splitted = result.split('_') IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

在Python中，缩进是非常重要的。IndentationError错误通常发生在代码缩进不正确的情况下。

根据您提供的信息，出现了一个IndentationError错误，可能是由于代码缩进不正确导致的。请确保代码的缩进是一致的，并且在适当的位置使用缩进。

以下是修正后的示例代码：

string = "Hello_world_2021"
splitted = string.split('_')

if len(splitted) > 1:
    result = splitted[0]
    print("截断后的字符串是:", result)
else:
    print("未找到'_'")

请注意，Python使用缩进来表示代码块，例如条件语句和循环。确保在同一代码块中的语句都具有相同的缩进级别，通常使用四个空格或一个制表符作为缩进。

如果您仍然遇到IndentationError错误，请检查代码的缩进是否正确，并确保在每个代码块中使用一致的缩进级别。

相关问题

# Edge Impulse - OpenMV Object Detection Example import sensor, image, time, os, tf, math, uos, gc sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240) sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window. sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust. net = None labels = None min_confidence = 0.5 try: # load the model, alloc the model file on the heap if we have at least 64K free after loading net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (64*1024))) except Exception as e: raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') try: labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")] except Exception as e: raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') colors = [ # Add more colors if you are detecting more than 7 types of classes at once. (255, 0, 0), ( 0, 255, 0), (255, 255, 0), ( 0, 0, 255), (255, 0, 255), ( 0, 255, 255), (255, 255, 255), ] clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # detect() returns all objects found in the image (splitted out per class already) # we skip class index 0, as that is the background, and then draw circles of the center # of our objects for i, detection_list in enumerate(net.detect(img, thresholds=[(math.ceil(min_confidence * 255), 255)])): if (i == 0): continue # background class if (len(detection_list) == 0): continue # no detections for this class? print("********** %s **********" % labels[i]) for d in detection_list: [x, y, w, h] = d.rect() center_x = math.floor(x + (w / 2)) center_y = math.floor(y + (h / 2)) print('x %d\ty %d' % (center_x, center_y)) img.draw_circle((center_x, center_y, 12), color=colors[i], thickness=2) print(clock.fps(), "fps", end="\n\n")

这段代码是一个使用 OpenMV 进行目标检测的示例。它使用了 Edge Impulse 平台训练的模型。

在这段代码中，首先通过 `tf.load()` 函数加载了名为 "trained.tflite" 的模型文件，并根据可用的内存动态选择将模型文件加载到堆还是加载到闪存。然后通过读取 "labels.txt" 文件加载了标签。

接下来，代码进入一个循环，在每次循环中从摄像头获取一帧图像，并调用 `net.detect()` 函数进行目标检测。`net.detect()` 函数返回在图像中检测到的所有对象，并根据设定的阈值进行筛选。然后，代码遍历每个检测到的对象，获取其边界框的坐标，并在图像上绘制一个圆圈来标记对象的中心位置。

最后，代码输出当前帧率并进入下一次循环。

如果您在运行这段代码时遇到了问题，请提供具体的错误信息以及您的环境和配置，以便我能够更好地帮助您解决问题。

c++string.split()方法详解

C++标准库中没有提供std::string的split功能的官方答案尚未被确定。这可能是因为C++标准库的设计理念是尽量保持轻量级和高效率，避免引入不必要的功能和复杂性。由于split功能可以通过其他方法实现，例如使用循环和字符串处理函数，因此可能被认为不是必需的。

在C++中，可以使用其他方法来实现字符串的分割操作。一种常见的方法是使用C语言的strtok方法，这是一种在C++中使用的方式。可以通过将字符串转换为C风格的字符串，并使用strtok函数来分割字符串。这个函数将字符串拆分为指定的分隔符字符，并返回一个指向下一个分隔符之后的字符串的指针。可以使用循环来重复调用strtok函数，直到字符串被完全分割为止。每次调用strtok函数时，可以将分割得到的子串存储到一个容器（如vector）中。这样就可以实现类似split功能的效果。

下面是一个使用C语言的strtok方法来实现字符串分割的示例代码：

std::vector<std::string> stringSplit(const std::string& strIn, char delim) {
    char* str = const_cast<char*>(strIn.c_str());
    std::string s;
    s.append(1, delim);
    std::vector<std::string> elems;
    char* splitted = strtok(str, s.c_str());
    while (splitted != NULL) {
        elems.push_back(std::string(splitted));
        splitted = strtok(NULL, s.c_str());
    }
    return elems;
}

这个函数接受一个字符串和一个分隔符作为参数，并返回一个存储了分割后子串的vector。

虽然C++标准库没有提供split方法，但通过使用其他方法，如上述所示的使用C语言的strtok方法，我们仍然可以实现类似的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [C++string字符串split的6种方法](https://blog.csdn.net/whl0071/article/details/128722931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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