{"code":"OK","fName":"/del_127.0.0.1_ceshi1.sql","fMD5":"b9f84248dc851fc02fcf05f84ebbfbc0","fDate":"06/12/2023 10:27:42"}转换成对象

这段文本看起来像是一个 JSON 格式的字符串，可以通过解析字符串得到一个对象。在 Python 中，可以使用内置的 json 模块来解析 JSON 字符串。

代码如下：

import json

json_str = '{"code":"OK","fName":"/del_127.0.0.1_ceshi1.sql","fMD5":"b9f84248dc851fc02fcf05f84ebbfbc0","fDate":"06/12/2023 10:27:42"}'

obj = json.loads(json_str)

print(obj)

输出结果为：

{'code': 'OK', 'fName': '/del_127.0.0.1_ceshi1.sql', 'fMD5': 'b9f84248dc851fc02fcf05f84ebbfbc0', 'fDate': '06/12/2023 10:27:42'}

可以看到，输出结果是一个 Python 字典类型的对象，每个键值对对应 JSON 字符串中的一个属性。

相关问题

41 | character(kind=c_char),dimension(*),intent(in)::fName = "/mnt/d/Code/fortranRW/TEST.DATJ" | 1 Error: Assumed size array at (1) must be a dummy argument

这个错误提示显示在 Fortran 代码的第 41 行，意思是该行代码中的假定大小数组必须是一个虚拟参数。这意味着，您需要将该行代码中的数组声明为一个具有固定大小的数组，或者将该数组作为一个参数传递给该函数。

您可以尝试将该行代码中的数组声明为具有固定大小的数组，或者将其作为参数传递给该函数。另外，请确保您的 Fortran 编译器支持假定大小数组。

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() }, }; let buffers = mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap(); for (i, pt) in peak_times.iter().enumerate() { let mz = mass::time_to_mass(*pt); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_{:.1$}mz.png", mz, 1)); let page = (config.cols() * config.rows()) as usize; let (start, end) = (page * i, page * (i+1)); writer::save_png(&buffers[start..end], config.cols(), config.rows(), &fname); } } );

这段代码使用并行迭代器对 `masses` 中的每个 `peak_times` 进行操作。

首先，调用 `masses.par_iter()` 方法获取一个并行迭代器，它可以同时处理多个元素。

然后，调用 `for_each()` 方法并传入一个闭包 `|peak_times| { ... }`，该闭包会被并行迭代器调用来处理每个 `peak_times` 元素。

在闭包中，首先使用 `std::time::Instant::now()` 获取当前时间的时间戳，并将其赋值给变量 `now`。这可能是用于计算处理每个 `peak_times` 元素所需的时间。

然后，创建一个名为 `mass_image` 的 `image::Image` 对象。这个对象包含了一些配置信息和元数据。其中：
- `tpx3_path` 字段被设置为 `path.clone()`，即原始图像路径的克隆。
- `config` 字段是一个 `image::Config` 对象，其中 `peak_time` 被设置为 `None`，`peak_time_window` 被设置为 150_000（表示正负 150 ns 的时间窗口），其他字段继承自之前的 `config` 变量。
- `meta` 字段是一个 `image::Metadata` 对象，其中 `coordinates` 字段和 `dead_pixels` 字段被设置为与 `image_data.meta.coordinates` 和 `image_data.meta.dead_pixels` 的克隆相同，其他字段使用默认值。

接下来，调用 `mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap()` 方法，根据 `peak_times` 创建一个缓冲区 `buffers`。

然后，使用 `for` 循环遍历 `peak_times.iter().enumerate()`，获取索引 `i` 和值 `pt`。

在循环中，首先使用 `mass::time_to_mass(*pt)` 将 `pt` 转换为质量 `mz`。

然后，根据 `base_name` 和 `mz` 的格式化字符串创建一个文件名 `fname`。

接着，计算出每页的起始索引 `start` 和终止索引 `end`。

最后，调用 `writer::save_png()` 方法将缓冲区中的数据保存为 PNG 图像文件，并指定图像的宽度为 `config.cols()`、高度为 `config.rows()`，保存路径为 `fname`。

此段代码的目的可能是将 `masses` 中的每个 `peak_times` 元素转换为缓冲区，并根据每个 `peak_times` 的质量将缓冲区保存为不同的 PNG 图像文件。具体的处理逻辑可能在闭包中的其他代码中实现。