signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty:这段代码中加入当信号为空值时,每30分钟发送一次没有信号的钉钉消息

时间: 2023-12-10 11:40:49 浏览: 28
可以在代码中添加以下逻辑来实现: ``` import time from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbot # 钉钉机器人的 webhook webhook = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx' # 创建 DingtalkChatbot 实例 chatbot = DingtalkChatbot(webhook) while True: signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if signal_df.empty: # 发送钉钉消息 chatbot.send_text(msg='30分钟没有信号', is_at_all=True) time.sleep(1800) # 暂停30分钟 ``` 这段代码会不断地检查信号是否为空值,如果为空值则发送一条钉钉消息,然后暂停30分钟。可以将这段代码放在一个单独的线程中运行,以免影响主线程的运行。同时,记得将 webhook 替换成你自己的钉钉机器人 webhook。
相关问题

# 发送钉钉消息 signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: message = f"信号产生:\n{signal_df.to_string(index=False)}" send_dingding_message(access_token, message) print(all_dataset)加入没有信号产生,每间隔30分钟发送信息的代码

可以在代码中加入一个定时器,在每隔30分钟的时候检查是否有信号产生,如果没有则发送一条提示信息。以下是一个示例代码: ```python import time while True: signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: message = f"信号产生:\n{signal_df.to_string(index=False)}" send_dingding_message(access_token, message) print(all_dataset) # 等待30分钟 time.sleep(30 * 60) # 检查是否有信号产生 signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if signal_df.empty: message = "当前没有信号产生" send_dingding_message(access_token, message) ``` 这个示例代码会不断循环,每隔30分钟检查是否有信号产生。如果有信号产生,就发送一条消息;如果没有信号产生,就发送一条提示消息。注意,这里的 `send_dingding_message()` 函数需要根据你的具体实现进行修改。

signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: # 发送钉1df content = str(all_dataset) send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') # 填写钉钉信息 print('\n', '-' * 40, '本次循环结束,%d秒后进入下一次循环' % long_sleep_time, '-' * 40, '\n\n') time.sleep(long_sleep_time) print(all_dataset)以上代码加入在半点时间也发送钉钉消息

可以在代码中加入一个判断条件,判断当前时间是否为半点,如果是,则发送钉钉消息。可以使用datetime库中的datetime.now()获取当前时间,然后判断分钟数是否为30即可。代码如下: ``` import datetime signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: # 发送钉1df content = str(all_dataset) send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') # 判断是否为半点,如果是则发送钉钉消息 now = datetime.datetime.now() if now.minute == 30: content = '当前时间为半点,已发送钉钉消息' send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') print('\n', '-' * 40, '本次循环结束,%d秒后进入下一次循环' % long_sleep_time, '-' * 40, '\n\n') time.sleep(long_sleep_time) print(all_dataset) ```

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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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