解释代码。 print(type(json.dumps(data))) print(type(json.dumps(post_data))) post_data['data'] = base64.b64encode(json.dumps(data).encode()).decode() vpstest.set_body(post_data)

时间: 2024-04-06 17:33:05 浏览: 14
这段代码中,首先使用 Python 内置的 json 模块中的 dumps 函数将 data 和 post_data 变量中的数据转换成 JSON 格式,并使用 type 函数分别打印转换后的数据类型。 接着,该代码段将转换后的 data 变量使用 base64 编码,并将编码后的结果赋值给 post_data 字典中的 'data' 键。具体来说,该行代码使用 Python 内置的 base64 模块中的 b64encode 函数将 JSON 格式的 data 转换成 base64 编码格式,然后使用 encode 函数将编码结果转换成 bytes 类型,最后使用 decode 函数将 bytes 类型转换成字符串类型。 最后,该代码段调用 vpstest 模块中的 set_body 函数,将 post_data 字典作为参数传递给该函数。set_body 函数的作用是设置 POST 请求的 body 部分,即请求体。该函数可以将 POST 请求的各个参数和对应的取值拼接成一个字符串,并将其作为请求体发送给服务器。
相关问题

解释。 print(type(json.dumps(data))) print(type(json.dumps(post_data)))

这段代码中,使用 Python 内置的 json 模块中的 dumps 函数将数据转换成 JSON 格式,并打印转换后的数据类型。 具体来说,第一行代码中的 json.dumps(data) 表示将 data 变量中的数据转换成 JSON 格式,返回一个字符串类型的数据。打印该数据类型,可以使用 Python 内置的 type 函数,即 print(type(json.dumps(data)))。 第二行代码与第一行类似,只是将 post_data 变量中的数据转换成 JSON 格式,返回一个字符串类型的数据。打印该数据类型,可以使用 print(type(json.dumps(post_data)))。 这段代码的作用是验证数据转换是否成功,并检查转换后的数据类型是否正确。如果数据类型正确,则可以将其传递给 POST 请求进行发送。

import json import pandas as pd from flask import Flask,render_template,request,jsonify from gevent import pywsgi from dataclass import data app=Flask(__name__) df=pd.read_csv('data.csv') data=data(df) #@app.route('/data2') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/data') def givedata(): zhudata=data.zhudata() linedata = data.linedata() gender_c1=data.gender_c1() category_2_mount=data.category_2_mount() t_y_m_mount=data.t_y_m_mount() category_1_mount=data.category_1_mount() gdata={'zhudata':zhudata, 'linedata':linedata, 'gender_c1':gender_c1, 'category_2_mount':category_2_mount, 't_y_m_mount':t_y_m_mount, 'category_1_mount':category_1_mount} return json.dumps(gdata) @app.route('/data2',methods=['get','POST']) def givedata2(): gaugedata=data.gaugedata() gdata={'gaugedata':gaugedata} print(json.dumps(gaugedata)) return json.dumps(gdata) # return render_template('index.html') if __name__=='__main__': app.run() # // server = pywsgi.WSGIServer(('127.0.0.1', 5000), app) # server.serve_forever()

这段代码是一个简单的Flask web应用程序,它使用了pandas库读取了一个名为"data.csv"的csv文件,并使用dataclass模块将其转换成一个可供web应用程序使用的数据类。 该应用程序有两个路由:一个是根路径('/'),返回一个名为"index.html"的模板;另一个是"/data"路径,返回一个JSON格式的数据,其中包含了多个数据集,例如:"zhudata"、"linedata"、"gender_c1"、"category_2_mount"、"t_y_m_mount"和"category_1_mount"。此外,还有一个名为"givedata2"的路由,其方法是GET和POST,返回一个名为"gaugedata"的数据集。 最后,如果该应用程序直接运行,则会在本地主机上启动应用程序并监听5000端口。

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for i, j, k, l in product(range(10, 21), range(5, 11), range(2, 11), range(1, 3)): data["normalSpeed"] = i / 3.6 data["minTurningRadius"] = j data["breadth"] = k data["jobType"] = l # 小地块 data["map"]["outerbd"] = outerbd_small data["map"]["entrance"] = entrance_small data["map"]["exit"] = exit_small json_str = json.dumps(data) res = requests.post(url, json_str).text filename = os.path.join(desktop_path_file, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, ' f'小地块.txt') # filename = f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, 小地块.txt' with open(filename, 'w') as file: file.write(res) print(f'写入成功,速度为{i},转弯半径为{j},幅宽为{k},作业模式为{l},小地块') logger.info(f'写入成功,速度为{i},转弯半径为{j},幅宽为{k},作业模式为{l},小地块') time.sleep(10) plot_route_from_file(filename, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, 小地块') # 大地块 data["map"]["outerbd"] = outerbd_large data["map"]["entrance"] = entrance_large data["map"]["exit"] = exit_large json_str = json.dumps(data) res = requests.post(url, json_str).text filename = os.path.join(desktop_path_file, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, ' f'大地块.txt') with open(filename, 'w') as file: file.write(res) print(f'写入成功,速度为{i},转弯半径为{j},幅宽为{k},作业模式为{l},大地块') logger.info(f'写入成功,速度为{i},转弯半径为{j},幅宽为{k},作业模式为{l},大地块') time.sleep(10) plot_route_from_file(filename, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, 大地块')。大地块和小地块只有map区别。能不能合并代码?要求大地块小地块都能遍历到

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