:height(data) tree_number = data.树编号(i); target_species = data.树种{i}; neighbor_species = strsplit(data.四邻树{...

import os import pandas as pd import time while True: start = time.perf_counter() def get_txt_files(folder_path): files = [] try: for root, dirs, filenames in os.walk(folder_path): for filename in filenames: if filename.endswith(".txt"): files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, filename))) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return files def combine_txt_files(txt_files): content = "" try: for txt_file in txt_files: with open(txt_file, "r") as f: content += f.read() except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return content def write_combined_content_to_file(content, file_path): try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) def txt_to_excel(txt_file, excel_file): try: df = pd.read_csv(txt_file, delimiter="\t", header=None) df.to_excel(excel_file, index=False, header=None) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path="D:\\測試log\\123.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path) end = time.perf_counter() print('運行時間為:{}秒'.format(end-start)) time.sleep(30)

最后使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取合并后的文本文件，并使用 to_excel 函数将其转换为 Excel 文件。 代码中使用了一个死循环，每隔 30 秒就会执行一次上述操作。遇到任何异常都会输出错误信息。最后会...

请将这两个程序写在一起if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MyWindow() sys.stdout = window # 将标准输出重定向到 print 输出信息框中 print("print 成功") window.show() sys.exit(app.exec_()) if __name__ == '__main__': while (1): cols = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] line_names = ['VitalSigns1', 'VitalSigns2', 'VitalSigns3', 'VitalSign4', 'VitalSign5', 'VitalSign6', 'VitalSign7', 'VitalSigns8'] nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0]) plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1]) plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2]) plt.plot(df1[cols[3]], label=line_names[3]) plt.plot(df1[cols[4]], label=line_names[4]) plt.plot(df1[cols[5]], label=line_names[5]) plt.plot(df1[cols[6]], label=line_names[6]) plt.plot(df1[cols[7]], label=line_names[7]) plt.legend() plt.xlabel('NUM DATA') plt.ylabel('LIFE DATA') plt.title('Title of the plot') plt.savefig(nowfile, dpi=300) plt.show() over = 0 main()

df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0]) plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1]) plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2]) plt.plot...

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer() excel_viewer.show() app.exec_() 注意事项： 1. ExcelViewer 类的构造函数中不再接收 file_path 参数，因为文件...

import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit＆Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit＆Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

pandas和matplotlib库分析和展示数据的任务。 首先，我们可以查看一下读入数据后的前几行，使用.head()函数，例如print(data.head())。 接下来，你可以使用pandas库进行数据的筛选和处理，例如选取特定列、...

import os from openpyxl import load_workbook, Workbook def get_all_worksheet_names(path): worksheet_names = [] for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(root, file) wb = load_workbook(filename=file_path, read_only=True) worksheet_names.extend(wb.sheetnames) return worksheet_names def write_worksheet_names_to_excel(worksheet_names, output_file): wb = Workbook() ws = wb.active for i, name in enumerate(worksheet_names): ws.cell(row=i+1, column=1, value=name) wb.save(output_file) if __name__ == '__main__': path = r'\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\2.生產組\點檢表\新增資料夾' worksheet_names = get_all_worksheet_names(path) output_file = r'\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\2.生產組\點檢表\點檢明細\output.xlsx' write_worksheet_names_to_excel(worksheet_names, output_file)在這個代碼中將文件的名字也一起寫入相應數據的前面

如果你想在输出的 Excel 文件中同时记录每个工作表的文件名，可以将 get_all_worksheet_names() 函数和 write_worksheet_names_to_excel() 函数稍作修改，以便能够记录每个工作表所属的文件名。 你可以在 get_...

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

接着，遍历所有Sheet，使用pd.read_excel()方法读取当前结果文件当前Sheet的数据。然后，遍历所有Excel文件（除第一个Excel文件外），使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据，并使用pd.concat()方法将数据...

import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为：', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位：万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()

训练数据来自一个 Excel 文件，包含年份和对应的值。训练过程中使用 sklearn 库的 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集。训练完成后，模型会被保存到指定路径。预测过程中，使用保存的模型对给定的年份...

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialogfrom PyQt5 import QtCoreclass ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.df = None # 初始值为 None self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle("Excel Viewer") self.resize(800, 600) # 添加查询按钮 self.button = QPushButton("查询", self) self.button.setGeometry(QtCore.QRect(340, 20, 80, 30)) self.button.clicked.connect(self.selectExcel) def selectExcel(self): # 弹出文件选择窗口 file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择Excel文件", "", "Excel Files (*.xlsx *.xls)") if file_path: # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model)class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1]if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer() excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改，不需要自己选择文件

if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer() excel_viewer.show() app.exec_() 在这里，我们直接将文件名设置为 "example.xlsx"，并在 selectExcel() 方法中删除了弹...

if not hasattr(watchdog.events, "EVENT_TYPE_OPENED"): watchdog.events.EVENT_TYPE_OPENED = 'created' app = Flask(__name__) qa_df = pd.read_excel('qa.xlsx') def process_text(text): text = text.lower().strip() text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) return text def match_question(text): for i, row in qa_df.iterrows(): if re.search(row['question'], text): return row['answer'] return None @app.route('/api/chatbot', methods=['POST']) def chatbot(): text = request.json['text'] processed_text = process_text(text) answer = match_question(processed_text) if answer: return jsonify({'response': answer}) else: return jsonify({'response': 'Sorry'}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)发生错误File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\_reloader.py:456, in run_with_reloader(main_func, extra_files, exclude_patterns, interval, reloader_type) 454 reloader.run() 455 else: --> 456 sys.exit(reloader.restart_with_reloader()) 457 except KeyboardInterrupt: 458 pass SystemExit: 1

这也是一个Python程序在运行过程中出现了错误，具体错误在第一行给出了文件路径和行数。该错误是因为程序使用了自动重新加载代码的reloader功能，但是该功能在某些情况下可能会引起问题。可以尝试将debug模式关闭，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取：', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成！')

这段代码是一个简单的爬虫程序，用来爬取指定小区的二手房信息，并将数据保存到 Excel 文件中。程序首先通过读取 Excel 文件中的小区名字，依次对每个小区进行爬取。爬取时，程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL ...

if __name__ == '__main__': file_name = '51job-python开发岗位.csv' key_words = ['python开发', 'django开发'] for key in key_words: for page in range(1, 101): print(f'抓取职位关键词：{key} 的第 {page} 页') url = f'https://we.51job.com/api/job/search-pc?api_key=51job×tamp={int(time.time())}&keyword={parse.quote(key)}&searchType=2&function=&industry=&jobArea=000000&jobArea2=&landmark=&metro=&salary=&workYear=°ree=&companyType=&companySize=&jobType=&issueDate=&sortType=0&pageNum=50&requestId=6ad8715396f546e6bedc7f56165573fa&pageSize=20&source=1&accountId=&pageCode=sou%7Csou%7Csoulb' get_page(url) time.sleep(random.randint(2, 6)) data_df = pd.read_csv(file_name, header=None, names=['职位名称', '薪资', '工作地点', '发布时间', '公司名称', '经营范围', '公司性质', '职位福利', '学历要求', '经验要求']) data_df.to_excel(file_name.replace('.csv', '.xlsx'), index=False) os.remove(file_name)怎么解决url返回的内容为空或无效

if response.status_code == 200: # 解析网页内容并保存数据 ... else: print(f'请求 {url} 失败，状态码为 {response.status_code}') except Exception as e: print(f'请求 {url} 出现异常，错误信息为 {e}'...

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent，def run_gevent(）

好的，可以尝试这样写： #!/usr/bin/env python ...if __name__ == '__main__': main() 注意，这里使用了 gevent 库，需要先安装。可以在命令行中使用 pip install gevent 进行安装。

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资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
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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
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提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
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在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
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CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe