import user if __name__ == "__main__": user.Read()这段代码什么意思

时间: 2023-11-25 10:06:24 浏览: 143
这段代码的意思是,如果当前 Python 脚本是作为主程序运行(而不是被导入为模块),则执行 `user.Read()` 函数。 `__name__` 是一个特殊变量,用于表示当前模块的名称。当 Python 解释器执行一个脚本时,会将 `__name__` 设置为 `"__main__"`。因此,通过判断 `__name__` 是否等于 `"__main__"`,可以确定当前脚本是否作为主程序运行。 在这段代码中,如果当前脚本作为主程序运行,则调用 `user.Read()` 函数。这个函数的具体实现需要查看 `user.py` 模块的代码。
相关问题

import json class MysqlDatabases: def __int__(self): with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() self.user = json.loads(text) def check_login(self, username, password): for user in self.user: if username == user['username']: if password == user['password']: return True, '登陆成功' else: return False, '登陆失败,密码错误' return False, '登录失败,用户不存在' return self.user db = MysqlDatabases if __name__ == '__main__': print(db.check_login('admin', 'password'))修改

这段代码有一些错误,可能无法正常运行。首先,构造函数应该是 __init__() 而不是 __int__()。其次,在主程序中,需要实例化 MysqlDatabases 类,而不是将其存储在 db 变量中。另外,在 check_login() 方法的最后一行,有一个多余的 return 语句,应该将其删除。修改后的代码如下: ``` import json class MysqlDatabases: def __init__(self): with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() self.user = json.loads(text) def check_login(self, username, password): for user in self.user: if username == user['username']: if password == user['password']: return True, '登陆成功' else: return False, '登陆失败,密码错误' return False, '登录失败,用户不存在' if __name__ == '__main__': db = MysqlDatabases() print(db.check_login('admin', 'password')) ``` 这样就可以正常运行了,输出结果应该为 (True, '登陆成功')。

import jsonclass MysqlDatabases: def __init__(self): with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() self.user = json.loads(text) def check_login(self, username, password): for user in self.user: if username == user['username']: if password == user['password']: return True, '登陆成功' else: return False, '登陆失败,密码错误' return False, '登录失败,用户不存在'if __name__ == '__main__': db = MysqlDatabases() print(db.check_login('admin', 'password'))

这段代码是一个 Python 类,用于检查用户登录。它从一个名为 user.json 的文件中读取用户信息,然后在检查用户登录时使用这些信息。具体来说,这个类包括一个构造函数 __init__() 和一个方法 check_login()。构造函数读取 user.json 文件并将其内容存储在 self.user 变量中。check_login() 方法接受一个用户名和密码作为参数,并在 self.user 变量中查找匹配的用户名和密码。如果找到了匹配的用户,则返回一个 True 值和一个字符串“登录成功”。如果找不到匹配的用户,则返回一个 False 值和一个相应的错误消息。在这个类的主程序中,它首先实例化了这个类,然后调用 check_login() 方法来检查一个示例用户名和密码。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

from pyecharts.charts import EffectScatter from pyecharts.components import Table from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB import pandas as pd from pyecharts.globals import ThemeType if __name__ == '__main__': user_info = pd.read_csv('user_info.txt', delimiter='\t') # 统计用户年龄和性别分布 age_sex_count = user_info.groupby(['age', 'sex']).size().reset_index(name='count') # 将数据处理成可用于绘制小提琴图的格式 data = [] sexes = ['M', 'F'] for sex in sexes: age_count = [ {'name': str(age), 'value': count} for age, count in age_sex_count.loc[age_sex_count['sex'] == sex, ['age', 'count']].values ] data.append(age_count) # 使用 EffectScatter 绘制小提琴图 violin_chart = ( EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(['男性', '女性']) .add_yaxis("", data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='用户年龄和性别分布'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {'min': 0, 'max': 50, 'label': '0~50', 'color': '#7f1818'}, {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50~100', 'color': '#e7ba52'}, {'min': 100, 'max': 150, 'label': '100~150', 'color': '#6a9f2a'}, {'min': 150, 'max': 200, 'label': '150~200', 'color': '#0065c4'}, ]), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} }) ) ) # 添加表格 table_data = age_sex_count.sort_values(by=['age', 'sex']).reset_index(drop=True) table = ( Table() .add(headers=table_data.columns.tolist(), rows=table_data.values.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title='用户年龄和性别分布表格', subtitle=''), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts( is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} } ) ) ) # 将小提琴图和表格组成一个页面 page = ( violin_chart .overlap(table) .render('d.html') )

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

class MainWindow(QMainWindow): def init(self, user_id): super().init() self.user_id = user_id self.initUI() # 打开串口 self.ser = serial.Serial('COM7', 9600, timeout=1) def initUI(self): # 创建用于显示员工信息的控件 self.info_label = QLabel("员工信息", self) self.info_label.move(100, 50) self.info_label.setStyleSheet("font-size: 24px; color: black; background-color: #eee; border-radius: 10px;") self.id_label = QLabel("员工ID:", self) self.id_label.move(70, 100) self.id_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.name_label = QLabel("姓名:", self) self.name_label.move(70, 150) self.name_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.six_label = QLabel("性别:", self) self.six_label.move(70, 200) self.six_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.sfz_label = QLabel("身份证:", self) self.sfz_label.move(70, 250) self.sfz_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.tel_label = QLabel("电话:", self) self.tel_label.move(70, 300) self.tel_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('员工信息') # 查询员工信息 def query_employee(self, id): conn = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', database='jj_tset') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM employee_table WHERE user_id='%s'" % id) result = cursor.fetchone() conn.close() return result # 读取数据 def read_data(self): data = self.ser.readline() if data: # 解析数据 id = data.decode().strip() # 查询员工信息 result = self.query_employee(id) if result: # 更新UI界面 self.id_label.setText("员工ID:" + result[0]) self.name_label.setText("姓名:" + str(result[1])) self.six_label.setText("性别:" + result[2]) self.sfz_label.setText("身份证:" + str(result[3])) self.tel_label.setText("电话:" + result[4]) print(result[0],result[1],result[2],result[3],result[4]) else: # 显示空白信息 self.id_label.setText("员工ID:") self.name_label.setText("姓名:") self.six_label.setText("性别:") self.sfz_label.setText("身份证:") self.tel_label.setText("电话:") # 定时读取数据 QTimer.singleShot(100, self.read_data) def closeEvent(self, event): # 关闭串口 self.ser.close()用多线程改写代码,防止主线程阻塞

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取:', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成!')

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if name == 'main': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list) 此段代码定位天眼查的公司电话失败,帮助我重新写一遍代码,能够正确定位天眼查公司电话邮箱

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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序?请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能,关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解:关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识,帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接:[TMS320VC5402 DSP习题答案详解:关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构,尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户:创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用,旨在提供一套完善的管理系统,包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验,分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制,首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长,需要用户保持耐心。 根据描述,该系统特别强调了用户体验(UX)设计,特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷,并且在移动设备上的适配效果不佳,LiveLy则试图打破这一固有模式,提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看,LiveLy采用了以下技术栈: 1. Angular 6:这是一种由Google开发的开源前端框架,用于构建动态网页应用,支持单页面应用(SPA)的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本,它在性能和安全性方面进行了显著改进,同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe:Stripe是一个在线支付处理平台,它提供了一套API,允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式,如信用卡、借记卡、支付钱包等,并提供了高级的安全措施,如令牌化处理,来保护用户的支付信息。 3. Java:作为后端开发语言,Java被广泛应用于企业级应用开发中,它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发,允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot:它是基于Spring框架的一个模块,使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能,简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL:这是一个开源的对象-关系数据库系统,它具有强大的功能和性能,广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询,具有可扩展性和高度的可靠性,是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress:虽然在描述中没有明确提及,但从压缩包子文件的名称列表中推断,可能指的是Cypress.io,这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具,允许开发者编写和运行测试,确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外,文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支,其中“master”通常指代主版本或主分支,是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息,LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案,它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念,提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发,它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"