print(len(hydrology_datas)) ^ IndentationError: expected an indented block

时间: 2023-10-14 07:28:29 浏览: 38
这个错误通常是因为你在 Python 中缺少了一个必需的缩进。Python 使用缩进来表示代码块的开始和结束。请确保你在适当的位置使用了缩进。 例如,如果你的代码是像这样的结构: ``` if x > 0: print("x is positive") ``` 你需要使用缩进将 print 语句包含在 if 代码块中,就像这样: ``` if x > 0: print("x is positive") ``` 这样,Python 就知道哪些代码应该在 if 语句块中执行。
相关问题

class Marine_hydrology(db.Model): tablename = 'marine_hydrology' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_size = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_source = db.Column(db.String(1000), nullable=False) data_set_time_frame = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_loc = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_abstract = db.Column(db.String(10000), nullable=False) class Hydrology_data(db.Model): tablename = 'hydrology_data' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)data_route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.now) data_format = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_kind = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_refresh = db.Column(db.String(100), nullable=False) uid_hydrology = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("marine_hydrology.id")) down_time = db.Column(db.Integer, nullable=False)类图怎么画

根据给出的代码,可以绘制出以下的类图: ``` +---------------------+ | Marine_hydrology | +---------------------+ | - id: int | | - route: str | | - data_set_name: str | | - data_set_size: str | | - data_set_source: str | | - data_set_time_frame: str | | - data_set_loc: str | | - data_set_abstract: str| +---------------------+ | +query.filter() | +---------------------+ +---------------------+ | Hydrology_data | +---------------------+ | - id: int | | - data_route: str | | - data_name: str | | - data_time: datetime| | - data_format: str | | - data_kind: str | | - data_refresh: str | | - uid_hydrology: int| | - down_time: int | +---------------------+ | +query.filter() | +---------------------+ ``` 其中,`Marine_hydrology`和`Hydrology_data`类分别代表海洋水文学数据集和水文数据。`Marine_hydrology`类具有以下属性: - id:数据集ID,主键,自增长。 - route:数据集路由,非空字符串。 - data_set_name:数据集名称,非空字符串。 - data_set_size:数据集大小,非空字符串。 - data_set_source:数据集来源,非空字符串。 - data_set_time_frame:数据集时间范围,非空字符串。 - data_set_loc:数据集位置,非空字符串。 - data_set_abstract:数据集摘要,非空字符串。 `Hydrology_data`类具有以下属性: - id:数据ID,主键,自增长。 - data_route:数据路由,非空字符串。 - data_name:数据名称,非空字符串。 - data_time:数据时间,非空DateTime类型,默认为当前时间。 - data_format:数据格式,非空字符串。 - data_kind:数据种类,非空字符串。 - data_refresh:数据刷新时间,非空字符串。 - uid_hydrology:水文数据集ID,外键,引用`Marine_hydrology`类中的`id`属性。 - down_time:下载时间,非空整数。 两个类之间存在一对多的关系,即一个`Marine_hydrology`对象可以对应多个`Hydrology_data`对象。因此,`Hydrology_data`类中使用了`uid_hydrology`属性作为外键来引用`Marine_hydrology`类中的数据集ID。

@app.route('/') def index(): data_all_new = [] data_all_down = [] marine_organisms = Organism_data.query.order_by('id').all() marine_hydrologys = Hydrology_data.query.order_by('id').all() marine_chemistrys = Chemistry_data.query.order_by('id').all() data_all_new = data_all_new + marine_hydrologys data_all_new = data_all_new + marine_organisms data_all_new = data_all_new + marine_chemistrys data_all_down = data_all_new.copy() cmpfun_new = operator.attrgetter('data_time') n_new, reverse=True)cmpfun_down = operator.attrgetter('down_time') data_all_down.sort(key=cmpfun_down, reverse=True) articles = Article.query.order_by('time').limit(5).all() context = { 'banners': Banner.query.order_by('id').all(), 'data_all_new': data_all_new, 'data_all_down': data_all_down, 'articles': articles } return render_template('index.html', **context)类图怎么画

在这段代码中,没有定义任何类,只有使用了已经定义好的模型类。因此,类图只需要展示这三个模型类即可。 下面是一个简单的UML类图示例,其中包含了三个模型类Organism_data、Hydrology_data和Chemistry_data: ``` +------------------+ +------------------+ +------------------+ | Organism_data | | Hydrology_data | | Chemistry_data | +------------------+ +------------------+ +------------------+ | id | | id | | id | | data_name | | data_name | | data_name | | data_time | | data_time | | data_time | | data_file | | data_file | | data_file | +------------------+ +------------------+ +------------------+ ``` 这个类图中,每个模型类都包含了四个属性:id、data_name、data_time和data_file。这些属性对应了每个数据表中的字段。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

软考-考生常见操作说明-202405101400-纯图版.pdf

软考官网--2024常见操作说明:包括如何绘制网络图、UML图、表格等 模拟作答系统是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试的电子化考试系统界面、作答过程的仿真系统,为各级别、各资格涉及输入和页面显示的部分题型提供体验性练习。
recommend-type

setuptools-34.0.3.zip

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于遗传优化GA的三目标优化仿真【包括程序,注释,操作步骤】

1.版本:matlab2022A。 2.包含:程序,中文注释,仿真操作步骤(使用windows media player播放)。 3.领域:遗传优化 4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于遗传优化GA的三目标优化仿真》 5.内容:基于遗传优化GA的三目标优化仿真。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化方法,广泛应用于解决复杂优化问题,包括具有多个目标的优化问题,即多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)。在这里,将三个目标函数进行统一的编码,通过单目标遗传优化的方式,同步求解三个目标函数的最优值。 6.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这