(parent1.solution == parent2.solution).all()

时间: 2024-09-21 22:12:39 浏览: 28
`(parent1.solution == parent2.solution).all()` 这段代码是在比较两个对象`parent1`和`parent2`的属性`solution`。`solution`应该是两个同类型的对象(比如列表、字典或其他可比较的数据结构)。通过使用`==`操作符,它会逐个元素地检查两者`solution`是否相等。最后,`.all()`函数会被应用于整个比较结果,如果所有的元素比较结果都是`True`(即两者的`solution`完全相同),那么整个表达式就会返回`True`,否则返回`False`。 举个例子,假设`parent1`和`parent2`都有`solution`属性,它们分别是一些数字列表: ```python parent1 = {'solution': [1, 2, 3]} parent2 = {'solution': [1, 2, 3]} result = (parent1['solution'] == parent2['solution']).all() print(result) # 输出:True,因为两个列表完全一样 ```
相关问题

class Solution: def weixinData4(self, name: str) -> str: url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html" res = requests.get(url) res.encoding = "utf-8" demo = BeautifulSoup(res.text, "lxml") i = demo.find_all("span", class_="js-rank-detail-btn") for a in i: if a.string == name: tag = a.parent.parent.parent 预估活跃粉丝 = tag.find_all("td")[3].string print(预估活跃粉丝) if float(预估活跃粉丝[:-1]) >= 300: print(1) return "NO" 头条平均阅读 = tag.find_all("td")[4].string print(头条平均阅读) if '万' not in 头条平均阅读: if float(头条平均阅读) <= 90000: print(2) return "NO" 原创平均阅读 = tag.find_all("td")[7].string print(原创平均阅读) if '万' not in 原创平均阅读: if float(原创平均阅读) <= 80000: print(3) return "NO" return "YES" 补全代码并显示结果

这段代码是一个名为 Solution 的类,其中包含一个名为 weixinData4 的方法,该方法接受一个名为 name 的字符串参数,并返回一个字符串类型的结果。 该方法首先定义了一个名为 url 的字符串变量,其值为"http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html"。然后使用 requests 库向该 URL 发送 GET 请求,获取响应内容,并将响应内容编码为 utf-8 格式。 接着使用 BeautifulSoup 库解析响应内容,并查找所有 class 为 "js-rank-detail-btn" 的 span 标签,并将其存储在变量 i 中。 然后遍历变量 i 中的每个元素,如果其字符串内容等于传入的 name 参数,则获取其父元素的父元素的父元素,并将其存储在变量 tag 中。接着从 tag 中查找第4个 td 标签的字符串内容,并将其存储在变量 预估活跃粉丝 中。如果 预估活跃粉丝 的字符串内容中的数字部分大于等于300,则返回字符串 "NO"。 接着从 tag 中查找第5个 td 标签和第8个 td 标签的字符串内容,并将其分别存储在变量 头条平均阅读 和 原创平均阅读 中。如果 头条平均阅读 的字符串内容中不包含 "万",且其数字部分小于等于90000,则返回字符串 "NO"。如果 原创平均阅读 的字符串内容中不包含 "万",且其数字部分小于等于80000,则返回字符串 "NO"。 如果以上条件都不满足,则返回字符串 "YES"。 需要注意的是,该方法中使用了 print 函数来输出一些信息,因此调用该方法时会在控制台中输出一些内容。如果要获得该方法的返回结果,可以将其赋值给一个变量并打印该变量的值。例如: ``` s = Solution() result = s.weixinData4("某个微信公众号名称") print(result) ``` 输出的结果可能为 YES 或 NO,具体取决于传入的微信公众号名称以及该公众号的数据情况。

def weixinData4(self, name: str) -> str: url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html"#定义了一个名为 url 的字符串变量 res = requests.get(url)#请求方法get res.encoding = "utf-8"#编码utf8 demo = BeautifulSoup(res.text,"lxml") #使用 BeautifulSoup 库解析响应内容 i = demo.find_all("span", class_="js-rank-detail-btn") #查找所有 class 为 "js-rank-detail-btn" 的 span 标签,并将其存储在变量 i 中。 for a in i: if a.string == name: tag = a.parent.parent.parent 预估活跃粉丝 = tag.find_all("td")[3].string print(预估活跃粉丝) if float(预估活跃粉丝[:-1]) >= 300: print(1) return "NO" 头条平均阅读 = tag.find_all("td")[4].string print(头条平均阅读) if '万' not in 头条平均阅读: if float(头条平均阅读) <= 90000: print(2) return "NO" 原创平均阅读 = tag.find_all("td")[7].string print(原创平均阅读) if '万' not in 原创平均阅读: if float(原创平均阅读) <= 80000: print(3) return "NO" return "YES"补全代码并输出显示结果

这段代码已经完整了,你可以直接调用该方法并传入微信公众号名称来获取结果。例如: ``` s = Solution() result = s.weixinData4("某个微信公众号名称") print(result) ``` 根据传入的微信公众号名称不同,输出的结果可能为 YES 或 NO。其中,YES 表示该公众号符合要求,NO 表示该公众号不符合要求。同时,该方法中使用了 print 函数来输出一些信息,例如预估活跃粉丝、头条平均阅读、原创平均阅读等,也会在控制台中输出。
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下面这个代码报错了,应该怎么改: %%Matlab Genetic Algorithm for Sin Prediction clear; clc; %population size Npop=50; %create the population Pop=rand(Npop,1)*2*pi; %define fitness fit=@(x) sin(x); %fitness score score=fit(Pop); %maximum number of generations maxgen=100; %weights w=0.7; %probability p_crossover=0.9; p_mutation=0.2; %loop for number of generations for gen=1:maxgen %ranking %rank the population in descending order [~,rank]=sort(score); %rank the population in ascending order rank=flipud(rank); %normalised rank NormalisedRank=rank/sum(rank); %selection %cumulative sum of the normalised rank cumulativeSum=cumsum(NormalisedRank); %randomly select the two parents %from the populations based on their %normalised rank randnum=rand; parent1=find(cumulativeSum>randnum,1); randnum=rand; parent2=find(cumulativeSum>randnum,1); %crossover %randomly select the crossover point pc=randi([1 Npop-1]); %create the offsprings offspring1=[Pop(parent1,1:pc) Pop(parent2,pc+1:end)]; offspring2=[Pop(parent2,1:pc) Pop(parent1,pc+1:end)]; %perform crossover with a probability if(rand<p_crossover) Pop=[Pop; offspring1; offspring2]; end %mutation %randomly select the point of mutation pm=randi([1 Npop]); %mutate the value under the chosen point Pop(pm)=rand*2*pi; %perform mutation with a probability if (rand<p_mutation) Pop(pm)=rand*2*pi; end %evaluate new population score=fit(Pop); %elitism %sort the population in ascending order %of their fitness score [score,rank]=sort(score); elite=Pop(rank(1),:); Pop(rank(Npop),:)=elite; %replace old population Pop=Pop(1:Npop,:); end %print the best solution disp('Best Solution: '); disp(elite);

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