reads = root.xpath("//div[@class='main_lt']/ul/li/div[@class='wzbt']/span[3]/text()")
时间: 2023-12-21 13:05:43 浏览: 22
这是一个XPath表达式,用于在HTML或XML文档中选择元素。具体来说,它会选择所有class属性为"main_lt"的div元素下的ul元素下的所有li元素下的class属性为"wzbt"的div元素下的第三个span元素的文本内容。这里的root是一个XPath解析器对象,它会根据给定的XPath表达式在文档中查找匹配的元素,并返回一个包含匹配元素的列表。在这个例子中,返回的是所有匹配元素的文本内容列表。
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检查此脚本的错误,并给出改正:#!/usr/bin/sh 2 #input# 3 datadir="/data2/huangl_data/trim_olive" #dir for fastq files# 4 idlist="/home/mahb/newChlor_assembly/list/choro_list.txt" #list of the individuals names# 5 sample1=".trim1.fq.gz" ##name of fastq files# 6 sample2=".trim2.fq.gz" 7 #seed_dir="/home/mahb/output/seed" ##the dir for seed fir# 8 9 #output# 10 output_dir="/home/mahb/output/" 11 #mkdir $output_dir 12 13 for i in `cat $idlist` 14 do 15 r1=$datadir"/""$i"$sample1 16 r2=$datadir"/""$i"$sample2 17 18 get_organelle_from_reads.py -1 $sample1 -2 $sample2 -s cp_seed.fasta -o plastome_output -R 30 -k 21,45,65,85,105 -F embplant_mt 19 20 done ~
有几个错误需要更正:
1. 第一行应该是 `#!/bin/bash` 而不是 `#!/usr/bin/sh`
2. 在第18行 `get_organelle_from_reads.py` 命令中,应该将 `$sample1` 和 `$sample2` 改成 `$r1` 和 `$r2`,否则会找不到文件。
3. 在第18行 `get_organelle_from_reads.py` 命令中,应该将 `-s cp_seed.fasta` 改成 `-S cp_seed.fasta`,否则会报错。
以下是改正后的脚本:
```
#!/bin/bash
#input#
datadir="/data2/huangl_data/trim_olive" #dir for fastq files#
idlist="/home/mahb/newChlor_assembly/list/choro_list.txt" #list of the individuals names#
sample1=".trim1.fq.gz" ##name of fastq files#
sample2=".trim2.fq.gz"
#seed_dir="/home/mahb/output/seed" ##the dir for seed fir#
#output#
output_dir="/home/mahb/output/"
#mkdir $output_dir
for i in `cat $idlist`
do
r1=$datadir"/""$i"$sample1
r2=$datadir"/""$i"$sample2
get_organelle_from_reads.py -1 $r1 -2 $r2 -S cp_seed.fasta -o plastome_output -R 30 -k 21,45,65,85,105 -F embplant_mt
done
```
pd.read_csv('examples/ex6.csv', chunksize=1000
This code reads a CSV file called 'ex6.csv' in chunks of 1000 rows at a time using pandas' `read_csv` function. This is useful when working with large datasets that may not fit into memory all at once. By reading the file in smaller chunks, we can process the data incrementally and avoid memory errors.