@{$list} Per解析

@Per 是一个常见的注解，通常用于在 Java 中进行性能测试和分析。它可以用于方法或类上，表示对该方法或类进行性能测试和分析，并生成相应的报告。在使用 @Per 注解时，我们可以指定测试的运行次数和测试时间，以便进行更加准确的性能测试和分析。通常与 @Per 注解一起使用的还有其他一些注解，比如 @Warmup、@Benchmark、@Measurement 等，用于指定测试的一些细节参数，以便更加精确地进行性能测试和分析。

相关问题

python多线程解析list数据代码

以下是一个简单的Python多线程解析列表数据的示例代码：

import threading

# 待解析的列表数据
data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义一个解析函数，用于处理数据
def parse_data(data):
    print(f"解析数据: {data}")

# 定义一个线程处理函数，用于处理数据列表
def process_data(thread_id, data_list):
    for data in data_list:
        print(f"线程{thread_id}处理数据: {data}")
        parse_data(data)

# 定义线程数和每个线程处理的数据量
thread_count = 2
data_per_thread = len(data_list) // thread_count

# 创建多个线程并启动
threads = []
for i in range(thread_count):
    start_index = i * data_per_thread
    end_index = start_index + data_per_thread
    if i == thread_count - 1:
        end_index = len(data_list)
    thread_data = data_list[start_index:end_index]
    thread = threading.Thread(target=process_data, args=(i+1, thread_data))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程结束
for thread in threads:
    thread.join()

print("所有数据处理完成")

上述代码将列表数据分为两个线程进行处理，并开启了两个线程。parse_data函数用于解析数据，process_data函数接受一个数据列表和线程ID，并用于循环处理数据列表。在主线程中，我们创建并启动了多个线程，并使用join方法等待所有线程完成。

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.");分析这段代码

这是一段 Python 代码，主要功能是从特定文件中解析卫星星座的位置信息。代码首先定义了一个文件名变量 `lla_data_filename`，表示数据文件的路径和名称。然后，它创建了一个空字典 `satellite_trace_grouped_by_time`，用于存储卫星的位置信息，按时间分组。接下来，代码创建了一个月份字典 `months`，用于将数字月份转换成英文月份名称。最后，代码开始读取文件，并将每行数据转换成一个列表 `lla_data_list`。同时，还创建了一个空列表 `lla_data_per_satellite_list`，用于暂存每个卫星的位置信息。最后，代码使用循环逐行读取文件，并对每行数据进行处理和存储。