import time import threading import queue # 任务队列,存储小车需要执行的任务 task_queue = queue.Queue() # 监控小车状态的类 class CarStatus: # 初始化小车状态 def __init__(self, car_id): self.car_id = car_id # 小车编号 self.location = [0, 0] # 当前位置 self.task = None # 当前任务 # 获取小车编号 def get_id(self): return self.car_id

时间: 2024-01-27 19:06:20 浏览: 31
这段代码是关于任务队列和小车状态监控的。其中,任务队列使用Python内置的queue模块中的Queue类实现,用于存储小车需要执行的任务。而小车状态监控则通过定义一个CarStatus类实现,该类包含小车编号、当前位置和当前任务等属性,以及获取小车编号的方法。此外,该代码还导入了time、threading和queue三个模块。
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import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化,不要 Event

可以使用 `threading.Event` 代替 `queue.Queue` 来控制线程的结束。`threading.Event` 是一个线程同步的工具,可以让一个或多个线程等待某个事件的发生。具体地,可以创建一个 `Event` 对象,调用 `wait()` 方法等待事件的发生,调用 `set()` 方法通知事件的发生。 下面是一个使用 `Event` 改写后的代码: ```python import queue import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def push_data(data_list: list): while data_list: data = data_list.pop() data_queue.put(data) def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data) if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() data_list = ["123", "456", "789"] # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_list,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while True: try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: if not t.is_alive(): break else: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) t.join() ``` 在这个代码中,我们将数据存储在一个普通的列表中,用一个专门的线程 `push_data` 来将数据逐一放入队列中。主线程不断从队列中获取数据并处理,如果队列为空并且 `push_data` 线程已经结束,则主线程也结束。这样就可以避免使用 `Event` 对象了。

data_queue = queue.Queue() data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue)) 报错

在创建`Thread`对象时,如果要传递参数,需要将参数放在一个元组中,并将该元组作为`args`参数传递给`Thread`对象。因此,你需要将`args`参数的值改为`(data_queue,)`,即一个只有一个元素的元组。 修改后的代码如下: ```python import queue import threading data_queue = queue.Queue() def process_data(data_queue): # 处理数据的函数 pass data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue,)) data_thread.start() ``` 这样就不会再报错了。注意,元组中只有一个元素时,需要在元素后面加上逗号,否则Python会将其解释为一个普通的值,而不是元组。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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