diff = difflib.unified_diff(answers, questions, lineterm='', n=0)这行代码什么意思

时间: 2024-02-29 14:55:52 浏览: 22
这行代码用于生成两个文本序列 `answers` 和 `questions` 之间的差异报告。它使用 `difflib` 模块中的 `unified_diff` 函数生成一份包含差异的报告,并将结果存储在 `diff` 变量中。其中,`lineterm` 参数用于指定行末分隔符(默认为空),`n` 参数指定要显示的差异块的最大数量(默认为全部显示)。差异报告的格式是类似于 `diff` 命令输出的格式。
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解释这行代码diff = difflib.unified_diff(lines1, lines2)

这行代码使用了`difflib`模块的`unified_diff`函数来比较两个列表`lines1`和`lines2`的差异,并返回一个生成器对象`diff`。 `unified_diff`函数会按照统一的差异格式生成差异行,其中包含了两个列表之间的新增、删除和修改。每一行都以特定的前缀字符开头,用于表示差异类型: - `' '`:表示两个列表中对应行相同,没有发生变化。 - `'-'`:表示该行只在第一个列表中存在,被删除。 - `'+'`:表示该行只在第二个列表中存在,被新增。 例如,假设`lines1`和`lines2`分别为: ```python lines1 = ['apple', 'banana', 'orange'] lines2 = ['apple', 'grape', 'orange'] ``` 那么`unified_diff(lines1, lines2)`的输出将是一个生成器对象,包含以下内容: ``` '--- \n', # 表示原始列表的起始行 '+++ \n', # 表示新列表的起始行 '@@ -1,3 +1,3 @@\n', # 表示接下来的差异块的位置信息 ' apple\n', # 表示相同的行 '-banana\n', # 表示被删除的行 '+grape\n', # 表示被新增的行 ' orange\n' # 表示相同的行 ``` 您可以遍历这个生成器对象,逐行处理差异信息,比如将差异行保存到一个列表中或者打印出来。

将这段代码改写成只显示差异信息: def compare_files(file1, file2): with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2: lines1 = f1.readlines() lines2 = f2.readlines() diff = difflib.unified_diff(lines1, lines2) # 将不同处的内容拼接成一个字符串 diff_content = ''.join(diff) return diff_content

要将代码改写为只显示差异信息,可以修改`compare_files`函数来只返回差异内容,而不是将差异内容拼接成一个字符串。以下是修改后的代码: ```python import difflib def compare_files(file1, file2): with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2: lines1 = f1.readlines() lines2 = f2.readlines() diff = difflib.unified_diff(lines1, lines2) # 只返回差异行 diff_lines = [line for line in diff if line.startswith('-') or line.startswith('+')] return diff_lines ``` 在修改后的代码中,我们使用列表推导式`[line for line in diff if line.startswith('-') or line.startswith('+')]`来筛选出以`-`或`+`开头的差异行,并将它们存储在`diff_lines`列表中。 现在,调用`compare_files`函数将返回一个列表,其中只包含差异行。您可以根据需要进一步处理这个列表,例如打印差异行或保存到文件中。

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import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据表格 data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) colors = {'哺乳动物':'red', '爬行动物':'blue', '鸟类':'green', '鱼类':'orange'} # 创建包含2行2列的图形 fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 1行1列的子图:物种名称为x,体长为y,颜色为分类类型,绘制横向柱形图 ax[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[0, 0].set_xlabel('体长') ax[0, 0].set_ylabel('物种名称') ax[0, 0].set_title('物种体长图') # 1行2列的子图:以物种名称为x,体重为y,颜色为分类类型,绘制折线图 ax[0, 1].scatter(data['物种名称'], data['体重'], color='red', marker='o') ax[0, 1].set_xlabel('物种名称') ax[0, 1].set_ylabel('体重') ax[0, 1].set_title('物种体重图') # 2行1列的子图:以物种名称为x,速度为y,颜色为分类类型,绘制散点图 ax[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[1, 0].set_xlabel('物种名称') ax[1, 0].set_ylabel('速度') ax[1, 0].set_title('物种速度图') # 2行2列的子图:以分类类型列画饼图 grouped = data.groupby('分类类型').size() ax[1, 1].pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax[1, 1].set_title('分类类型饼图') plt.show() 此段程序报错为Warning (from warnings module): File "D:\py\Lib\tkinter\__init__.py", line 861 func(*args) UserWarning: Glyph 40479 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9E1F}) missing from current font.请解释错误原因并给出正确代码

UA_StatusCode OpcuaClient::ReadCNCValue(CString dataCategory,CNCStruct* m_pCncstruct) { const int arraySize = 7; UA_ReadValueId CNC_itemArray[arraySize]; for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { UA_ReadValueId_init(&CNC_itemArray[i]); CNC_itemArray[i].attributeId = UA_ATTRIBUTEID_VALUE; } CNC_itemArray[0].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "不知道是哪一个变量);//cncType CNC_itemArray[1].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Configuration/numSpindles");//主轴数 CNC_itemArray[2].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Configuration/numGeoAxes");//伺服轴数 CNC_itemArray[3].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/ProgramInfo/progName");//程序名称 CNC_itemArray[4].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Spindle/status");//运行状态 CNC_itemArray[5].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/MachineAxis/actFeedRate");//进给速度 CNC_itemArray[6].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Spindle/actSpeed");//主轴转速 //读数据 UA_ReadRequest request; UA_ReadRequest_init(&request); request.nodesToRead = &valueIdCategory[0]; request.nodesToReadSize = arraySize; UA_ReadResponse response = UA_Client_Service_read(m_Client, request); UA_StatusCode *retStatusArray=NULL; UA_StatusCode retval = response.responseHeader.serviceResult; if (retval == UA_STATUSCODE_GOOD) { if (response.resultsSize == arraySize) { for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { retStatusArray[i] = response.results[i].status; } } else { UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_BADUNEXPECTEDERROR; } } //按顺序存储plc的节点值 vector<void*> cncNodeValue; for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { if (retStatusArray[i] == UA_STATUSCODE_GOOD) { UA_DataValue res = response.results[i]; if (!res.hasValue) // no value { UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_BADUNEXPECTEDERROR; } UA_Variant out; memcpy(&out, &res.value, sizeof(UA_Variant)); UA_Variant_init(&res.value); if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_LOCALIZEDTEXT]) { UA_LocalizedText* ptr = (UA_LocalizedText*)out.data; printf("Text: %.*s\n", ptr->text.length, ptr->text.data); cncNodeValue.push_back(ptr->text.data); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_UINT64]) { UA_UInt64* ptr = (UA_UInt64*)out.data; printf("UInt64 Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_UINT32]) { UA_UInt32* ptr = (UA_UInt32*)out.data; printf("UInt32 Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_FLOAT]) { UA_Float* ptr = (UA_Float*)out.data; printf("Float Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_DATETIME]) { UA_DateTime* ptr = (UA_DateTime*)out.data; UA_DateTimeStruct ptrdts = UA_DateTime_toStruct(*ptr); printf("DateTime Value: %u-%u-%u %u:%u:%u.%03u\n", ptrdts.day, ptrdts.month, ptrdts.year, ptrdts.hour, ptrdts.min, ptrdts.sec, ptrdts.milliSec); cncNodeValue.push_back(ptr); } } } //问题三:数据如何处理成人可读或者可显示的形式?? UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_GOOD; }

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