state.append函数

state.append是Python中列表（list）对象的一个方法，用于在列表末尾添加一个元素。具体用法为：

state.append(element)

其中，state是一个列表对象，element是要添加的元素。

例如，以下代码创建了一个空列表state，然后分别使用append方法添加了三个元素：

state = []
state.append("California")
state.append("Texas")
state.append("New York")
print(state)  # 输出：["California", "Texas", "New York"]

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class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

这段代码是一个 PPO 算法中的经验回放（experience replay）类，用于存储和采样交互数据。具体来说，这个类有以下几个成员函数：

1. 构造函数 __init__：初始化经验回放缓存的大小 batch_size，并创建空的列表来存储状态、动作、概率、价值、奖励和完成标志等信息。

2. 采样函数 sample：将经验回放缓存中的数据按照 batch_size 分成若干个 batch，然后随机打乱数据索引，最后返回一个包含所有 batch 的列表。每个 batch 包含一个状态状态列表、一个动作列表、一个概率列表、一个价值列表、一个奖励列表和一个完成标志列表。

3. 存储函数 push：将交互数据（即一个状态 state、一个动作 action、一个概率 probs、一个价值 vals、一个奖励 reward 和一个完成标志 done）存储到经验回放缓存中。

4. 清空函数 clear：清空经验回放缓存，以便下一次使用。

整个经验回放类的作用是存储和采样交互数据，以便训练 PPO 算法时能够从多个交互轮次中有效地学习。其中，采样函数 sample 会将数据随机打乱，以避免过于相关的数据干扰训练。

class TopNHotItems(topSize: Int) extends KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String] { private var itemState : ListState[ItemViewCount] = _ override def open(parameters: Configuration): Unit = { super.open(parameters) // 命名状态变量的名字和状态变量的类型 val itemsStateDesc = new ListStateDescriptor[ItemViewCount]("itemState-state", classOf[ItemViewCount]) // 从运行时上下文中获取状态并赋值 itemState = getRuntimeContext.getListState(itemsStateDesc) } override def processElement(input: ItemViewCount, context: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = { // 每条数据都保存到状态中 itemState.add(input) // 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer，当触发时，说明收齐了属于windowEnd 窗口的所有商品数据 // 也就是当程序看到 windowend + 1 的水位线 watermark 时，触发 onTimer 回调函数 context.timerService.registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1) } override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { // 获取收到的所有商品点击量 val allItems: ListBuffer[ItemViewCount] = ListBuffer() import scala.collection.JavaConversions._ for (item <- itemState.get) { allItems += item } // 提前清除状态中的数据，释放空间 itemState.clear() // 按照点击量从大到小排序 val sortedItems = allItems.sortBy(_.count)(Ordering.Long.reverse).take(topSize) // 将排名信息格式化成 String, 便于打印 val result: StringBuilder = new StringBuilder() result.append("******************************\n") result.append("窗口结束时间: ").append(new Timestamp(timestamp - 1)).append("\n") for(i <- sortedItems.indices){ val currentItem: ItemViewCount = sortedItems(i) // e.g. No1： 商品 ID=12224 浏览量 =2413 result.append("No").append(i+1).append(":") .append(" 商品id=").append(currentItem.itemId) .append(" 热门度 =").append(currentItem.count).append("\n") } result.append("******************************") // 控制输出频率，模拟实时滚动结果 Thread.sleep(500) out.collect(result.toString) }

这段代码是什么意思？

这段代码定义了一个KeyedProcessFunction函数，输入参数是ItemViewCount类型的数据，输出参数是String类型的数据。在函数中，定义了一个ListState状态变量itemState，并在open()方法中初始化。在processElement()方法中，每次接收到一个ItemViewCount类型的数据，都将其保存到itemState状态变量中，并注册一个定时器，定时器的触发时间是当前ItemViewCount数据所属的窗口结束时间+1。

在onTimer()方法中，当定时器触发时，首先从itemState状态变量中获取所有的ItemViewCount数据，并清空itemState状态变量。然后按照点击量从大到小排序，取出前topSize个热门商品，并将其格式化成字符串输出。最后通过out.collect()方法将结果输出。

这个函数的作用是计算出每个窗口期间内的热门商品排行榜，并输出结果。