Table_qydbwz table_qydbwz1 = new Table_qydbwz(); table_qydbwz1.setND(item[0]); table_qydbwz1.setHL_BHQMC(item[1]); table_qydbwz1.setQYDBWZ2(item[3]); table_qydbwz1.setQYDBWZ3(item[4]); table_qydbwz1.setQYDBWZ4(item[5]); table_qydbwz1.setQYDBWZ5(item[6]); item长度可能为4,5,6,请优化这段代码
时间: 2024-04-16 12:26:42 浏览: 30
为了优化这段代码,你可以首先检查item数组的长度,然后根据长度来决定设置哪些属性的值。
以下是一个优化后的示例代码:
```java
Table_qydbwz table_qydbwz1 = new Table_qydbwz();
table_qydbwz1.setND(item[0]);
table_qydbwz1.setHL_BHQMC(item[1]);
if (item.length >= 4) {
table_qydbwz1.setQYDBWZ2(item[3]);
}
if (item.length >= 5) {
table_qydbwz1.setQYDBWZ3(item[4]);
}
if (item.length >= 6) {
table_qydbwz1.setQYDBWZ4(item[5]);
}
if (item.length >= 7) {
table_qydbwz1.setQYDBWZ5(item[6]);
}
```
在优化后的代码中,我们首先设置了前两个属性的值,然后根据item数组的长度逐个判断并设置其他属性的值。
这样做可以确保即使item数组的长度不同,代码也能正确地设置属性的值,并避免了可能导致数组越界异常的问题。
相关问题
Table_qydbwz table_qydbwz1 = new Table_qydbwz(); table_qydbwz1.setND(item[0]); table_qydbwz1.setHL_BHQMC(item[1]); table_qydbwz1.setQYDBWZ1(item[2]); table_qydbwz1.setQYDBWZ2(item[3]); table_qydbwz1.setQYDBWZ3(item[4]); table_qydbwz1.setQYDBWZ4(item[5]); table_qydbwz1.setQYDBWZ5(item[6]); item长度可能为3,4,5,6,7,不大于7请优化这段代码
为了优化这段代码,你可以使用循环来动态设置属性的值,而不需要逐个手动设置。
以下是一个优化后的示例代码:
```java
Table_qydbwz table_qydbwz1 = new Table_qydbwz();
table_qydbwz1.setND(item[0]);
table_qydbwz1.setHL_BHQMC(item[1]);
int length = Math.min(item.length, 7); // 限制长度不大于7
for (int i = 2; i < length; i++) {
switch (i) {
case 2:
table_qydbwz1.setQYDBWZ1(item[i]);
break;
case 3:
table_qydbwz1.setQYDBWZ2(item[i]);
break;
case 4:
table_qydbwz1.setQYDBWZ3(item[i]);
break;
case 5:
table_qydbwz1.setQYDBWZ4(item[i]);
break;
case 6:
table_qydbwz1.setQYDBWZ5(item[i]);
break;
default:
break;
}
}
```
在优化后的代码中,我们首先设置了前两个属性的值,然后使用循环来动态设置后面的属性值。循环的上限是Math.min(item.length, 7),即限制长度不大于7,这样可以避免数组越界异常。
通过使用循环和switch语句,我们可以根据索引动态设置相应的属性值,简化了代码,并且可以适应不同长度的item数组。
df_table_all = pd.read_csv
df_table_all = pd.read_csv是一个用于读取CSV文件的函数,它是pandas库中的一个方法。通过这个函数,我们可以将CSV文件中的数据读取到一个DataFrame对象中,以便进行后续的数据处理和分析。
在使用这个函数时,需要传入CSV文件的路径作为参数,例如:
df_table_all = pd.read_csv("data.csv")
这样就可以将名为"data.csv"的CSV文件中的数据读取到df_table_all这个DataFrame对象中了。
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