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 19:00:02 浏览: 55
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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解释以下代码:class ReadConfig: def __init__(self): try: fd = open(configPath, 'r', encoding='utf-8') data = fd.read() fd.close() except FileNotFoundError: print('配置文件缺失,请检查.后续功能会存在问题') data = '' # raise FileNotFoundError('配置文件缺失,请检查') # 清除BOM if data[:3] == codecs.BOM_UTF8: data = data[:3] filec = codecs.open(configPath, 'w') filec.write(data) filec.close() try: self.cf = configparser.RawConfigParser() self.cf.read(configPath, encoding='utf-8') except Exception as e: print(e) print('配置文件编码出错,请确认config.ini保存为UTF-8格式')

这段代码定义了一个名为 ReadConfig 的类,它有一个 __init__ 方法。在 __init__ 方法中,首先会尝试以只读方式打开一个 configPath 文件并读取其中的内容,如果成功则将文件内容保存到 data 变量中。如果文件未找到,则输出一条错误信息并设置 data 变量为空字符串。

这段代码的作用是什么?import os import yaml class YamlUtil: # 写入yaml文件(将接口的返回数据中的某一字段写入yaml文件当中) def write_yaml(self, data): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="a+") as f: yaml.dump(data, stream=f, allow_unicode=True) # 读取yaml文件(读取写入yaml文件的的接口返回参数) def read_yaml(self, key): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="r") as f: value = yaml.load(stream=f, Loader=yaml.FullLoader) return value[key] # 清空yaml文件(用例执行前后清空 用在装饰器fixtrue中) def clean_extract_yaml(self): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="w") as f: f.truncate() # 读取yaml格式的测试用例数据 def read_case_yaml(self, case_path): with open(case_path, encoding="utf-8", mode="r") as f: value = yaml.load(stream=f, Loader=yaml.FullLoader) return value

这段代码是一个 Yaml 文件读写工具类 YamlUtil,用于读取、写入和清空 Yaml 文件。它使用了 Python 中的 os 和 yaml 库。该类包含了以下四个方法: 1. write_yaml:将接口返回数据中的某一字段写入 Yaml 文件中。 2. read_yaml:读取写入 Yaml 文件的接口返回参数。 3. clean_extract_yaml:清空 Yaml 文件,用于用例执行前后的清理,常用于装饰器 fixture 中。 4. read_case_yaml:读取 Yaml 格式的测试用例数据,用于接口自动化测试。 在具体实现时,该类会根据传入的文件路径和 Yaml 数据的读写操作,使用 with open() 语句打开文件,并通过 yaml.load() 和 yaml.dump() 方法读取和写入文件中的 Yaml 数据,最终返回读取到的数据或进行写入操作。

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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 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="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)

#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 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)

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)

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基于单片机的继电器设计.doc

基于单片机的继电器设计旨在探索如何利用低成本、易于操作的解决方案来优化传统继电器控制,以满足现代自动控制装置的需求。该设计项目选用AT89S51单片机作为核心控制器,主要关注以下几个关键知识点: 1. **单片机的作用**:单片机在控制系统中的地位日益提升,它不仅因为其广泛的应用领域和经济性,还因为它改变了传统设计的思维方式,使得控制功能可以通过软件实现,如PID调节、模糊控制和自适应控制。这些技术降低了对硬件电路的依赖,提高了系统的性能。 2. **电路设计原理**:设计的核心是通过单片机的P2.0和P2.1引脚控制三极管Q1和Q2,进而控制继电器的工作状态。当单片机输出低(高)电平时,三极管导通(截止),继电器线圈得到(失去)电源,实现继电器的吸合(释放)和触点的闭合(断开)。这展示了单片机作为弱控制信号源对强执行电路(如电机)的强大驱动能力。 3. **技术发展趋势**:随着微控制技术的发展,单片机朝着高性能、低功耗、小型化和集成度高的方向发展。例如,CMOS技术的应用使得设备尺寸减小,功耗降低,而外围电路的设计也更加精简。此外,继电器在现代工业自动化和控制领域的广泛应用,使其成为电子元件市场的重要产品。 4. **市场竞争与创新**:继电器市场竞争激烈,企业不断推出创新产品,以满足不同领域的高级技术性能需求。继电器不再仅限于基本的开关功能,而是作为自动化和控制系统中的关键组件,扩展了其在复杂应用场景中的作用。 5. **技术挑战与解决方案**:课题的目标是设计一个投资少、操作简单的解决方案,解决对继电器的传统控制方式。通过巧妙地结合单片机和电子电路,实现了电动机正反转的控制,这是对传统继电器控制模式的革新尝试。 基于单片机的继电器设计是一种集成了先进技术的低成本控制方案,通过简化操作和提升系统性能,为现代自动控制装置提供了有效且高效的解决方案。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩