trans = res_text.xpath("//div[@class='transaction']//span[2]//text()")解析这句python爬虫代码

时间: 2024-01-24 15:04:53 浏览: 21
这段代码是用lxml库中的xpath方法解析HTML页面,其中"//"表示匹配任意层级的子元素,"[]"用于筛选元素,"@class"用于选取class属性,"//span[2]"表示选择任意层级下的第二个span元素,"//text()"表示获取该元素下的所有文本内容。因此,这段代码的意思是选取class属性为"transaction"的div元素下的第二个span元素中的所有文本内容,并存储在trans变量中。
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task lvc_apb_master_monitor::collect_transfer(); // Advance clock @(vif.cb_mon iff (vif.cb_mon.psel === 1'b1 && vif.cb_mon.penable === 1'b0)); trans_collected = lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected"); case(vif.cb_mon.pwrite) 1'b1 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.pwdata; trans_collected.trans_kind = WRITE; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end 1'b0 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.prdata; trans_collected.trans_kind = READ; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end default : `uvm_error(get_type_name(), "ERROR pwrite signal value") endcase endtask: collect_transfer

这段代码是关于一个名为 `lvc_apb_master_monitor` 的任务,它的作用是收集 APB 总线上的传输信息。在这个任务中,先是通过 `lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected")` 创建了一个名为 `trans_collected` 的 APB 传输对象,然后根据 `vif.cb_mon.pwrite` 的值分别进行读写操作。如果 `vif.cb_mon.pwrite` 为 1,即写操作,则等待 `vif.cb_mon.pready` 为 1,然后将 `trans_collected` 对象的地址和数据设置为当前的 `paddr` 和 `pwdata`,并将传输类型设置为 WRITE,传输状态设置为 OK 或 ERROR;如果 `vif.cb_mon.pwrite` 为 0,即读操作,则等待 `vif.cb_mon.pready` 为 1,然后将 `trans_collected` 对象的地址和数据设置为当前的 `paddr` 和 `prdata`,并将传输类型设置为 READ,传输状态设置为 OK 或 ERROR。最后,根据 `vif.cb_mon.pslverr` 的值,将 `trans_collected` 对象的传输状态设置为 OK 或 ERROR。

给下列程序添加注释: void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // update generic local planner params base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // update dwa specific configuration dp_->reconfigure(config); }

/** * @brief Callback function for dynamic reconfiguration of DWA planner parameters * * @param config Reference to the configuration object that stores the updated parameters * @param level The level of reconfiguration, unused in this function */ void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { // If the setup has been completed and restore_defaults flag is set, restore default configuration if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } // If setup has not been completed, store default configuration and set the setup flag to true if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // Update generic local planner parameters base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; // Call reconfigureCB function of the planner_util_ object with updated limits and restore_defaults flag planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // Call reconfigure function of the dp_ object with updated configuration dp_->reconfigure(config); }

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

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