def insertPeopleInfo(self): ''' 添加重点人员 :return: ''' self.buttonAddClick() pass def delPeopleInfo(self): ''' 删除重点人员 :return: ''' number = self.peoNum.get() if number == '': tk.messagebox.showinfo('提示', "请先输入信息再进行对应功能操作") return # 如果已经选择了一条通信录，执行SQL语句将其删除 sql = 'DELETE FROM peopleInfo WHERE number="' + number + '"' self.connectDb(sql) self.peopleInputSetNull() self.getPeopleInfo() tkinter.messagebox.showinfo('恭喜', '删除成功')解释每一句代码含义

时间: 2024-02-14 16:23:27 浏览: 56
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Python中对错误NameError: name ‘xxx’ is not defined进行总结

这段代码是一个 Python 类的两个方法，用于添加和删除重点人员的信息。具体含义如下： - `insertPeopleInfo()` 方法用于添加重点人员的信息，其中： - `self.buttonAddClick()` 表示触发添加按钮的点击事件； - `pass` 表示空语句，即不执行任何操作。 - `delPeopleInfo()` 方法用于删除重点人员的信息，其中： - `number = self.peoNum.get()` 表示获取用户输入的重点人员编号； - `if number == '':` 表示如果用户未输入编号，则弹出提示框并返回； - `sql = 'DELETE FROM peopleInfo WHERE number="' + number + '"'` 表示构造一个 SQL 语句，用于删除指定编号的重点人员信息； - `self.connectDb(sql)` 表示连接数据库，并执行上述 SQL 语句； - `self.peopleInputSetNull()` 表示将用户输入框中的信息清空； - `self.getPeopleInfo()` 表示重新获取数据库中的重点人员信息； - `tkinter.messagebox.showinfo('恭喜', '删除成功')` 表示弹出一个提示框，提示用户删除成功。
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return '%s(%s)' % (type(self).__name__, str.__repr__(self)) 这是iStr类的字符串表示方法。它返回一个表示该实例的字符串，格式为类名加上原始字符串的表示形式。 python def __hash__(self): ...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

4. 可以添加更多的参数来控制训练过程，比如学习率、衰减系数等。 5. 可以将 QLearningAgent 类中的方法进行整理和封装，提高代码的可读性和可维护性。同时，也可以添加一些对模型进行保存和加载的方法，便于模型的...

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它有一个构造函数 __init__，接受一个参数 name，并将其赋值给对象的属性 self.name。另外，它还有一个属性 self.value，初始值为 None。 类中还定义了一个方法 divide，但是这个方法没有完整的代码，无法确定它的...

(3)（基础题）阅读以下的程序，回答程序后的问题： class people(object): __te="隐私" def __init__(self,name,age,weight): self.name=name self.age=age self.weight=weight def eat(self,x): self.weight=self.weight+x*0.01 def __fun(self): pass def _fun2(self): pass def getyinsi(self): return self.__te class student(people): def __init__(self,s,m): self.no=s self.score=m def getscore(self): print("%s的成绩为%s"%(self.name,self.score)) zhangsan=people("张三",20,100) zhangsan.__________（1）__________________ lisi=student("100000001",95) lisi.________________（2）_________________ 回答以下问题： ①父类people拥有几个成员？分别列出来。 一个成员，张三 属性： 方法：__init__()、eat()、__fun()、 ②子类student拥有几个成员？分别列出来。 属性： 方法： ③在后面zhangsan对象的引用位置（1）可以填写的成员有： ④在后面lisi对象的引用位置（2）可以填写的成员有：

①父类people拥有三个成员：属性__te，方法__init__()和方法eat()。 ②子类student拥有两个成员：属性no和属性score。 ③在后面zhangsan对象的引用位置（1）可以填写的成员有：eat(x)。 ④在后面lisi对象的引用...

可以帮我修改一下这段代码吗 class Vacuum: def__init__(self): self.location = [0,0] # 真空吸尘器的初始位置 self.direction = 'N' # 真空吸尘器的朝向 def sense(self, environment): # 读取传感器数据 return environment[self.location[0]][self.location[1]] def act(self, action): # 执行动作 if action == 'move': if self.direction == 'N': self.location[0] -= 1 elif self.direction == 'S': self.location[0] += 1 elif self.direction == 'W': self.location[1] -= 1 elif self.direction == 'E': self.location[1] += 1 elif action == 'turn_left': if self.direction == 'N': self.direction = 'W' elif self.direction == 'S': self.direction = 'E' elif self.direction == 'W': self.direction = 'S' elif self.direction == 'E': self.direction = 'N' elif action == 'turn_right': if self.direction == 'N': self.direction = 'E' elif self.direction == 'S': self.direction = 'W' elif self.direction == 'W': self.direction = 'N' elif self.direction == 'E': self.direction = 'S' elif action == 'clean': # 吸尘 pass def update(self, environment): # 更新真空吸尘器的状态 pass def main(): # 初始化真空吸尘器和环境 vacuum = Vacuum() environment = [[0, 1, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] # 启动真空吸尘器 while True: sensor_data = vacuum.sense(environment) action = reflex_model(sensor_data) vacuum.act(action) vacuum.update(environment)

return environment[self.location[0]][self.location[1]] def act(self, action): # 执行动作 if action == 'move': if self.direction == 'N': self.location[0] -= 1 elif self.direction == 'S': self....

class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def init(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().init() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.class.name} dataset contains {self.len()} examples.') def len(self): return self.num_records @abstractmethod def iter(self): pass这段代码作用

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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Related to AboutOpenClasses in the Ruby Koans # from runner.koan import * class AboutMonkeyPatching(Koan): class Dog: def bark(self): return "WOOF" def test_as_defined_dogs_do_bark(self): fido = self.Dog() self.assertEqual('WOOF', fido.bark()) # ------------------------------------------------------------------ # Add a new method to an existing class. def test_after_patching_dogs_can_both_wag_and_bark(self): def wag(self): return "HAPPY" self.Dog.wag = wag fido = self.Dog() self.assertEqual('HAPPY', fido.wag()) self.assertEqual('WOOF', fido.bark()) # ------------------------------------------------------------------ def test_most_built_in_classes_cannot_be_monkey_patched(self): try: int.is_even = lambda self: (self % 2) == 0 except Exception as ex: err_msg = ex.args[0] self.assertRegex(err_msg, "can't set attributes of built-in") # ------------------------------------------------------------------ class MyInt(int): pass def test_subclasses_of_built_in_classes_can_be_be_monkey_patched(self): self.MyInt.is_even = lambda self: (self % 2) == 0 self.assertEqual(False, self.MyInt(1).is_even()) self.assertEqual(True, self.MyInt(2).is_even())

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