cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json')

时间: 2024-05-19 16:13:11 浏览: 108
As an AI language model, I do not have access to the entire context of the code. However, I can explain what this code snippet does. This code creates a variable called `cur_dir` that stores the absolute path of the directory where the current Python file is located. It does this by using the `os.path.abspath(__file__)` function to get the absolute path of the current file, and then splitting the path by the forward slash character ('/') and slicing the resulting list to exclude the last element (which is the file name). The `join()` function is then used to concatenate the remaining elements of the list with forward slashes. The code then creates another variable called `data_path` that stores the path to a file called 'medical.json'. This file is located in a subdirectory called 'data' within the directory that the current Python file is located. The `os.path.join()` function is used to concatenate the `cur_dir` variable with the relative path to the 'data/medical.json' file.
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cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path= os.path.join(cur_dir, 'Radar_level_instrument.csv')

The os.path.abspath function is used to get the absolute path of the current file, and os.path.join is used to join the current directory path with the CSV file name to create the full path to ...

什么意思cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(file).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json')

具体实现是先使用os.path.abspath(file)获取文件的绝对路径，然后使用split('/')将路径按照"/"分割成一个列表，[:-1]表示取列表中除了最后一个元素之外的所有元素，最后使用join('/')将列表中的元素用"/"连接成一个...

lass MedicalGraph: def __init__(self): cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1])#获取当前绝对路径得上级目录 self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json')#获取json得路径 self.g = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "15113746199yuan"), name="neo4j")这处代码如何改写成正确的格式

cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json') try: self.g = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "15113746199...

def list_dir(file_list): # list_csv = [] for files in file_list: dir_list = os.listdir(files) for cur_file in dir_list: path = os.path.join(files, cur_file) # 判断是文件夹还是文件 if os.path.isfile(path): # print("{0} : is file!".format(cur_file)) dir_files = os.path.join(files, cur_file) # 判断是否存在.csv文件，如果存在则获取路径信息写入到list_csv列表中 if os.path.splitext(path)[1] == '.csv': csv_file = os.path.join(files, cur_file) # print(os.path.join(file_dir, cur_file)) # print(csv_file) list_csv.append(csv_file) if os.path.isdir(path): # print("{0} : is dir".format(cur_file)) # print(os.path.join(file_dir, cur_file)) list_dir(path) return list_csv 是什么意思

dir_files = os.path.join(files, cur_file) if os.path.splitext(path)[1] == '.csv': csv_file = os.path.join(files, cur_file) list_csv.append(csv_file) if os.path.isdir(path): list_dir(path) ...

class MedicalGraph: def __init__(self): cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir,r"C:\Users\hegua\Desktop\医疗图谱\data\medical.json") self.g = Graph( host=" 172.28.85.255", # neo4j 搭载服务器的ip地址，ipconfig可获取到 http_port=7687, # neo4j 服务器监听的端口号 user="neo4j", # 数据库user name，如果没有更改过，应该是neo4j password="Hgc20041024")

1. 获取当前文件所在的绝对路径，将其存储在变量cur_dir中。 2. 将cur_dir和指定的文件路径合并，形成文件的绝对路径，将其存储在变量self.data_path中。 3. 使用Graph类创建一个名为g的图数据库对象，指定了...

CUR_SOURCE=${wildcard *.c} CUR_OBJS=${patsubst %.c, %.o, $(CUR_SOURCE)} $(warning $(CUR_SOURCE)) all:$(SUBDIRS) $(CUR_OBJS) DEBUG $(SUBDIRS):ECHO make -C $@ DEBUG:ECHO $(AR) crv libbsp.a $(ROOT_DIR)/$(OBJS_DIR)/*.o cp $(ROOT_DIR)/libbsp.a $(ROOT_DIR)/$(BIN_DIR)/ cp $(ROOT_DIR)/libbsp.a ../workspace/obj/ ECHO: @echo $(SUBDIRS)

其中，CUR_SOURCE 和 CUR_OBJS 变量分别用于获取当前目录下的所有 .c 文件和转换为对应的 .o 文件；$(SUBDIRS) 变量用于指定需要编译链接的子目录；DEBUG 目标用于生成静态库文件 libbsp.a，并将其复制到指定目录中...

给出以下代码的注释：#!/ usr / bin /python3# coding - utf -8 import sys for line in sys . stdin : line . strip ) features = line . split ) for feature in features : feature _ list = feature . split (":") if len ( feature _ list )==3: print ("% s \t1"% feature _ list [0]) #!/ usr / bin /python3# coding = utf -8 import sys cur _ feature = None cur _ count =0 for line in sys . stdin : line = line . strip ) feature , count = line . splitO if cur _ feature == feature : cur _ count +=1 else : if cur _ feature != None : print (% s \ t % d "%( cur _ feature , cur _ count )) cur _ feature = feature cur _ count =1 print ("% s \ t % d "%( cur _ feature , cur _ count ))

- cur_count += 1：如果相同，计数加一。 - else: 如果不同，输出上一个特征及其计数。 - if cur_feature != None: 判断上一个特征是否为 None。 - print("%s\t%d" % (cur_feature, cur_count))：输出上一个特征和...

# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...) BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # Quick-start development settings - unsuitable for production # See https://docs.djangoproject.com/en/2.1/howto/deployment/checklist/ # SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret! SECRET_KEY = 'za+%gf@86j_x^vqc3cur$j7#zipp0w-e+zxcl^o#x#d3kqdio7' # SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production! DEBUG = True ALLOWED_HOSTS = []

- BASE_DIR 定义了项目的根目录路径。 - SECRET_KEY 是用于安全加密的秘钥，应该在生产环境中保密。 - DEBUG 是一个布尔值，指定是否启用调试模式。在生产环境中应该关闭。 - ALLOWED_HOSTS 是一个字符串数组，用于...

prev_run_dirs = [] if os.path.isdir(outdir): prev_run_dirs = [x for x in os.listdir(outdir) if os.path.isdir(os.path.join(outdir, x))] prev_run_ids = [re.match(r'^\d+', x) for x in prev_run_dirs] prev_run_ids = [int(x.group()) for x in prev_run_ids if x is not None] cur_run_id = max(prev_run_ids, default=-1) + 1 c.run_dir = os.path.join(outdir, f'{cur_run_id:05d}-{desc}') assert not os.path.exists(c.run_dir)代码什么意思

这段代码的主要作用是为当前运行的程序创建一个唯一的运行目录。具体来说，它会检查指定的输出目录是否存在，如果存在则获取该目录下的所有子目录，并从中提取出以数字开头的目录名，这些目录名被认为是之前运行过的...

给出以下代码的注释：#!/ usr / bin /python3 # coding = utf -8 import sys flag = False ; for line in sys . stdin : line . strip ) if line [0]=='0': flag = True elif line [0]=='1': flag = False features = line . split ) for feature in features : feature _ list = feature . split (":") if len ( feature _ list )==3: if flag == True : print ("0:% s \t1"% feature _ list [0]) else : print ("1:% s \t1"% feature _ list [ o ]) #!/ usr / bin /python3# coding = utf -8 import sys cur _ feature = None cur _ count =0 keys =] values =[] cnt0=0 cnt1=0 for line in sys . stdin : line = line . strip ) O feature , count = line . split () if cur _ feature == feature : cur _ count +=1 else : ifcur _ feature != None : keys . append ( cur _ feature ) values . append ( int ( cur _ count )) cur _ feature = feature cur _ count =1 keys . append ( cur _ feature ) values . append ( int ( cur _ count )) dictionary = dict ( zip ( keys , values )) for item in dictionary : if item [0]=='0': cnt _0= cnt _0+ dictionary . get ( item ) else : cnt _1= cnt _1+ dictionary . get ( item ) for item in dictionary : if item [0]=='0': print (%26s\ t % s \ t % s %%%( item , dictionary [ item ],100* dictionary . get ( item )/ cnt _0)) else : print ("%26s\ t % s \ t % s %%"%( item , dictionary [ item ],100* dictionary . get ( item )/ cnt _1))

- cur_count += 1：如果相同，计数加一。 - else: 如果不同，将上一个特征及其计数加入到 keys 和 values 列表中。 - if cur_feature != None: 判断上一个特征是否为 None。 - dictionary = dict(zip(keys, values))...

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 doWork 函数中使用了 parse 变量，但是该变量未在 doWork 函数中定义或传递。您需要将 parse 变量作为参数传递给 doWork 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 doWork 函数中使用它。...

index = 1 plt.figure(figsize=(12,3)) for cur_dir in data_list: if not cur_dir.endswith(".txt"): for data in os.listdir(os.path.join(path,cur_dir)): img = cv2.imread(os.path.join(path,cur_dir,data)) #print(img.shape) plt.subplot(1,5,index) index += 1 plt.title(cur_dir) plt.imshow(img) break plt.show()

其中，data_list 是指定路径下所有文件夹的名称列表，path 是指定路径的字符串。代码的主要逻辑是循环遍历 data_list 中的每个文件夹，读取该文件夹中的第一张图像并展示出来。最终结果是在一个大小为 12x3 的...

给出下列代码的注释：1/usr/ bin /python3 # coding = utf -8 import sys for line in sys . stdin : line = line . strip () letters = line . split (,') for letter in letters : print ('% s \t1'% letter [-1][-1]) #!/ usr / bin /python3# coding - utf -8 import sys cur _ letter = None cur _ count =0 for line in sys . stdin : line = line . stripO letter , count = line . split ) if letter == cur _ letter : cur _ count +=1 else : if cur _ Jetter != None : print ("% s \ t % d "%( cur _ letter , cur _ count )) cur _ letter = letter cur _ count =1 print ("% s \ t % d "%( cur _ letter , cur _ count ))

1. 指定 Python 解释器的路径为 /usr/bin/python3 2. 设置编码格式为 UTF-8 3. 导入 sys 模块 4. 从标准输入读取每一行，去除行末的空格，并按逗号分隔每个字符串 5. 遍历每个字符串的最后一个字符，并输出该字符...

warnings.filterwarnings("ignore") # ##使用交互式指令，plt.show()可省略 # path = "D:\\pytorch文件\\Rice_Image_Dataset" # data_list = os.listdir(path) # #print(data_list) # index = 1 # plt.figure(figsize=(12,3)) # for cur_dir in data_list: # if not cur_dir.endswith(".txt"): # for data in os.listdir(os.path.join(path,cur_dir)): # img = cv2.imread(os.path.join(path,cur_dir,data)) # #print(img.shape) # plt.subplot(1,5,index) # index += 1 # plt.title(cur_dir) # plt.imshow(img) # break # plt.show()、

这段代码是用来读取一个...还有一个路径path的变量，是用来表示图像数据所在的文件夹路径的。在展示图像之前，使用了warnings.filterwarnings("ignore")函数来忽略警告信息。最后，使用plt.show()函数来展示图像。

import http.client from html.parser import HTMLParser import argparse from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing.pool prefix = "save/" readed_path = multiprocessing.Manager().list() cur_path = multiprocessing.Manager().list() new_path = multiprocessing.Manager().list() lock = multiprocessing.Lock() class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) lock.acquire() if not self.href in readed_path: readed_path.append(self.href) new_path.append(self.href) # print("end tag in list :" + str(self.tag)) lock.release() self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = data def LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args) def ParseArgs(): # 初始化解析器 parser = argparse.ArgumentParser() # 定义参数 parser.add_argument("-p", "--path", help="域名") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="递归深度") # 解析 args = parser.parse_args() return args def formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return path def doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data) def work(deep,maxdeep): if deep > maxdeep: return args = ParseArgs() cur_path.append(formatPath(args.path)) readed_path.append(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() e = multiprocessing.Pool(4) for i in range(args.deep): size = len(cur_path) e.map(doWork,cur_path) cur_path[:]=[] for p in new_path: cur_path.append(p) new_path[:]=[] print(i)优化此代码能在windows下运行

if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data) def work(maxdeep): args = ...

cd $(dirname $0) echo 123 | sudo -S rm $(dirname $0)/result/IOTest.PASS export LD_LIBRARY_PATH=./:$LD_LIBRARY_PATH ##关闭ModemManager echo 123 | sudo -S systemctl stop ModemManager cur_dir=$(pwd) ./IOTest if [ -f $(dirname $0)/result/IOTest.PASS ]; then cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult IOTest PASS else cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult IOTest FAIL fi cd $cur_dir if [ -f $(dirname $0)/result/LCDTest.PASS ]; then cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult LCDTest PASS else cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult LCDTest FAIL fi cd $cur_dir if [ -f $(dirname $0)/result/AudioTest.PASS ]; then cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult Audio PASS else cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult Audio FAIL fi cd $cur_dir if [ -f $(dirname $0)/result/LEDTest.PASS ]; then cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult LEDTest PASS else cd ../AutoTest ./SendMainBoxResult LEDTest FAIL fi echo 123 | sudo -S systemctl restart ModemManager

接着，用cur_dir=$(pwd)将当前目录保存到一个变量中。 接下来，执行./IOTest命令进行I/O测试。如果测试结果文件$(dirname $0)/result/IOTest.PASS存在，则将结果标记为“PASS”，否则标记为“FAIL”。然后，使用./...
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根据给定文件信息，以下知识点将围绕Ruby编程语言、欧拉计划以及算法设计方面展开。 首先，“欧拉计划”指的是一系列数学和计算问题，旨在提供一种有趣且富有挑战性的方法来提高数学和编程技能。这类问题通常具有数学背景，并且需要编写程序来解决。 在标题“项目欧拉最小的多个NYC04-SENG-FT-030920”中，我们可以推断出需要解决的问题与找到一个最小的正整数，这个正整数可以被一定范围内的所有整数（本例中为1到20）整除。这是数论中的一个经典问题，通常被称为计算最小公倍数（Least Common Multiple，简称LCM）。 问题中提到的“2520是可以除以1到10的每个数字而没有任何余数的最小数字”，这意味着2520是1到10的最小公倍数。而问题要求我们计算1到20的最小公倍数，这是一个更为复杂的计算任务。 在描述中提到了具体的解决方案实施步骤，包括编码到两个不同的Ruby文件中，并运行RSpec测试。这涉及到Ruby编程语言，特别是文件操作和测试框架的使用。 1. Ruby编程语言知识点： - Ruby是一种高级、解释型编程语言，以其简洁的语法和强大的编程能力而闻名。 - Ruby的面向对象特性允许程序员定义类和对象，以及它们之间的交互。 - 文件操作是Ruby中的一个常见任务，例如，使用`File.open`方法打开文件进行读写操作。 - Ruby有一个内置的测试框架RSpec，用于编写和执行测试用例，以确保代码的正确性和可靠性。 2. 算法设计知识点： - 最小公倍数(LCM)问题可以通过计算两个数的最大公约数（GCD）来解决，因为LCM(a, b) = |a * b| / GCD(a, b)，这里的“|a * b|”表示a和b的乘积的绝对值。 - 确定1到N范围内的所有整数的最小公倍数，可以通过迭代地计算当前最小公倍数与下一个整数的最小公倍数来实现。 - 欧拉问题通常要求算法具有高效的时间复杂度和空间复杂度，以处理更大的数值和更复杂的问题。 3. 源代码管理知识点： - 从文件名称列表可以看出，这是一个包含在Git版本控制下的项目。Git是一种流行的分布式版本控制系统，用于源代码管理。 - 在这种情况下，“master”通常指的是项目的主分支，是项目开发的主要工作流所在。 综上所述，本文件要求程序员使用Ruby语言实现一个算法，该算法能够找到一个最小的正整数，它能够被1到20的每个整数整除，同时涉及使用文件操作编写测试代码，并且需要对代码进行版本控制。这些都是程序员日常工作中可能遇到的技术任务，需要综合运用编程语言知识、算法原理和源代码管理技能。
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电力电子技术：IT数据中心的能源革命者

# 摘要 本文深入探讨了电力电子技术在IT数据中心中的重要角色，阐述了其基础理论、关键参数以及在数据中心能源需求管理中的应用。文章详细分析了数据中心能耗的构成与评价指标，并讨论了电力供应架构及高效电力分配策略。通过介绍能量回收、模块化解决方案和能源存储技术，探讨了
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设计一个程序，实现哈希表的相关运算：用Java语言编写

设计一个简单的哈希表（Hash Table），在Java中通常会使用`HashMap`或`LinkedHashMap`等内置数据结构。下面是一个基本的实现，使用`HashMap`作为示例： ```java import java.util.HashMap; public class HashTable { private HashMap<String, String> hashTable; // 使用HashMap存储键值对 // 初始化哈希表 public HashTable(int capacity) { this.hashTable = ne