fts = pd.read_csv(os.path.join(root_dir, 'tags.csv'), header=None)

这行代码是使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取指定路径下的 tags.csv 文件，并将其存储为一个 pandas.DataFrame 类型的对象 fts。header=None 参数表示文件中第一行不是列名，而是数据。os.path.join 函数用于将给定的路径和文件名组合成完整路径。root_dir 是一个变量，应该是之前定义的文件根目录路径。

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typedef enum{ NAVI_SEARCH_NAME, NAVI_SEARCH_FTS , NAVI_SEARCH_AROUND, NAVI_SEARCH_FACILITY, NAVI_SEARCH_HISTORY, NAVI_SEARCH_PHONE, NAVI_SEARCH_ADDRESS, NAVI_SEARCH_COORDINATES, NAVI_SEARCH_FAVORITE, NAVI_SEARCH_HMOE, }eNaviSearchType;详解？

这段代码定义了一个枚举类型eNaviSearchType，用于表示导航搜索的类型。

枚举类型eNaviSearchType包含了一系列的枚举常量，每个常量代表一个导航搜索的类型。这些常量的命名约定使用大写字母和下划线，以表示多个单词之间的分隔。

具体的枚举常量及其对应的含义如下：

- NAVI_SEARCH_NAME: 按名称搜索
- NAVI_SEARCH_FTS: 全文搜索
- NAVI_SEARCH_AROUND: 周边搜索
- NAVI_SEARCH_FACILITY: 设施搜索
- NAVI_SEARCH_HISTORY: 历史记录搜索
- NAVI_SEARCH_PHONE: 按电话号码搜索
- NAVI_SEARCH_ADDRESS: 按地址搜索
- NAVI_SEARCH_COORDINATES: 按坐标搜索
- NAVI_SEARCH_FAVORITE: 收藏夹搜索
- NAVI_SEARCH_HMOE: 家庭地址搜索

这样定义枚举类型可以方便程序中使用这些常量来表示不同的导航搜索类型，提高代码的可读性和可维护性。开发人员可以根据具体需求选择合适的搜索类型来进行导航功能的实现。