package.get_data()

时间: 2024-05-05 11:22:03 浏览: 5
`package.get_data()` 是 Python 中的一个函数,用于获取指定包中的数据文件。具体来说,它可以接收一个参数,即模块名称或包名称,返回该模块或包中的数据文件的内容。这个函数通常用于读取 Python 包中的资源文件,如配置文件、模板等。例如: ``` import package resource = package.get_data('resources', 'config.ini') ``` 这个例子中,`get_data()` 函数会返回 `resources` 包中的 `config.ini` 文件的内容。注意,`get_data()` 函数返回的是二进制数据,因此需要根据具体的需求进行解析和处理。
相关问题

我想给我名为sensing_and_actuation的功能包src文件夹里的sensorActuator_node.py文件(代码如下)里的final_message.yaw_current和final_message.depth_current以及final_message.temperature变为可以用rqt动态调参的参数,该如何修改代码以及配置cfg文件呢,请一步一步告诉我该如何做:#! /usr/bin/env python import rospy from guidance_navigation_control.msg import controlCommand from guidance_navigation_control.msg import sensorInfo_actuatorStatus def gnc_data(gnc_data): print (gnc_data) while True: rospy.init_node('SENSORS_ACTUATORS') sensorActuator_pub = rospy.Publisher('sensorInfo_actuatorStatus', sensorInfo_actuatorStatus, queue_size=10) rospy.Subscriber('controlCommand', controlCommand, gnc_data) rate = rospy.Rate(10) final_message = sensorInfo_actuatorStatus() while not rospy.is_shutdown(): final_message.yaw_current = 17 final_message.depth_current = 21 final_message.temperature = 72 final_message.thruster_values[0] = 1600 final_message.thruster_values[1] = 1300 final_message.thruster_values[2] = 1700 final_message.thruster_values[3] = 1200 final_message.thruster_values[4] = 1500 final_message.thruster_values[5] = 1800 final_message.stabilized = True sensorActuator_pub.publish(final_message) rate.sleep() else: exit()

好的,首先我们需要创建一个cfg文件来存储可调参数。在你的功能包的cfg文件夹下创建一个名为“params.cfg”的文件,文件内容如下: ``` # Declare the parameters for sensorActuator_node int32 yaw_current_default = 17 int32 depth_current_default = 21 int32 temperature_default = 72 ``` 这里我们定义了三个参数:yaw_current、depth_current和temperature。它们的默认值分别为17、21和72。 接下来,我们需要在sensorActuator_node.py文件中导入dynamic_reconfigure库,以及在代码中添加回调函数和配置服务器。修改后的代码如下: ```python #!/usr/bin/env python import rospy from guidance_navigation_control.msg import controlCommand from guidance_navigation_control.msg import sensorInfo_actuatorStatus from dynamic_reconfigure.server import Server from your_package_name.cfg import paramsConfig yaw_current = 17 depth_current = 21 temperature = 72 def callback(config, level): global yaw_current, depth_current, temperature yaw_current = config.yaw_current_default depth_current = config.depth_current_default temperature = config.temperature_default return config if __name__ == '__main__': rospy.init_node('SENSORS_ACTUATORS') sensorActuator_pub = rospy.Publisher('sensorInfo_actuatorStatus', sensorInfo_actuatorStatus, queue_size=10) rospy.Subscriber('controlCommand', controlCommand, gnc_data) srv = Server(paramsConfig, callback) rate = rospy.Rate(10) final_message = sensorInfo_actuatorStatus() while not rospy.is_shutdown(): final_message.yaw_current = yaw_current final_message.depth_current = depth_current final_message.temperature = temperature final_message.thruster_values[0] = 1600 final_message.thruster_values[1] = 1300 final_message.thruster_values[2] = 1700 final_message.thruster_values[3] = 1200 final_message.thruster_values[4] = 1500 final_message.thruster_values[5] = 1800 final_message.stabilized = True sensorActuator_pub.publish(final_message) rate.sleep() else: exit() ``` 我们在代码中添加了一个名为callback的回调函数,这个函数会在配置服务器中被调用。在这个回调函数中,我们将接收到的参数值赋给全局变量yaw_current、depth_current和temperature。 接下来,我们需要修改sensorActuator_node.py文件的while循环,以便从配置服务器中获取参数值。修改后的代码如下: ```python while not rospy.is_shutdown(): config = srv.get_configuration() final_message.yaw_current = config.yaw_current_default final_message.depth_current = config.depth_current_default final_message.temperature = config.temperature_default final_message.thruster_values[0] = 1600 final_message.thruster_values[1] = 1300 final_message.thruster_values[2] = 1700 final_message.thruster_values[3] = 1200 final_message.thruster_values[4] = 1500 final_message.thruster_values[5] = 1800 final_message.stabilized = True sensorActuator_pub.publish(final_message) rate.sleep() ``` 在这里,我们使用srv.get_configuration()方法从配置服务器中获取参数值,并将它们赋给final_message的对应属性。 最后在你的功能包下的CMakeLists.txt文件中添加以下代码,以便将cfg文件添加到ROS系统中: ``` find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS dynamic_reconfigure) generate_dynamic_reconfigure_options(cfg/params.cfg) ``` 现在你可以通过rqt_reconfigure来调整参数值。打开一个新的终端,输入以下命令来启动rqt_reconfigure: ``` rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure ``` 选择你的sensorActuator_node节点,就可以在界面中看到你定义的三个参数。通过修改参数值,你可以动态地改变final_message的yaw_current、depth_current和temperature属性。

package com.example.sql; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; public class MainActivity extends AppCompatActivity { private ListView listView; private ArrayAdapter<String> adapter; private List<String> data = new ArrayList<>(); private DBHelper dbHelper; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); dbHelper = new DBHelper(this); // 获取ListView控件 listView = findViewById(R.id.list_view); // 获取数据并显示在ListView中 data = dbHelper.getAllData(); adapter = new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1, data); listView.setAdapter(adapter); } public void addData(View view) { // 添加数据到数据库中 dbHelper.insertData("New Data"); // 更新ListView中的数据 data.clear(); data.addAll(dbHelper.getAllData()); adapter.notifyDataSetChanged(); } }详细解释每一行代码

好的,我来详细解释一下每一行代码的作用: ```java package com.example.sql; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; public class MainActivity extends AppCompatActivity { private ListView listView; // 声明一个 ListView 变量 private ArrayAdapter<String> adapter; // 声明一个 ArrayAdapter 变量 private List<String> data = new ArrayList<>(); // 声明一个 ArrayList 变量,用来存储数据 private DBHelper dbHelper; // 声明一个 DBHelper 变量,用来操作数据库 @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 设置当前 Activity 显示的布局文件 dbHelper = new DBHelper(this); // 创建 DBHelper 对象 // 获取 ListView 控件 listView = findViewById(R.id.list_view); // 获取数据并显示在 ListView 中 data = dbHelper.getAllData(); adapter = new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1, data); listView.setAdapter(adapter); } // 添加数据到数据库中 public void addData(View view) { dbHelper.insertData("New Data"); // 更新 ListView 中的数据 data.clear(); data.addAll(dbHelper.getAllData()); adapter.notifyDataSetChanged(); } } ``` 1. `package com.example.sql;`:声明了当前类所在的包名为 "com.example.sql"。 2. `import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;`:导入了 AppCompatActivity 类。 3. `import android.os.Bundle;`:导入了 Bundle 类。 4. `public class MainActivity extends AppCompatActivity { ... }`:声明了一个名为 MainActivity 的类,继承了 AppCompatActivity 类。 5. `private ListView listView;`:声明了一个 ListView 变量。 6. `private ArrayAdapter<String> adapter;`:声明了一个 ArrayAdapter 变量,用于将数据与 ListView 控件关联起来。 7. `private List<String> data = new ArrayList<>();`:声明了一个 ArrayList 变量,用于存储从数据库中获取的数据。 8. `private DBHelper dbHelper;`:声明了一个 DBHelper 变量,用于操作 SQLite 数据库。 9. `@Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { ... }`:重写了 AppCompatActivity 类的 onCreate() 方法。 10. `super.onCreate(savedInstanceState);`:调用了父类的 onCreate() 方法。 11. `setContentView(R.layout.activity_main);`:设置当前 Activity 显示的布局文件为 activity_main.xml。 12. `dbHelper = new DBHelper(this);`:创建 DBHelper 对象,并将当前 Activity 作为参数传入。 13. `listView = findViewById(R.id.list_view);`:获取 ListView 控件。 14. `data = dbHelper.getAllData();`:从数据库中获取数据,并将其存储到 data 变量中。 15. `adapter = new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1, data);`:创建 ArrayAdapter 对象,并将其与 data 变量关联起来。 16. `listView.setAdapter(adapter);`:将 adapter 与 ListView 控件关联起来,以显示数据。 17. `public void addData(View view) { ... }`:声明了一个名为 addData() 的方法,用于添加新数据到数据库中。 18. `dbHelper.insertData("New Data");`:调用 DBHelper 类的 insertData() 方法,将 "New Data" 插入到数据库中。 19. `data.clear();`:清空 data 变量中的数据。 20. `data.addAll(dbHelper.getAllData());`:从数据库中获取数据,并将其存储到 data 变量中。 21. `adapter.notifyDataSetChanged();`:通知 adapter 数据已经发生变化,以更新 ListView 控件中的数据。

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帮我修改代码,实现用wss发送serialized_data到wss://autopilot-test.t3go.cn:443/api/v1/vehicle/push/message/LFB1FV696M2L43840。 main.cpp: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include <boost/thread/locks.hpp> #include <boost/thread/shared_mutex.hpp> #include "third_party/apollo/proto/perception/perception_obstacle.pb.h" #include "t3_perception.pb.h" apollo::perception::PerceptionObstacles perception_obstacles_; void perceptionCallback(const std_msgs::String& msg) { ROS_WARN("t3 perceptionCallback parse"); if (perception_obstacles_.ParseFromString(msg.data)) { double timestamp = perception_obstacles_.header().timestamp_sec(); ROS_INFO("t3 perceptionCallback timestamp %f count:%d", timestamp, perception_obstacles_.perception_obstacle().size()); std::string data; perception_obstacles_.SerializeToString(&data); VehData veh_data; veh_data.set_messagetype(5); veh_data.set_messagedes("PerceptionObstacles"); veh_data.set_contents(data); std::string serialized_data; veh_data.SerializeToString(&serialized_data); } else { ROS_ERROR("t3 perceptionCallback parse fail!"); } } int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "listener"); ros::NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("/perception_node/perception_objects", 1000, perceptionCallback); ros::spin(); return 0; } t3_perception.proto: syntax = "proto3"; option java_package = "com.t3.ts.dt.ad.web.protobuf"; option java_outer_classname = "VehDTO"; option java_multiple_files = false; message VehData { /** messageType: 1:客户端心跳 2:云端心跳响应 3:连接成功 4:连接失败 5:客户端发送消息 6:云端发送消息 7:消息处理成功 8:消息处理失败 9:此客户端未注册 10:未知消息类型 */ int32 messageType = 1; string messageDes = 2; bytes contents = 3; // 发送内容 }

protected void onCreate(Bundle icicle) { Uri packageUri; super.onCreate(icicle); this.mPm = getPackageManager(); this.mInstaller = this.mPm.getPackageInstaller(); this.mUserManager = (UserManager) getSystemService("user"); Intent intent = getIntent(); this.mOriginatingUid = getOriginatingUid(intent); if ("android.content.pm.action.CONFIRM_PERMISSIONS".equals(intent.getAction())) { int sessionId = intent.getIntExtra("android.content.pm.extra.SESSION_ID", -1); PackageInstaller.SessionInfo info = this.mInstaller.getSessionInfo(sessionId); if (info == null || !info.sealed || info.resolvedBaseCodePath == null) { Log.w("PackageInstaller", "Session " + this.mSessionId + " in funky state; ignoring"); finish(); return; } this.mSessionId = sessionId; packageUri = Uri.fromFile(new File(info.resolvedBaseCodePath)); this.mOriginatingURI = null; this.mReferrerURI = null; } else { this.mSessionId = -1; packageUri = intent.getData(); this.mOriginatingURI = (Uri) intent.getParcelableExtra("android.intent.extra.ORIGINATING_URI"); this.mReferrerURI = (Uri) intent.getParcelableExtra("android.intent.extra.REFERRER"); } if (packageUri == null) { Log.w("PackageInstaller", "Unspecified source"); setPmResult(-3); finish(); } else if (DeviceUtils.isWear(this)) { showDialogInner(7); } else { setContentView(R.layout.install_start); this.mInstallConfirm = findViewById(R.id.install_confirm_panel); this.mInstallConfirm.setVisibility(4); this.mOk = (Button) findViewById(R.id.ok_button); this.mCancel = (Button) findViewById(R.id.cancel_button); this.mOk.setOnClickListener(this); this.mCancel.setOnClickListener(this); boolean wasSetUp = processPackageUri(packageUri); if (!wasSetUp) { return; } checkIfAllowedAndInitiateInstall(false); } }

给这个方法添加单元测试: public List<MessageDetails> processTrade(CisTStpTradeData tradeData) throws CisTStpException { List<T> viewList = getTradeData(tradeData.getTradeId()); log.info("Size of Object fetched for CIS Trade id {} is {} ", tradeData.getTradeId(), viewList.size()); if(!validateRequest(viewList)){ log.info("Not a valid data to process...."); return null; } Map<String, List<T>> viewAsMap = getViewAsMap(viewList); List<MessageDetails> msgDetailsListAllLegs = new ArrayList<>(); /Process REPO Leg first/ CisRefScbmlEvents reUseRefEvent = null; if(viewAsMap != null && viewAsMap.size() > 0 && viewAsMap.containsKey(TradeLegs.REPO_LEG.getValue())){ log.info("REPO Leg identified in the package"); Map<String, List<T>> repoViewAsMap = viewAsMap.entrySet().stream().filter(p -> p.getKey().equals(TradeLegs.REPO_LEG.getValue())).collect(Collectors.toMap(x -> x.getKey(), x -> x.getValue())); processAllMsgDetail(repoViewAsMap, tradeData, msgDetailsListAllLegs, null); log.info("Event will be reused for other LEGS in package"); if(msgDetailsListAllLegs != null && msgDetailsListAllLegs.size() > 0 && msgDetailsListAllLegs.get(0).getEventDetails() != null){ reUseRefEvent = msgDetailsListAllLegs.get(0).getEventDetails().getRefEvent(); log.info("REPO Event to be reused for other legs is : {} ", reUseRefEvent); } log.info("REPO Leg processed and removed from Map"); viewAsMap.remove(TradeLegs.REPO_LEG.getValue()); } /*Process SCF leg */ if(viewAsMap != null && viewAsMap.size() > 0 && viewAsMap.containsKey(TradeLegs.SCF_LEG.getValue())){ log.info("SCF Leg identified in the package"); Map<String, List<T>> repoViewAsMap = viewAsMap.entrySet().stream().filter(p -> p.getKey().equals(TradeLegs.SCF_LEG.getValue())).collect(Collectors.toMap(x -> x.getKey(), x -> x.getValue())); processAllMsgDetail(repoViewAsMap, tradeData, msgDetailsListAllLegs, null); log.info("SCF Leg processed and removed from Map"); viewAsMap.remove(TradeLegs.SCF_LEG.getValue()); } /Process NON REPO and other CIS and SIP Legs After it. This is done to reuse the Event identified for REPO above for same package/ processAllMsgDetail(viewAsMap, tradeData, msgDetailsListAllLegs, reUseRefEvent); return msgDetailsListAllLegs; }

将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

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