{ "_longitude": 121.56993103027344, "_carrier": "中国移动", "_os": "iOS", "act_time_ts_ms": 1685260787010, "_province": "辽宁省", "keyword": "2023-05-28 09:39:52", "_app_version": "1.1.941", "_latitude": 38.981903076171875, "_os_version": "16.0", "platform_name": "享乐吧app", "_city": "大连市", "distinct_id": "744563", "_is_login_id": true, "_wifi": false, "_screen_height": 896, "_device_id": "862836ada98e476b371d1af8017dc59f", "event": "HeartBeat", "_screen_width": 414, "act_time": "2023-05-28 15:59:47", "_timezone_offset": -480, "_network_type": "", "_model": "iPhone12,1", "_ip": "223.102.57.42", "_country": "中国", "_manufacturer": "Apple" } java余元正则取出act_time_ts_ms的值

时间: 2023-07-02 15:18:19 浏览: 163
RAR

projects_v1.3.rar_matlab longitude_经度,维度

可以使用Java中的正则表达式来匹配字符串并提取act_time_ts_ms的值,示例代码如下: ```java import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Main { public static void main(String[] args) { String data = "{ \"_longitude\": 121.56993103027344, \"_carrier\": \"中国移动\", \"_os\": \"iOS\", \"act_time_ts_ms\": 1685260787010, \"_province\": \"辽宁省\", \"keyword\": \"2023-05-28 09:39:52\", \"_app_version\": \"1.1.941\", \"_latitude\": 38.981903076171875, \"_os_version\": \"16.0\", \"platform_name\": \"享乐吧app\", \"_city\": \"大连市\", \"distinct_id\": \"744563\", \"_is_login_id\": true, \"_wifi\": false, \"_screen_height\": 896, \"_device_id\": \"862836ada98e476b371d1af8017dc59f\", \"event\": \"HeartBeat\", \"_screen_width\": 414, \"act_time\": \"2023-05-28 15:59:47\", \"_timezone_offset\": -480, \"_network_type\": \"\", \"_model\": \"iPhone12,1\", \"_ip\": \"223.102.57.42\", \"_country\": \"中国\", \"_manufacturer\": \"Apple\" }"; String regex = "\"act_time_ts_ms\":\\s*(\\d+)"; Pattern pattern = Pattern.compile(regex); Matcher matcher = pattern.matcher(data); if (matcher.find()) { String act_time_ts_ms = matcher.group(1); System.out.println(act_time_ts_ms); } } } ``` 输出结果为: ``` 1685260787010 ```
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start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level,features]的格式,但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据,判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

import time, sys from datetime import datetime, timedelta from netCDF4 import Dataset, date2num, num2date import numpy as np day = 20170101 d = datetime.strptime(str(day), '%Y%m%d') f_in = 'tp_%d-%s.nc' % (day, (d + timedelta(days = 1)).strftime('%Y%m%d')) f_out = 'daily-tp_%d.nc' % day time_needed = [] for i in range(1, 25): time_needed.append(d + timedelta(hours = i)) with Dataset(f_in) as ds_src: var_time = ds_src.variables['time'] time_avail = num2date(var_time[:], var_time.units, calendar = var_time.calendar) indices = [] for tm in time_needed: a = np.where(time_avail == tm)[0] if len(a) == 0: sys.stderr.write('Error: precipitation data is missing/incomplete - %s!\n' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) sys.exit(200) else: print('Found %s' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) indices.append(a[0]) var_tp = ds_src.variables['tp'] tp_values_set = False for idx in indices: if not tp_values_set: data = var_tp[idx, :, :] tp_values_set = True else: data += var_tp[idx, :, :] with Dataset(f_out, mode = 'w', format = 'NETCDF3_64BIT_OFFSET') as ds_dest: # Dimensions for name in ['latitude', 'longitude']: dim_src = ds_src.dimensions[name] ds_dest.createDimension(name, dim_src.size) var_src = ds_src.variables[name] var_dest = ds_dest.createVariable(name, var_src.datatype, (name,)) var_dest[:] = var_src[:] var_dest.setncattr('units', var_src.units) var_dest.setncattr('long_name', var_src.long_name) ds_dest.createDimension('time', None) var = ds_dest.createVariable('time', np.int32, ('time',)) time_units = 'hours since 1900-01-01 00:00:00' time_cal = 'gregorian' var[:] = date2num([d], units = time_units, calendar = time_cal) var.setncattr('units', time_units) var.setncattr('long_name', 'time') var.setncattr('calendar', time_cal) # Variables var = ds_dest.createVariable(var_tp.name, np.double, var_tp.dimensions) var[0, :, :] = data var.setncattr('units', var_tp.units) var.setncattr('long_name', var_tp.long_name) # Attributes ds_dest.setncattr('Conventions', 'CF-1.6') ds_dest.setncattr('history', '%s %s' % (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), ' '.join(time.tzname))) print('Done! Daily total precipitation saved in %s' % f_out)

def parse_constellation_from_lla(): lla_data_filename = data_folder_path + constellation_name + '-Current-Constellation-LLA.txt'; satellite_trace_grouped_by_time = {}; months = sp_utils.sp_month_map(); id = 0; with open(lla_data_filename, errors='ignore') as file: lla_data_list = []; lla_data_per_satellite_list = []; for line in file: # LLA location data of each satellite starts with a line with "Time (UTCG)" if ("Time (UTCG)" in line): # save LLA data already parsed, and start a new list for next satellite if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); id = id + 1; continue; # Time (UTCG) Lat (deg) Lon (deg) Alt (km) Lat Rate (deg/sec) Lon Rate (deg/sec) Alt Rate (km/sec) # 7 Jul 2020 19:00:00.000 -52.162 166.811 570.070856 -0.013114 0.095196 0.005696 line = line.split(); if (len(line) == 10): sample = sp_lla_trace(); sample.time = line[2] + "-" + str(months[line[1]]) + "-" + line[0] + "-" + line[3] sample.time = sample.time.replace(":", "-"); sample.time = sample.time.replace(".000", ""); sample.latitude = line[4]; sample.longitude = line[5]; sample.attitude = line[6]; sample.id = id; lla_data_per_satellite_list.append(copy.deepcopy(sample)); # append satellite LLA location to a certain time slot. if (sample.time not in satellite_trace_grouped_by_time.keys()): satellite_trace_grouped_by_time[sample.time] = []; satellite_trace_grouped_by_time[sample.time].append(copy.deepcopy(sample)); # save the last satellite. if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples in for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); print("Extract LLA location of %s satellites in total." % str(id)); # save LLA location trace grouped by time slots all_time_slots = satellite_trace_grouped_by_time.keys(); print("Save LLA location by time slot."); for time_slot in all_time_slots: write_satellite_lla_by_time(time_slot, satellite_trace_grouped_by_time[time_slot]); print("Saving LLA location in %s." % time_slot); print("LLA location saved to files.");

geodetic_to_gauss_trans(double lon, double lat, int zone_mode, double custom_longitude) { if ((lon >= -180 && lon <= 180) && (lat >= -90 && lat <= 90) && (zone_mode == -1 || zone_mode == 0 || zone_mode == 1) && (custom_longitude >= -180 && custom_longitude <= 180)) { switch (zone_mode) { case 1: if (lon >= 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3); central_meridian_ = zone_ * 3; } if (lon < 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3) + 120; central_meridian_ = zone_ * 3 - 360; } break; case -1: if (lon >= 0) { zone_ = int(lon / 6) + 1; central_meridian_ = zone_ * 6 - 3; } if (lon < 0) { zone_ = int(lon / 6) + 60; central_meridian_ = (zone_ * 6 - 3) - 360; } break; case 0: central_meridian_ = custom_longitude; break; } } else { x_ = 0; y_ = 0; return false; } std::string proj_string = "+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=central_meridian +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs"; std::string to_replace = "central_meridian"; std::string replace_with = std::to_string(central_meridian_); size_t pos = proj_string.find(to_replace); proj_string.replace(pos, to_replace.length(), replace_with); PJ_CONTEXT *C = proj_context_create(); PJ *P = proj_create(C, proj_string.c_str()); PJ *G = proj_crs_get_geodetic_crs(C, P); PJ_AREA *A = nullptr; const char *const *options = nullptr; PJ *G2P = proj_create_crs_to_crs_from_pj(C, G, P, A, options); PJ_COORD c_in{}; c_in.lpzt.z = 0.0; c_in.lpzt.t = HUGE_VAL; c_in.lp.lam = lon; c_in.lp.phi = lat; PJ_COORD c_out = proj_trans(G2P, PJ_FWD, c_in); x_ = c_out.enu.n; y_ = c_out.enu.e; // PJ_COORD c_inv = proj_trans(G2P, PJ_DIRECTION::PJ_INV, c_out); std::cout.precision(20); std::cout << std::fixed; std::cout << x_ << "," << y_ << std::endl; std::cout << std::fixed << c_inv.lp.lam << "," << c_inv.lp.phi << std::endl; proj_destroy(P); proj_destroy(G); proj_destroy(G2P); proj_context_destroy(C); return true; }

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