demo/code/abnormal_check.py
时间: 2024-09-28 16:03:31 浏览: 30
"demo/code/abnormal_check.py"看起来像是一个文件名,通常这样的命名结构表示它是一个包含示例代码或用于异常检查的Python脚本。在这个文件中,可能会有函数或方法来检测程序运行中的异常情况,比如输入验证、数据错误处理或是测试用例。这个脚本可能会检查代码是否按预期工作,并提供错误报告或日志记录。
具体内容取决于实际编写者的意图和脚本内部的代码逻辑。例如,它可能包括:
```python
def check_data_abnormal(data):
if not isinstance(data, list) or len(data) < 5:
raise ValueError("Data should be a non-empty list with at least 5 elements.")
for item in data:
if not isinstance(item, int):
return True # 如果发现非整数元素,认为异常
# 使用示例
try:
result = abnormal_check([1, 2, 'a', 4, 5])
except ValueError as e:
print(e)
```
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select substr(a.create_time,1,10) as 'create_time', a.tracking_id, a.purchase_order_number, b.code_description, c.port_code, c.return_desc, case when a.kyc_flag = '1' then 'Global store' else 'Core export' end as 'customer',a.service_level,'ECMS' as 'clearance_company', (case when a.reason_code = '18' then concat(b.code_description,'/',ifnull(c.port_code,'')) when a.reason_code = '51' then concat(b.code_description,'/',ifnull(c.return_desc,'')) else b.code_description end ) as 'reason_description', a.accumulated_days, a.consignee_name, a.consignee_phone from temp_daily_report_amazon_abnormal_hawb a join dw_code_info b on a.reason_code = b.code_id and b.code_flag = 'daily_report_amazon_abnormal' left join ecms_dws.dws_hawb_base c on a.tracking_id = c.tracking_id where a.create_time = UTC_DATE() and (a.accumulated_days >='2' or a.accumulated_days is null) having 1 order by a.accumulated_days desc,b.priority
这是一个 SQL 查询语句,用于从表 temp_daily_report_amazon_abnormal_hawb 中获取一些列的数据。以下是查询中使用的每个列的说明:
- `substr(a.create_time,1,10)`:将 a.create_time 字段的前10个字符作为 create_time 列的值。
- `a.tracking_id`:tracking_id 列的值。
- `a.purchase_order_number`:purchase_order_number 列的值。
- `b.code_description`:code_description 列的值,来自 dw_code_info 表。
- `c.port_code`:port_code 列的值,来自 ecms_dws.dws_hawb_base 表。
- `c.return_desc`:return_desc 列的值,来自 ecms_dws.dws_hawb_base 表。
- `case when a.kyc_flag = '1' then 'Global store' else 'Core export' end`:根据 a.kyc_flag 的值,决定 customer 列的值。
- `a.service_level`:service_level 列的值。
- `'ECMS' as 'clearance_company'`:将 clearance_company 列的值设置为字符串 'ECMS'。
- `(case when a.reason_code = '18' then concat(b.code_description,'/',ifnull(c.port_code,'')) when a.reason_code = '51' then concat(b.code_description,'/',ifnull(c.return_desc,'')) else b.code_description end )`:根据 a.reason_code 的值,决定 reason_description 列的值。如果 reason_code 是 '18',则将 b.code_description 和 c.port_code 进行拼接;如果 reason_code 是 '51',则将 b.code_description 和 c.return_desc 进行拼接;否则,reason_description 列的值为 b.code_description。
- `a.accumulated_days`:accumulated_days 列的值。
- `a.consignee_name`:consignee_name 列的值。
- `a.consignee_phone`:consignee_phone 列的值。
查询还包括以下条件:
- `a.create_time = UTC_DATE()`:筛选符合当前日期(UTC)的记录。
- `(a.accumulated_days >='2' or a.accumulated_days is null)`:筛选 accumulated_days 大于等于 2 或为空的记录。
最后,结果按照 a.accumulated_days 降序和 b.priority 升序进行排序。
def detect_frequency_change(data, window_size, threshold): # 计算每个窗口中的均值和标准差 frequencies = [] for i in range(0, len(data)-window_size, window_size): window = data[i:i+window_size] freq = len(window) / (window[-1] - window[0]) frequencies.append(freq) # calculate p-value of frequency change in consecutive windows p_values = [] for i in range(1, len(frequencies)): p = stats.ttest_ind(frequencies[i-1], frequencies[i]) p_values.append(p) # 计算窗口中p值小于阈值的地方 abnormal_windows = np.where(np.array(p_values) < threshold)[0] abnormal_timepoints = [] for i in abnormal_windows: start_time = data[i*window_size] end_time = data[(i+1)*window_size-1] abnormal_timepoints.append((start_time, end_time)) return abnormal_timepoints
这是一个用于检测频率变化的函数。它接收三个参数:
- data: 输入数据
- window_size: 窗口大小
- threshold: 阈值
该函数通过窗口滑动来检测频率变化,如果频率变化超过了阈值,则返回True,否则返回False。
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