def generate(): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) c = id2char[pos] return gen[1:] def generate_with_head(head): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' i = 0 while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) if (c == '[' or c == '。' or c == '，') and i < len(head): c = head[i] i += 1 else: c = id2char[pos] return gen[1:]

这段代码包含了两个函数，第一个函数generate用于生成一段随机的文本，其工作流程是先生成一个起始字符'['，然后不断地根据当前字符生成下一个字符，直到生成']'字符为止。在生成下一个字符时，会根据当前字符的概率分布随机选取下一个字符。第二个函数generate_with_head与generate类似，但是在生成文本时会根据head参数指定的文本内容进行约束。具体来说，函数会先生成head中指定的文本内容，然后再生成随机的文本，直到生成']'为止。在生成随机文本时，如果当前字符是句号、逗号或者是起始字符，且还没有生成完head中的内容，函数会将下一个字符设置为head中对应的字符，以便保证生成的文本与head中的文本内容一致。

相关问题

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

可以考虑优化以下几个方面：

1. 代码注释：可以添加一些注释，说明每个函数的作用和输入输出参数。

2. 函数拆分：可以将这个函数拆分成多个小函数，每个小函数只处理一个特定的任务，这样可以使代码更加可读。

3. 使用 numpy 和 pandas 函数：可以使用 pandas 的 fillna 函数，将缺失值按照指定的方式进行填充，可以使用 numpy 的 arange 函数，生成等差数列。这样可以使代码更加简洁。

4. 代码风格：可以遵循 PEP 8 代码风格，使得代码更加规范和易读。

重构后的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

def fill_missing_data(data):
    """
    将缺失值按照前向填充的方式进行填充
    """
    data.fillna(method='ffill', inplace=True)
    return data

def generate_time_list(date_history):
    """
    根据日期列表生成时间列表
    """
    history_time_list = [datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history]
    start_time = history_time_list[0]
    end_time = history_time_list[-1]
    delta = datetime.timedelta(minutes=15)
    time_new_list = []
    current_time = start_time
    while current_time <= end_time:
        time_new_list.append(current_time)
        current_time += delta
    return time_new_list

def find_missing_positions(time_new_list, history_time_list):
    """
    查找缺失位置
    """
    code_list = []
    for i in range(len(time_new_list)):
        while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0):
            history_time_list.insert(i, time_new_list[i])
            code_list.append(i)
    return code_list

def fill_missing_positions(data_history, code_list):
    """
    根据缺失位置进行数据填充
    """
    for i in code_list:
        data_history.insert(i, data_history[i-1])
    return data_history

def data_processing(data):
    """
    对数据进行处理，包括缺失值处理和数据补充
    """
    data = fill_missing_data(data)
    date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0])
    data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1])
    date_history = np.array(date_history)
    data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item]
    time_new_list = generate_time_list(date_history)
    code_list = find_missing_positions(time_new_list, history_time_list)
    data_history = fill_missing_positions(data_history, code_list)
    data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history})
    return data

from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['POST']) def generate_search_value(): search_key = request.form['searchKey'] search_value = generate_value_for_key(search_key) result = "Generated search value for {}: {}".format(search_key, search_value) return result def generate_value_for_key(key): # 在这里编写根据 searchKey 生成 searchValue 的代码 return "Generated value for {}".format(key) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=3264)

这段代码创建了一个基于 Flask 的 Web 服务器，它监听来自客户端的 POST 请求，解析请求中的 searchKey 参数，并将其传递给 generate_value_for_key 函数进行处理，最后将处理结果返回给客户端。

具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 创建了一个 Flask 应用对象，命名为 app。

2. 定义了一个路由，表示处理客户端发送的根路径（即 /）的 POST 请求。当客户端发送此类请求时，Flask 会调用 generate_search_value 函数来处理请求。

3. 在 generate_search_value 函数中，使用 request.form['searchKey'] 获取请求中的 searchKey 参数，并将其传递给 generate_value_for_key 函数进行处理。

4. 在 generate_value_for_key 函数中，根据传入的 key 参数生成相应的搜索值，并将其返回。

5. 最后，启动 Flask 应用程序，使其在本地计算机的所有网络接口上监听端口号 3264。这意味着其他计算机可以使用本地计算机的 IP 地址和 3264 端口号来访问该应用程序。

需要注意的是，这段代码中的 generate_value_for_key 函数没有被实现，你需要根据自己的需求编写该函数的代码。此外，如果你想在生产环境中使用 Flask，你需要进行更多的配置和安全性考虑，例如使用 WSGI 服务器和设置安全密钥等。