if ((time1 - time2) < interval) { return true; } return false; } 将这段代码改成一个return

时间: 2024-02-14 22:14:47 浏览: 96
您可以使用条件运算符将这段代码改写成一个 return 语句,如下所示: ``` return ((time1 - time2) < interval) ? true : false; ``` 这将首先计算表达式 `(time1 - time2) < interval` 的值,如果为 true,则返回 true,否则返回 false。这种写法可以使代码更加简洁,但有些人认为可读性稍差。
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public static boolean validateCode(String secret, int code, long time) throws NoSuchAlgorithmException, InvalidKeyException { for (int i = -WINDOW_SIZE; i <= WINDOW_SIZE; i++) { long t = time + i * INTERVAL; int c = generateCode(secret, t); if (c == code) { return true; } } return false; } 我想增加一个参数 ss ss可不填,不填时INTERVAL取默认值,当ss传入参数且为int时INTERVAL=ss,当ss传入参数但不为int时,抛出错误

可以在方法的参数列表中增加一个参数 ss,并在方法中加入如下代码: ``` int interval = INTERVAL; if (ss != null) { if (ss instanceof Integer) { interval = (int) ss; } else { throw new IllegalArgumentException("ss must be an integer"); } } ``` 这段代码的作用是:如果 ss 不为 null,首先判断它是否为 Integer 类型,如果是,则将其转换为 int 类型并赋值给 interval 变量;如果不是,则抛出 IllegalArgumentException 异常。如果 ss 为 null,则不对 interval 进行修改,仍然取默认值 INTERVAL。 接下来,在调用 generateCode 方法时,将 interval 作为参数传入即可: ``` int c = generateCode(secret, t, interval); ``` 这样就完成了对方法的修改。

if 0 != iteration: threading.Timer(delay, repeat, (fn, iteration - 1, interval, True)).start()优化这段代码

One way to optimize this code is to use the built-in `time.sleep()` function instead of creating a new thread for each iteration. This can be done by modifying the `repeat()` function as follows: ``` import time def repeat(fn, iteration, interval, threaded=False): if iteration == 0: return fn() time.sleep(interval) if threaded: threading.Timer(interval, repeat, (fn, iteration - 1, interval, True)).start() else: repeat(fn, iteration - 1, interval) ``` This modified function will use the `time.sleep()` function to pause the current thread for the specified interval, instead of creating a new thread. This can lead to better performance and reduced overhead. We also added a `threaded` parameter to allow the function to be used in both threaded and non-threaded contexts.
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修改这段代码,使第一个定时任务先执行,第一个定时任务执行完之后,开始执行第二个定时任务,并且第二个定时任务执行时,第一个定时任务不再开启。 findBlue(){ var _this = this; wx.startBluetoothDevicesDiscovery({ allowDuplicatesKey: false, interval: 0, success:(res) => { console.log("搜索蓝牙设备成功...") setTimeout(function(){ _this.getBlue() },500) }, fail: (res) => { console.log('搜索附近的蓝牙设备失败') console.log(res) } }) }, // 3.搜索蓝牙设备之后,需要获取搜索到的蓝牙设备信息 getBlue(){ var _this = this; wx.getBluetoothDevices({ success: (res) => { console.log(res) if(res.devices.length > 0){ for (var i = 0; i < res.devices.length; i++){ // 判断里面是否有我想要的蓝牙设备 if (res.devices[i].name === this.data.inputValue || res.devices[i].localName === this.data.inputValue){ console.log("name:"+res.devices[i].name) this.setData({ isFound: true, deviceId: res.devices[i].deviceId }) //扫描到目标设备之后关闭蓝牙搜索 wx.stopBluetoothDevicesDiscovery({ success: (res) => { console.log('扫描到目标设备之后关闭蓝牙搜索'); setTimeout(function(){ _this.connetBlue(_this.data.deviceId);//4.0 },500) } }) // this.connetBlue(res.devices[i].deviceId);//4.0 return; } } } console.log("重新找....") var time = setTimeout(function(){ if(_this.data.isFound == false && _this.data.isTui == false && _this.data.isTip == false){ console.log("执行任务1==================") _this.findBlue() } },500) setTimeout(function(){ console.log("执行任务2---------------------") clearTimeout(time) console.log("清除time定时任务") console.log("isFound:",_this.data.isFound) console.log("isTui:",_this.data.isTui) console.log("isTip:",_this.data.isTip) if(_this.data.isFound == false && _this.data.isTui == false && _this.data.isTip == false){ console.log("重新打开适配器") wx.openBluetoothAdapter({ success: (res) => { console.log('初始化蓝牙设备成功') //获取适配器状态 wx.getBluetoothAdapterState({ success(res) { setTimeout(function(){ _this.findBlue();//2.0 },800) } }) } }) } }, 3000) }, fail: () =>{ console.log("搜索蓝牙设备失败") } }) },

def get_stock_minute_price_in_one_day_by_sina_pyautogui_new(str_date,tscode): newdf={} x = 81 y = 635 while True: try: pyautogui.click(pyautogui.center(pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\browser.png", confidence=0.9)),duration=0.25) waiting_time=time.time() while True: if(pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\browser_plus.png", confidence=0.8)!=None): pyautogui.click(pyautogui.center( pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\browser_plus.png", confidence=0.8)), duration=0.25) break if(time.time()-waiting_time>10): raise BaseException time.sleep(1) pyautogui.typewrite("https://finance.sina.com.cn/h5charts/tchart.html?symbol="+tscode+"&date="+str_date+"&rangeselector=true&indicator=tvol",interval=0.05) time.sleep(1) pyautogui.press("enter") time.sleep(2) # if(pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\void_line.png", confidence=0.8)==None): # raise BaseException pyautogui.moveTo(x, y, duration=0.25) while True: x=x+7 pyautogui.moveTo(x,y) img1 = pyautogui.screenshot(region=(2279 - 24,237- 66, 214, 154)) img2 = pyautogui.screenshot(region=(117 - 24, 238 - 66, 214, 154)) pool.submit(gsmpiodbspn_thread, newdf, img1,img2) if (("15:00" in newdf) == True or x >= 2475): break pyautogui.click(pyautogui.center( pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\close_browser.png", confidence=0.8)), duration=0.25) if(("15:00" in newdf)==True or x>=2475): break except BaseException as e: print(e) pyautogui.click(pyautogui.center( pyautogui.locateOnScreen(r"C:\PycharmProjects\my_backtest\img\close_browser.png", confidence=0.8)), duration=0.25) return newdf。 请问上面这段个函数,在不改变原来功能的情况下,如何提高运行速度

public interface IState { string Name { get; } Action EnterAction { get; } Action UpdateAction { get; } Action ExitAction { get; } } public class StateMachine<T> where T : IState { private T currentState; private Dictionary<string, IState> stateDict = new Dictionary<string, IState>(); private float updateInterval = 0.1f; private float updateTimer = 0f; public void AddState(T state) { stateDict[state.Name] = state; } public void SetState(string stateName) { if (currentState != null) { currentState.ExitAction(); } currentState = (T)stateDict[stateName]; currentState.EnterAction(); } public void Update() { updateTimer += Time.deltaTime; if (updateTimer >= updateInterval) { if (currentState != null) { currentState.UpdateAction(); } updateTimer = 0f; } } } public class IdleState : IState { public string Name { get { return "Idle"; } } public Action EnterAction { get { return () => { /* Do idle behavior */ }; } } public Action UpdateAction { get { return () => { /* Do idle behavior */ }; } } public Action ExitAction { get { return () => { /* Do idle behavior */ }; } } } public class WalkingState : IState { public string Name { get { return "Walking"; } } public Action EnterAction { get { return () => { /* Do walking behavior */ }; } } public Action UpdateAction { get { return () => { /* Do walking behavior */ }; } } public Action ExitAction { get { return () => { /* Do walking behavior */ }; } } } public class RunningState : IState { public string Name { get { return "Running"; } } public Action EnterAction { get { return () => { /* Do running behavior */ }; } } public Action UpdateAction { get { return () => { /* Do running behavior */ }; } } public Action ExitAction { get { return () => { /* Do running behavior */ }; } } 请使用这段代码写出具体使用示例代码}

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from binance.client import Client from datetime import datetime 设置API密钥 api_key = 'your_api_key' api_secret = 'your_api_secret' 创建Binance API客户端 client = Client(api_key, api_secret) 读取K线数据 klines = client.futures_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_1DAY) 将数据转换为DataFrame格式 data = pd.DataFrame(klines, columns=['Open time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close time', 'Quote asset volume', 'Number of trades', 'Taker buy base asset volume', 'Taker buy quote asset volume', 'Ignore']) 转换时间戳格式 data['Open time'] = pd.to_datetime(data['Open time'], unit='ms') data['Close time'] = pd.to_datetime(data['Close time'], unit='ms') data.set_index('Open time', inplace=True) 计算收益率 data['return'] = np.log(data['Close']) - np.log(data['Close'].shift(1)) 计算移动平均线 data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean() 判断市场趋势 if data['MA5'].iloc[-1] > data['MA10'].iloc[-1]: trend = 'up' else: trend = 'down' 趋势跟踪策略 if trend == 'up': position = 1 # 买入 else: position = 0 # 空仓 设置止损点和止盈点 stop_loss = 0.05 # 止损点为5% take_profit = 0.1 # 止盈点为10% 循环进行交易 for i in range(1, len(data)): # 如果市场处于上涨趋势中,买入资产 if trend == 'up': # 如果收益率小于止损点,触发止损点,平仓并且空仓对冲 if data['return'].iloc[i] < -stop_loss: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率大于止盈点,触发止盈点,平仓并且空仓对冲 elif data['return'].iloc[i] > take_profit: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率在止损点和止盈点之间,继续持有多头仓位 else: position = 1 # 如果市场处于下跌趋势中,空仓对冲 else: position = 0 # 计算资产净值 data['net_value'].iloc[i] = data['net_value'].iloc[i-1] * (1 + data['return'].iloc[i] * position) 绘制净值曲线 plt.plot(data.index, data['net_value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Net Value') plt.title('Trend Following Strategy') plt.show()将以上代码整理成PY格式

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

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