def indetna(self): content = open('baidujs.js', 'r', encoding='utf-8').read() data_js = execjs.compile(content) name = input(str('请输入需要翻译的文字:')) sign = data_js.call("cici", name) data = { "from": "zh", "to": "en", "query": name, "transtype": "realtime", "simple_means_flag": "3", "sign": sign, "token": "8ec1373cf602205f5c09038491a04a8b", "domain": "common", "ts": "1688730628449" } return data def dmet(self, datan): resqone = requests.post(url=self.url, data=datan, headers=self.headers) dict_data = json.loads(resqone.text)["trans_result"]["data"][0]['dst'] print(dict_data) def main(self): korr = self.indetna() self.dmet(korr)

时间: 2023-07-21 09:00:02 浏览: 143
根据您提供的代码,您已经更新了`indetna()`方法,将签名生成的逻辑移动到了JavaScript文件中。现在您只需要调用`indetna()`方法并传递正确的参数即可。 请确保您已经创建了名为`baidujs.js`的JavaScript文件,并在其中实现了一个名为`cici()`的函数,它接受一个参数并返回一个签名。 如果您仍然遇到问题,请提供完整的错误信息以便我能够更好地帮助您。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonFiles\wikiextractor-master\wikiextractor-master\wikiextractor\WikiExtractor.py", line 648, in <module> main() File "D:\pythonFiles\wikiextractor-master\wikiextractor-master\wikiextractor\WikiExtractor.py", line 642, in main process_dump(input_file, args.templates, output_path, file_size, File "D:\pythonFiles\wikiextractor-master\wikiextractor-master\wikiextractor\WikiExtractor.py", line 428, in process_dump reduce.start() File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\process.py", line 121, in start self._popen = self._Popen(self) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\context.py", line 327, in _Popen return Popen(process_obj) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 93, in __init__ reduction.dump(process_obj, to_child) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: cannot pickle '_io.TextIOWrapper' object (venv) D:\pythonFiles\wikiextractor-master\wikiextractor-master>Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\spawn.py", line 102, in spawn_main source_process = _winapi.OpenProcess( OSError: [WinError 87] 参数错误。 怎么解决

这个错误通常是由于在使用pickle模块将对象序列化时,对象中存在不能被序列化的属性或方法所导致的。有可能是在使用多进程库时,进程间传递了一个不能被序列化的_io.TextIOWrapper对象,导致了这个错误。你可以尝试将输出路径参数output_path改为一个字符串类型而非一个文件对象类型。另外,你可以尝试将输出文件的写入操作放在主进程中,而非在子进程中进行。这样可以避免在子进程中对文件对象进行pickle序列化。以下是一个可能的解决方案: ``` python def worker_process(input_queue, output_queue, output_path): # create output file in main process with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as output_file: while True: data = input_queue.get() if data is None: break # process data # ... output = process_data(data) # put result into output queue output_queue.put(output) # write result to output file output_file.write(output) def process_dump(input_file, templates, output_path, file_size, process_count): # create input queue input_queue = Queue(maxsize=process_count) # create output queue output_queue = Queue(maxsize=process_count) # spawn processes processes = [] for i in range(process_count): p = Process(target=worker_process, args=(input_queue, output_queue, output_path)) processes.append(p) p.start() # read input file and put data into input queue with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: input_queue.put(line) # stop worker processes for i in range(process_count): input_queue.put(None) for p in processes: p.join() # collect results from output queue and write to output file with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as output_file: while not output_queue.empty(): output = output_queue.get() output_file.write(output) ``` 在这个改进的代码中,我们将输出路径参数output_path改为一个字符串类型,并在主进程中打开输出文件,将输出文件的写入操作放在主进程中进行,避免在子进程中对文件对象进行pickle序列化。

import os yaml_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))), 'data', 'GuanWang.yaml') ini_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath('__file__'))), 'data', 'GuanWang.ini') print(ini_path) class FileRead: def __init__(self): self.yaml_path = yaml_path self.ini_path = ini_path def read_yaml(self): f = open(self.yaml_path, encoding='utf-8')代码解释

1. The code imports the 'os' module. 2. The code sets the 'yaml_path' variable to the path of the 'GuanWang.yaml' file. 3. The code sets the 'ini_path' variable to the path of the 'GuanWang.ini' file. 4. The 'print' statement is used to print the 'ini_path' variable to the console. 5. The 'FileRead' class is defined. 6. The 'self.yaml_path' and 'self.ini_path' instance variables are initialized to the 'yaml_path' and 'ini_path' variables, respectively. 7. The 'read_yaml' method is defined. 8. The 'open' function is used to open the 'yaml_path' file in read mode with the 'utf-8' encoding. 9. The opened file object is returned.
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JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 # 读取文件数据 4 with open(path, "r") as f: ----> 5 row_data = json.load(f) 6 # 读取每一条json数据 7 for d in row_data: File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:293, in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 274 def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, 275 parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 276 """Deserialize fp (a .read()-supporting file-like object containing 277 a JSON document) to a Python object. 278 (...) 291 kwarg; otherwise JSONDecoder is used. 292 """ --> 293 return loads(fp.read(), 294 cls=cls, object_hook=object_hook, 295 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int, 296 parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:346, in loads(s, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 341 s = s.decode(detect_encoding(s), 'surrogatepass') 343 if (cls is None and object_hook is None and 344 parse_int is None and parse_float is None and 345 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw): --> 346 return _default_decoder.decode(s) 347 if cls is None: 348 cls = JSONDecoder File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\decoder.py:340, in JSONDecoder.decode(self, s, _w) 338 end = _w(s, end).end() 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 15)

import HTMLTestRunner import io import time import unittest from grapheme.grapheme_property_group import value from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 首先使用configparser库读取配置文件config.ini中的路径data_dir import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.ini',encoding='utf-8') # 读取配置文件中的路径 data_dir = config['DEFAULT']['date_dir'] # 在路径下创建文件夹 import os folder_path = os.path.join(data_dir,'new_folder') # os.makedirs方法的exist_ok参数设置为True,表示如果文件夹已经存在就不会报错 os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) class TestMyWebdriver(unittest.TestCase): def test_title(self): self.driver = webdriver.Chrome() def test_gtr(self,date_dir): self.driver = webdriver.Chrome() self.outputBuffer = io.BytesIO() self.driver.get("DEFAULT",date_dir) self.assertEqual(self.driver.title, "Vuetify-Lux") # 创建账号 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div/v-card-texts/form/div[3]/div/a").click() time.sleep(1) # 输入手机号 self.driver.find_element(By.CLASS_NAME,"v-field__input").send_keys("13732237096") time.sleep(1) # 点击获取验证码 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/div[1]/div[2]/div[2]").click() time.sleep(1) # 输入验证码 self.driver.find_element(By.NAME,"vercode").send_keys("111111") time.sleep(1) # 输入密码 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/div[2]/div[1]/div/div[3]/input").send_keys("zxcvbnm123") time.sleep(1) # 点击空白处 self.driver.find_element(By.CLASS_NAME,"v-input__details").click() time.sleep(1) # 点击验证 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/button").click() time.sleep(1) def tearDown(self): self.driver.quit() browser = self.get_config('browserType','browserName') if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(TestMyWebdriver('test_title')) suite.addTest(TestMyWebdriver('test_gtr')) with open('test_report.html', 'wb') as f: runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=f) runner.run(suite)

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计,确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据,读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写(实现抽象方法)父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.loads(line) record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.read_data() for l in list1: print(l) for l in list2: print(l)

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计,确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据,读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写(实现抽象方法)父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.load((line)) record = Record(data_dict["data"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict("province")) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据。txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.resa_data() for l in list1: print(l)

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![【OPPO手机工程模式终极指南】:掌握这些秘籍,故障排查不再难!](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集,它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断,并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍,包括如何进入和安全退出该模式,详述其中的基础与高级功能,并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时,本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板,可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板,并且 JSON 格式本身是基于键值对的,不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式,它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容,推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时,会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如: ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文