str.Format(L"%d ",m_iHCount); hotel+=str;

时间: 2024-05-30 17:09:56 浏览: 10
这段代码是将整型变量 m_iHCount 转换成字符串格式,并且加到字符串变量 hotel 的末尾。具体来说,str 是一个 CString 类型的变量,调用其 Format 方法将整型变量 m_iHCount 格式化成字符串,并且加上一个空格。然后将格式化后的字符串加到字符串变量 hotel 的末尾。最终 hotel 变量保存的是一个字符串,其末尾包含了 m_iHCount 的值和一个空格。
相关问题

CString hotel; CString str; hotel+=m_strHId; hotel+=' '; hotel += m_strHName; hotel += ' '; hotel += m_strHCity; hotel += ' '; wchar_t *wText=CStringToWChar(m_strHName); DWORD dwNum = WideCharToMultiByte(CP_OEMCP,NULL,wText,-1,NULL,0,NULL,FALSE); char *psText; psText = new char[dwNum]; WideCharToMultiByte (CP_OEMCP,NULL,wText,-1,psText,dwNum,NULL,FALSE); hotel+=psText; hotel+=' '; wText=CStringToWChar(m_strHCity); dwNum = WideCharToMultiByte(CP_OEMCP,NULL,wText,-1,NULL,0,NULL,FALSE); psText = new char[dwNum]; WideCharToMultiByte (CP_OEMCP,NULL,wText,-1,psText,dwNum,NULL,FALSE); hotel+=psText; hotel+=' '; str.Format(L"%d ",m_iHCount); hotel+=str; str.Format(L"%d ",m_iComCount); hotel+=str; str.Format(L"%d ",m_iComEmpCount); hotel+=str; str.Format(L"%d ",m_iComPrice); hotel+=str; str.Format(L"%d ",m_iSupCount); hotel+=str; str.Format(L"%d ",m_iSupEmpCount); hotel+=str; str.Format(L"%d\n",m_iSupPrice); hotel+=str; delete [] wText; delete [] psText; CStdioFile file; file.Open(_T("hotel.txt"),CFile::modeCreate|CFile::modeNoTruncate||CFile::modeWrite); file.SeekToEnd(); file.WriteString(hotel); file.Close(); MessageBox(L"酒店信息添加成功!",L"提示"); CDialogEx::OnOK(); } } void CAddHotelDlg::OnBnClickedCancel() { CDialogEx::OnCancel(); }为什么信息显示不出来

根据你提供的代码,我无法准确判断信息为何无法显示出来。但从代码中可以看出,你将酒店信息写入了一个名为 "hotel.txt" 的文件中,因此可能是读取文件时出现了问题。 你可以尝试检查以下几个方面: 1. 确认文件是否存在,是否有写入权限。 2. 在写入文件之后,尝试读取文件,看看文件中是否真的有写入的信息。 3. 检查程序中读取文件的代码是否正确,包括文件路径、文件打开方式等。 如果以上都没有问题,你可以提供更详细的信息和代码,以便更好地帮助你解决问题。

#!/usr/bin/python3 stopword = '' stri = '' try: for line in iter(input, stopword): stri += line + '\n' except EOFError: pass stri = stri[0:-1] # do something... int1_count = 0 str_count = 0 other_count = 0 kong_count = 0 for i in stri: if i.isdigit(): int1_count += 1 elif i.isalnum(): str_count += 1 elif i == ' ': kong_count += 1 else: other_count += 1 print('%d spaces, %d numbers, %d letters, %d other characters.' %(kong_count, int1_count ,str_count,other_count))注释一下

这是一个Python脚本,主要功能是统计用户输入的字符串中包含的空格、数字、字母和其他字符的数量,并输出统计结果。以下是代码注释: ```python #!/usr/bin/python3 # 声明解释器类型为Python3 stopword = '' # 停止输入的标志字符串 stri = '' # 存储用户输入的字符串 try: # 开始输入循环,直到遇到停止符为止 for line in iter(input, stopword): stri += line + '\n' except EOFError: # 如果输入结束,则跳过输入循环 pass stri = stri[0:-1] # 去掉字符串末尾的换行符 # 统计空格、数字、字母和其他字符的数量 int1_count = 0 # 记录数字的数量 str_count = 0 # 记录字母的数量 other_count = 0 # 记录其他字符的数量 kong_count = 0 # 记录空格的数量 for i in stri: if i.isdigit(): # 如果是数字,则数字数量加1 int1_count += 1 elif i.isalnum(): # 如果是字母,则字母数量加1 str_count += 1 elif i == ' ': # 如果是空格,则空格数量加1 kong_count += 1 else: # 否则是其他字符,则其他字符数量加1 other_count += 1 # 输出统计结果 print('%d spaces, %d numbers, %d letters, %d other characters.' %(kong_count, int1_count ,str_count,other_count)) ``` 在脚本中,我们使用`try...except`语句来实现输入循环,通过`iter()`函数来实现每次输入一行,并将输入的字符串拼接到`stri`变量中。然后,我们使用`isdigit()`和`isalnum()`方法来判断字符是数字还是字母,如果是空格则直接判断,其他字符则使用`else`语句进行判断。最后,我们使用`print()`函数输出统计结果。

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detail_num = 0 for id_0 in range(0, len(list_0)): path = os.path.join(rootdir0, list_0[id_0]) if os.path.isfile(path): print(path) train_data = np.load(path) train_data = add_noise(train_data) train_len = int((len(train_data) - 5120) / 5120 + 1) for sub_id in range(0, train_len): sub_train_data = train_data[sub_id * 5120:sub_id * 5120 + 5120] str_num_train = str(num_train) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/train_data/" + str_num_train + "_train.npy", sub_train_data) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/train_lab/" + str_num_train + "_lab.npy", lab0) num_train += 1 for id_0 in range(0, len(T_list_0)): path = os.path.join(T_rootdir0, T_list_0[id_0]) if os.path.isfile(path): print(path) test_data = np.load(path) train_data = add_noise(train_data) test_len = int((len(test_data) - 5120) / 5120 + 1) for sub_id in range(0, test_len): sub_test_data = test_data[sub_id * 5120:sub_id * 5120 + 5120] str_num_test = str(num_test) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_data/" + str_num_test + "_test.npy", sub_test_data) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_lab/" + str_num_test + "_lab.npy", lab0) str_detail_num = str(detail_num) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_detail/0/" + str_detail_num + "_test.npy", sub_test_data) np.save( "../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_lab_detail/0/" + str_detail_num + "_lab.npy", lab0) detail_num += 1 num_test += 1

请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_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): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.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) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

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)

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