分析代码： def loading_signal_lamp(self): start_point, end_point = self.find_s_e_point() # 遍历交通灯 for signal_id, signal in self.signal_lamp.items(): tile = self.signal_lamp[signal_id].properties["tile"] self.signal_lamp_and_lane[tile][signal_id] = [] # 遍历交通灯上的轨迹id for track_id in signal.properties["lane_id_list"]: if track_id in self.tracks: track = self.tracks[track_id] near_lane_list = self.find_near_track_lane(track, start_point, end_point, signal) # 遍历所有可能挂载的中心线id for lane_id in near_lane_list: lane_line_string = self.center_line[lane_id].line_string if signal.point.distance(lane_line_string) < 100 * self.degrees_per_meter and \ lane_id not in self.signal_lamp_and_lane[tile][signal_id]: self.signal_lamp_and_lane[tile][signal_id].append(lane_id)

这是一个 Python 类中的一个方法，方法名为 `loading_signal_lamp`。代码的作用是在道路网络中查找与交通灯挂钩的车道，并将这些车道与交通灯进行关联，存储到类的实例变量 `signal_lamp_and_lane` 中。

具体实现的步骤为：

1. 调用 `find_s_e_point` 方法获取道路网络中的起点和终点位置。
2. 遍历所有的交通灯，对于每一个交通灯，都进行以下操作：
a. 获取该交通灯所在的瓦片 ID。
b. 将该瓦片 ID 作为键，空列表作为值，存储到 `signal_lamp_and_lane` 字典中。
c. 遍历交通灯上所有的车道 ID，对于每一个车道 ID，都进行以下操作：
i. 如果该车道 ID 存在于类实例变量 `tracks` 中，则获取该车道对应的轨迹线段对象。
ii. 调用 `find_near_track_lane` 方法查找与轨迹线段对象相邻的车道，并返回这些车道的 ID 列表。
iii. 遍历所有可能挂载的中心线 ID，对于每一个中心线 ID，都进行以下操作：
1. 获取该中心线对应的线段对象。
2. 如果交通灯与该中心线的距离小于阈值，并且该中心线 ID 没有被存储到 `signal_lamp_and_lane` 中，则将该中心线 ID 存储到 `signal_lamp_and_lane` 中。
3. 完成所有交通灯的处理后，`signal_lamp_and_lane` 中存储的数据即为所有与交通灯挂钩的车道。

需要注意的是，该方法依赖于 `find_s_e_point` 方法、`find_near_track_lane` 方法和类实例变量 `tracks`、`signal_lamp`、`center_line`，需要保证它们的正确性并且能够读取到正确的数据。另外，该方法没有返回值，因为它直接修改了类的实例变量。