# Encode elif flag == 1: # encode total_type = ['R0', 'R1', 'R2', 'R3', 'S', 'SR1', 'SR2', 'SR3'] real_type = total_type[num] return eval(real_type)(mat)

时间: 2023-06-18 16:04:26 浏览: 158
这段代码是一个函数,用于对输入的矩阵进行编码。根据输入的参数flag的不同取值,选择不同的编码方式。具体来说,当flag的值为1时,选择实现编码方式R0, R1, R2, R3, S, SR1, SR2, SR3中的一种。其中,total_type是所有编码方式的列表,num是当前选择的编码方式在total_type中的索引,real_type则是根据索引得到的当前选择的编码方式的名称,最终通过eval函数调用对应的编码函数对矩阵进行编码,并返回编码结果。
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def gen_conn_msg(pid=None,auth_info=None): msg_type=b'\x10' proto_desc=b'\x00\x03EDP' proto_ver=b'\x01' keepalive=struct.pack('!H',300) if pid and auth_info: conn_flag=b'\xc0' pid_len=struct.pack('!H',len(pid)) pid=pid.encode('utf-8') auth_info_len=struct.pack('!H',len(auth_info)) auth_info=auth_info.encode('utf-8') device=b'\x00\x00' auth=pid_len+pid+auth_info_len+auth_info else: print('CONN_REQ:params error,request params are not given!') raise Exception rest=proto_desc+proto_ver+conn_flag+keepalive+device+auth body_len=bytes([len(rest)]) conn_msg=msg_type+body_len+rest return conn_msg def recv_data_parser(recv_data): if not recv_data: sys.exit() elif recv_data[0]==0x90: msg_id=struct.unpack('!H',recv_data[3:5])[0] if recv_data[-1]==0: res=True else: res=False return msg_id,res elif recv_data[0]==0x20: pass elif recv_data[0]==0xA0: body_len,length_len=calc_body_len(recv_data) mark=length_len+1 cmdid_len=recv_data[mark:mark+2] mark+=2 cmdid_len=struct.unpack('!H',cmdid_len)[0] cmd_id=recv_data[mark:mark+cmdid_len] mark+=cmdid_len cmdbody_len=recv_data[mark:mark+4] mark += 4 cmd_body=recv_data[mark:] return cmd_id,cmd_body elif recv_data[0]==0xD0: pass elif recv_data[0]==0x40: return False,False def calc_body_len(r_msg): res=[] for x in range(4): if r_msg[x+1]>128: res.append(r_msg[x+1]-128) else: res.append(r_msg[x + 1]) if x==3 and r_msg[x+1]>128: print('Error:Wrong body length!') return body_len=0 for x in range(len(res)): body_len+=res[x]*128**x return body_len,len(res)解释上述代码

这段代码是一个基于EDP协议的消息解析和生成器。 gen_conn_msg()函数用于生成连接请求消息,可以传递pid和auth_info参数以进行身份验证。如果参数不正确,则会引发异常。 recv_data_parser()函数用于解析接收到的消息。它根据消息类型进行不同的处理。对于0x90和0x40类型的消息,它只返回一个布尔值。对于0xA0类型的消息,它返回cmd_id和cmd_body。对于其他类型的消息,它暂时不进行处理。 calc_body_len()函数用于计算消息体的长度。它根据EDP协议的规则,将前四个字节进行解析,并计算出消息体的长度。 该代码实现了一个基本的EDP协议的消息解析和生成器,可以用于与EDP协议兼容的设备进行通信。

import json import datetime import hashlib import hmac import base64 app_key = 'cms自动化测试-online' app_secret = 'Nj8MmpI3QBQzr1UibCCgPhNaJXnOpqn8FR+kStbOTMw' # Set headers for JWT header = { 'typ': 'JWT', 'alg': 'HS256' } # Prepare timestamp in seconds current_timestamp = datetime.datetime.now().timestamp() data = { "app_key": app_key, 'iat': current_timestamp, 'exp': current_timestamp + 30 # expiry time is 30 seconds from time of creation } def base64url(source): # Encode in classical base64 encoded_source = base64.b64encode(source,altchars=b'-_') # Remove padding equal characters encoded_source = encoded_source.rstrip(b'=') print(encoded_source) return encoded_source.decode('utf-8') # encode header stringified_header = json.dumps(header).encode('utf-8') encoded_header = base64url(stringified_header) # encode data stringified_data = json.dumps(data).encode('utf-8') encoded_data = base64url(stringified_data) # build token token = encoded_header + '.' + encoded_data # print(token) # sign token signature = hmac.new(app_secret.encode('utf-8'), token.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() encoded_signature = base64url(signature) signed_token = token + '.' + encoded_signature

这段代码是用于生成一个JWT(JSON Web Token)的。JWT是一种用于身份验证和授权的标准。这个代码片段首先定义了一些变量,包括应用程序的密钥和密钥。然后,它创建了一个包含当前时间戳和其他数据的字典。接下来,它将头部和数据部分转换为JSON字符串,并对其进行Base64编码。然后,它将编码后的头部和数据拼接起来,并使用应用程序密钥对其进行HMAC-SHA256签名。最后,它将签名编码并将其附加到令牌末尾,得到最终的JWT。
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import socket server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind(('172.26.79.123', 9999)) server_socket.listen(5) clients = {} ##注册 def register(client_socket): # 处理客户端注册请求 # 获取注册信息 username = client_socket.recv(1024).decode() password = client_socket.recv(1024).decode() # 存储注册信息 # 这里可以使用文件、数据库等方式存储信息 # 为简单起见,我们在字典中存储注册信息 if username in clients: client_socket.send(b'Username already exists.') else: clients[username] = password client_socket.send(b'Register success.') ##登陆 def login(client_socket): # 处理客户端登录请求 # 获取登录信息 username = client_socket.recv(1024).decode() password = client_socket.recv(1024).decode() # 验证登录信息 if username in clients and clients[username] == password: client_socket.send(b'Login success.') else: client_socket.send(b'Login failed.') def handle_client(client_socket): # 处理客户端请求 while True: # 获取客户端请求类型 request_type = client_socket.recv(1024).decode() if request_type == 'register': register(client_socket) elif request_type == 'login': login(client_socket) else: client_socket.send(b'Invalid request type.') while True: client_socket, addr = server_socket.accept() clients[client_socket] = addr print('Connected with', addr) handle_client(client_socket)这是服务器端的代码,其中有注册和登陆的功能,请根据此代码写出对应的客户端的代码

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10) 出现报错ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().在哪里修改怎么修改

from pymodbus.client.sync import ModbusSerialClient as ModbusClient import serial, time def du(): client = ModbusClient(method='rtu', port='com4', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # print(client) # 连接到 Modbus 从机 client.connect() # 读取保持寄存器数据 holding_registers = client.read_holding_registers(address=18, count=9, unit=1) print(holding_registers) print('Holding Registers:', holding_registers.registers) def main(): # 打开 COM1 串口 # com1 = serial.Serial(port='com2', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 创建 Modbus-RTU 主机对象 client = ModbusClient(method='rtu', port='com2', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 连接到 Modbus 从机 client.connect() # 读取保持寄存器数据 holding_registers = client.read_holding_registers(address=0, count=9, unit=1) print('Holding Registers:', holding_registers.registers) # 读取输入寄存器数据 input_registers = client.read_input_registers(address=0, count=9, unit=1) print('Input Registers:', input_registers.registers) # 读取输入线圈数据 input_coils = client.read_discrete_inputs(address=0, count=9, unit=1) print('Input Coils:', input_coils.bits) # 读取输出线圈数据 output_coils = client.read_coils(address=0, count=9, unit=1) print('Output Coils:', output_coils.bits) # 修改保持寄存器数据 holding_registers.registers[0] = 10000 holding_registers.registers[1] = 5000 # 写入保持寄存器数据 client.write_registers(address=0, values=holding_registers.registers, unit=1) # 关闭连接 client.close() # 打开 COM2 串口 com2 = serial.Serial(port='com3', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 将修改后的数据写入 COM2 串口 data = bytearray() data += holding_registers.encode() data += input_registers.encode() data += input_coils.encode() data += output_coils.encode() # print(data) com2.write(data) time.sleep(2) while True: main() du()中间的转发程序有问题。从机地址本来1,都被改成18 # 将修改后的数据写入 COM2 串口 data = bytearray() data += holding_registers.encode() data += input_registers.encode() data += input_coils.encode() data += output_coils.encode() # print(data) com2.write(data) time.sleep(2)最后的转发程序帮我看看咋修改。

# 目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)

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