解释代码: if forcast_price > numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] > 0.7*forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) #返回json格式数据 dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump} result_js = json.dumps(dict) return result_js def _Getdetail(url): return 2 if __name__ == '__main__': url = input("请输入历史价格页面URL:"); print(_Showhistory(url))
时间: 2024-04-07 14:31:15 浏览: 51
Air_Pollution_Forcast_Beijing-master.zip_LSTM空气质量_loud2pt_lstm 拟
这段代码包含两个函数,一个是 `_Showhistory(url)`,另一个是 `_Getdetail(url)`。
`_Getdetail(url)` 函数是一个简单的函数,只是返回数字 2,用于测试代码。
`_Showhistory(url)` 函数的功能是获取给定 URL 的历史价格数据,进行一些处理并返回一个 JSON 格式的结果。具体而言,它首先使用 BeautifulSoup 库从给定 URL 中获取 HTML 页面内容,然后使用正则表达式从页面中提取出价格数据和日期数据。接着使用 Numpy 库的 polyfit 函数拟合一个一次多项式,得到对价格数据的拟合函数。然后,它使用拟合函数计算预测价格,并进行一些筛选,最终将结果打包成一个字典,转换为 JSON 格式并返回。
具体而言,代码中的 `if` 语句首先计算出预测价格 `forcast_price`,然后将其与一个区间进行比较,这个区间的上界为 `numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1]`,下界为 `0.7*forcast_price`。如果 `forcast_price` 在这个区间内,则将其作为最终的预测价格,否则保留原来的预测价格。最后,将预测价格、当前价格、历史最低价格和其他一些信息打包成一个字典,转换为 JSON 格式并返回。
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