if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 1: print("Usage:%s camera_id face_num_max path_name\r\n" % (sys.argv[0])) else: CatchPICFromVideo("jiequface", 0, 200, 'D:\\picture\\lbo')

这段代码是一个 Python 程序，判断当前程序是否被作为模块导入，如果不是，则执行以下操作：如果命令行参数个数不为 1，输出使用说明；否则，调用名为 CatchPICFromVideo 的函数，其中传入的参数依次为：窗口标题名字为 jiequface，摄像头 ID 为 0，最大人脸数为 200，保存路径为 D:\picture\lbo。

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from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()

这是一个使用 PySpark Streaming 监听 Flume 事件的示例代码，具体解释如下：

- `from __future__ import print_function`：导入 print 函数，因为在 Python 2.x 中 print 是关键字，而在 Python 3.x 中是函数。
- `import sys`：导入 sys 模块，用于获取命令行参数。
- `from pyspark import SparkContext`：导入 SparkContext 类，用于创建 SparkContext 对象。
- `from pyspark.streaming import StreamingContext`：导入 StreamingContext 类，用于创建 StreamingContext 对象。
- `from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils`：导入 FlumeUtils 类，用于创建 Flume 事件流。
- `import pyspark`：导入 pyspark 模块，用于设置存储级别。
- `if __name__ == "__main__":`：如果当前脚本为主函数，则执行下面的代码。
- `if len(sys.argv) != 3:`：如果命令行参数不等于 3，则输出错误信息并退出。
- `sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")`：创建 SparkContext 对象，设置应用程序名称为 "FlumeEventCount"。
- `ssc = StreamingContext(sc, 2)`：创建 StreamingContext 对象，设置批处理间隔为 2 秒。
- `hostname= sys.argv[1]`：获取命令行参数中的主机名。
- `port = int(sys.argv[2])`：获取命令行参数中的端口号，并将其转换为整数。
- `stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)`：创建 Flume 事件流，使用 MEMORY_AND_DISK_SER_2 存储级别。
- `stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()`：对事件流进行计数，并将计数结果转换为字符串输出。
- `ssc.start()`：启动 StreamingContext。
- `ssc.awaitTermination()`：等待 StreamingContext 结束。

报错new_id = new_ids.pop(0) IndexError: pop from empty list

这个错误提示说明new_ids这个列表为空，而你的代码又尝试从它的开头取出一个元素，所以导致了IndexError异常。这可能是因为id_file文件为空或者文件中的行数少于fasta_file中的序列数。

为了避免这个错误，你可以在读取完id_file文件之后，先检查一下new_ids列表的长度，如果是0，则立即退出循环。修改后的代码如下所示：

import sys

def replace_fasta_ids(fasta_file, id_file):
    # 读取新id列表
    with open(id_file, 'r') as f:
        new_ids = [line.strip() for line in f]

    # 替换fasta文件中的id
    new_fasta = ''
    with open(fasta_file, 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith('>'):
                # 获取旧id
                old_id = line.strip()
                if len(new_ids) == 0:  # 检查new_ids列表是否为空
                    break
                # 获取新id
                new_id = new_ids.pop(0)
                # 替换id
                new_fasta += '>' + new_id + '\n'
            else:
                # 添加序列信息
                new_fasta += line

    # 将替换后的fasta写入文件
    with open('new.fasta', 'w') as f:
        f.write(new_fasta)

    return new_fasta

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 3:
        print('Usage: python script.py fasta_file id_file')
        sys.exit(1)

    fasta_file = sys.argv[1]
    id_file = sys.argv[2]

    try:
        replace_fasta_ids(fasta_file, id_file)
    except Exception as e:
        print('Error:', e)
        sys.exit(1)

这样修改之后，如果new_ids列表为空，程序会立即退出循环，不会再尝试取出元素，就不会出现IndexError异常了。