def main(self): data_list = [] # 创建一个空列表,用于存储所有的爬取数据 for month in self.__month: # 遍历__month属性中的所有月份 for i in [1, 2, 3, 5]: # 遍历车系分类字典中的所有键(即车系号码) value = self.__car_class[str(i)][0] # 获取当前车系号码对应的车型数量 self.__num_ = i # 存储当前车系号码 for num in range(1, value + 1): # 遍历当前车系号码下的所有车型 print(i, num) self.__num1 = num # 存储当前车型编号 print(self.__num_, self.__num1) print(self.__url) self.__url = f'http://xl.16888.com/body-{str(self.__num_)}-{month}-{month}-{str(self.__num1)}.html' # 构造URL链接 print(self.__url) # 1 爬取网页 data = self.get_data(self.__url) # 2 xpath解析 xp_data = self.xpash_data(data, month) # 3 将当前车型的销售数据储存到总的数据列表中 data_list.extend(xp_data) # 3 将数据储存方便使用 self.reserve_data(data_list)是什么意思
时间: 2024-02-10 18:20:50 浏览: 35
这段代码也是一个Python类的一个方法,它的作用是实现数据爬取、解析和储存的整个过程。具体实现方法是通过遍历类属性self.__month中的所有月份,以及车系分类字典中的所有键(即车系号码)和每个车型编号,构造URL链接并爬取网页数据。然后,使用XPath解析网页数据,将当前车型的销售数据储存在一个列表中,并将所有销售数据列表合并成一个总列表data_list。最后,调用类方法self.reserve_data()将总列表data_list储存成CSV文件。
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import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums
这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类,用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中:
- `file_path`表示数据文件路径;
- `my_detection`表示要检测的目标,例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球;
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数;
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表;
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据,并将其转换为模型可接受的数据格式,同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式;
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式;
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。
这个数据集类可以用于训练模型,例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel
dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
model = MyModel()
for data, target in dataloader:
output = model(data)
loss = compute_loss(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
这里假设模型类为`MyModel`,使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中,将数据输入模型,计算损失并进行反向传播和优化。
class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data
在您提供的代码中,有两个地方出现了错误。
首先,`__ien__` 应该是 `__len__`,表示获取数据集的长度。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
其次,在 `__getitem__` 方法中,您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`,这样会导致错误。要正确访问数据,请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引,以及使用索引访问列表。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
这样,您的代码应该能够正常运行了。请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。