// 导入 countryNo string[] buf = File.ReadAllLines(textBox_CountryNo.Text); string[] buf2 = File.ReadAllLines(textBox_CityNo.Text); foreach (string line in buf) { string[] ss = line.Split('\t'); if (ss.Length < 2) continue; try { byte index = byte.Parse(ss[0], System.Globalization.NumberStyles.AllowHexSpecifier); if (!myCountryNoDict.ContainsKey(index)) { myCountryNoDict.Add(index, ss[1]); } } catch (Exception ee) { } } for (int ii = 0; ii < buf2.Length; ++ii) { myCityNoDict.Add(ii, buf2[ii]); }转java

时间: 2024-02-10 19:27:03 浏览: 29
以下是将给定的代码片段转换为Java的等效代码: ```java import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.util.HashMap; public class CountryNoImport { public static void main(String[] args) { String[] buf; String[] buf2; HashMap<Byte, String> myCountryNoDict = new HashMap<>(); HashMap<Integer, String> myCityNoDict = new HashMap<>(); try { Path countryNoPath = Paths.get(textBox_CountryNo.getText()); Path cityNoPath = Paths.get(textBox_CityNo.getText()); buf = Files.readAllLines(countryNoPath).toArray(new String[0]); buf2 = Files.readAllLines(cityNoPath).toArray(new String[0]); for (String line : buf) { String[] ss = line.split("\t"); if (ss.length < 2) continue; try { byte index = Byte.parseByte(ss[0], 16); if (!myCountryNoDict.containsKey(index)) { myCountryNoDict.put(index, ss[1]); } } catch (NumberFormatException e) { // Handle exception } } for (int ii = 0; ii < buf2.length; ++ii) { myCityNoDict.put(ii, buf2[ii]); } } catch (IOException e) { // Handle exception } } } ``` 请注意,上述代码中的`textBox_CountryNo.getText()`和`textBox_CityNo.getText()`需要替换为实际的文本框或输入字段的逻辑。另外,这段代码只是将数据从文件中读取到`myCountryNoDict`和`myCityNoDict`中,并没有进行其他处理。你可能需要根据实际需求进行进一步的操作。

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请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

int init_camera_attribute(int fd) { int numBufs; v4l2_std_id id; struct v4l2_format fmt; struct v4l2_requestbuffers req; struct v4l2_buffer buf; //检查当前视频设备支持的标准 ioctl(fd,VIDIOC_QUERYSTD,&id); //设置视频捕获格式 memset(&fmt,0,sizeof(fmt)); fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; fmt.fmt.pix.width = 640; fmt.fmt.pix.height = 480; fmt.fmt.pix.pixelformat = V4L2_PIX_FMT_YUYV; // fmt.fmt.pix.field = V4L2_FIELD_INTERLACED; if(ioctl(fd,VIDIOC_S_FMT,&fmt) == -1){ perror("set VIDIOC_S_FMT is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } //分配内存 memset(&req,0,sizeof(req)); req.count = 4; req.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; if(ioctl(fd,VIDIOC_REQBUFS,&req) == -1){ perror("set VIDIOC_REQBUFS is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } //获取并记录缓存的物理空间 buffers = calloc(req.count,sizeof(*buffers)); for(numBufs = 0; numBufs < req.count; numBufs ++){ memset(&buf,0,sizeof(buf)); buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; buf.index = numBufs; //读取缓存 if(ioctl(fd,VIDIOC_QUERYBUF,&buf) == -1){ perror("set VIDIOC_REQBUFS is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } // 转换成相对地址 buffers[numBufs].length = buf.length; buffers[numBufs].start = mmap(NULL,buf.length,PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED,fd,buf.m.offset); if(buffers[numBufs].start == MAP_FAILED){ perror("mmap is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } // 放入缓存队列 if(ioctl(fd,VIDIOC_QBUF,&buf) == -1){ perror("set VIDIOC_QBUF is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } } return 0; }

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

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