def con_data(self, fTime, keyId): '''持续数据包''' # 时间计算函数,参数1:fTime 新进包时间,参数2:keyId 车型列号车号 global asDict1 if keyId in asDict1: t2 = asDict1[keyId][-1] t1 = fTime diffTime = self.diffSec(t1, t2) if diffTime > 5 and diffTime < 15: asDict1[keyId].append(fTime) else: del (asDict1[keyId]) asDict1[keyId] = [fTime] else: asDict1[keyId] = [fTime]

时间: 2024-02-14 08:31:05 浏览: 39
这段代码是一个名为`con_data`的方法,它接收两个参数`fTime`和`keyId`。这个方法的作用是处理持续数据包。在方法内部,首先声明了一个全局变量`asDict1`。然后,通过判断`keyId`是否在`asDict1`中,来决定后续的处理逻辑。 如果`keyId`已经存在于`asDict1`中,则获取最后一个时间值`t2`,并计算当前时间值`fTime`和`t2`之间的时间差`diffTime`。如果`diffTime`大于5且小于15,则将`fTime`添加到`asDict1[keyId]`列表中。否则,删除原来的`asDict1[keyId]`,并用新的列表`[fTime]`替代。 如果`keyId`不存在于`asDict1`中,则直接将其作为键,值为列表`[fTime]`添加到`asDict1`中。 整个方法的作用是根据新进包时间和车型列号车号来更新持续数据包的处理逻辑。
相关问题

def diffSec(self, fTime, oldFTime): '''两个时间获取相差秒数''' # 时间计算函数,参数1:fTime 新进包时间,参数2:oldFTime 旧数据时间 try: time1 = time.strptime(fTime, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') time2 = time.strptime(oldFTime, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') return time.mktime(time1) - time.mktime(time2) except: return -999

这段代码定义了一个名为`diffSec`的方法,用于计算两个时间之间的秒数差。该方法接受两个参数:`fTime`表示新进包时间,`oldFTime`表示旧数据时间。 在方法的实现中,它首先使用`time.strptime()`函数将输入的时间字符串转换成格式化的时间元组。然后,使用`time.mktime()`函数将时间元组转换成Unix时间戳,以便进行计算。 最后,方法返回新进包时间减去旧数据时间的秒数差。如果在转换时间字符串或计算过程中出现异常,则返回-999。 请注意,在使用该方法之前,你需要确保已经导入了`time`模块。

if len(dataList) > 0: oldDId = dataList[-1][0] + '_' + dataList[-1][1] # 获取旧的ID键 oldFTime = dataList[-1][-1] # 获取时间 if oldDId != dId or self.diffSec(fTime, oldFTime) > 0: # 计算整车数据 if len(dataList) > 0: self.doData(dataList) count = 0 dataList = [[fTime]] count = count + 1 if count > 1: dataList.append( [fTime])

这段代码的作用是根据条件计算整车数据。首先,它检查`dataList`列表的长度是否大于0,是,则获取最后一个元素的ID键和时间。接下来,它将检查旧的ID键是否与当前的ID键不同,或者当前时间与旧时间之间的差值是否大于0。如果是这样,它会执行`self.doData(dataList)`来计算整车数据。然后,它重置计数器`count`为0,并将当前时间添加到`dataList`列表中作为新的数据点。最后,如果计数器`count`大于1,则将当前时间作为新的数据点添加到`dataList`列表中。

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base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

insert table cdata_safe_income_new_day_analysis_item_status with t1 as ( select if(a.app_id is null,b.app_id,a.app_id) as app_id, if(a.product is null,b.product,a.product) as product, if(a.item_code_name is null,b.item_code_name,a.item_code_name) as item_code_name, case when a.app_id is null and (if(a.tiaozhang_cnt is null,0,a.tiaozhang_cnt) + if(b.tiaozhang_cnt is null,0,b.tiaozhang_cnt)) > 0 then '调账影响' when b.app_id is null and (if(a.tiaozhang_cnt is null,0,a.tiaozhang_cnt) + if(b.tiaozhang_cnt is null,0,b.tiaozhang_cnt)) > 0 then '调账影响' when a.app_id is null and (if(a.tuifei_cnt is null,0,a.tuifei_cnt) + if(b.tuifei_cnt is null,0,b.tuifei_cnt)) > 0 then '退费影响' when b.app_id is null and (if(a.tuifei_cnt is null,0,a.tuifei_cnt) + if(b.tuifei_cnt is null,0,b.tuifei_cnt)) > 0 then '退费影响' when a.app_id is null and c.voucher_begin > 0 then '优惠券影响' --- 原:续费使用了代金券 when a.app_id is null and c.voucher_end > 0 and change_order_cnt = 0 then '优惠券影响' --- 原:续费使用了代金券 when b.app_id is null and c.voucher_begin > 0 then '优惠券影响' --- 原:续费由代金券转为正常 when b.app_id is null and c.voucher_end > 0 and change_order_cnt = 0 then '优惠券影响' --- 原:续费由代金券转为正常 else 'item维度正常' end flag_status from (select app_id, product,item_code_name,sum(if(paymode_type = '调账',1,0)) as tiaozhang_cnt, sum(if(instr(paymode,'退费')>0,1,0)) as tuifei_cnt from cdata_safe_income_new_day where ftime = '${YYYYMMDD}' and paymode != '0元订单' and prod_class1_name = '基础安全' and prod_class2_name = '云原生安全' and product is not null and pay_type = '公有云' group by app_id,product,item_code_name ) a full join

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