Python工具库twitter_cleaner使用与安装指南

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0 下载量 6 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 17KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Python库 | twitter_cleaner-0.2.0-py2.py3-none-any.whl" 知识点: 1. Python库的概述: Python库是由Python编程语言编写的软件库,它们提供了可以被其他程序使用的代码和函数,用于执行特定的任务。一个库可以包含模块、包、脚本或程序等多种形式的代码。Python库极大地简化了开发者的编程工作,使得开发者可以不必重新编写通用功能的代码,从而专注于程序的核心部分。 ***itter_cleaner库的功能与作用: 根据提供的标题,twitter_cleaner库似乎是一个用于处理Twitter数据的工具库。版本号0.2.0意味着这是一个比较早的版本,可能在功能上和稳定性上会有局限。虽然没有详细的库功能介绍,但从库的命名上推测,twitter_cleaner可能包含了数据清洗、文本处理、数据抓取等与Twitter数据处理相关的功能。 3. Python语言版本兼容性: 标题中指出了该库兼容Python的两个版本,即Python 2和Python 3,这表示twitter_cleaner库可以被Python 2.x和Python 3.x版本的环境所支持。然而,值得注意的是Python 2已经在2020年1月1日停止官方支持,因此建议开发者在支持Python 3的环境下使用此库。 4. 文件压缩格式与安装说明: 文件名twitter_cleaner-0.2.0-py2.py3-none-any.whl采用了Python的wheel格式,这是一种Python的分发格式,旨在加速Python包的安装过程。Wheel文件是一种预编译的分发格式,它能够快速安装而不必每次都重新编译代码。该文件通常需要通过pip工具安装,pip是Python的包安装程序,可以轻松地从Python包索引(PyPI)安装和管理Python包。 5. 官方资源来源: 根据描述信息,该库的资源来源为官方,表明twitter_cleaner库是经过官方认证的合法资源。这意味着它可能是由库的开发者直接发布,或者是经过官方认可的第三方发布的库。 6. 使用前提与安装方法: 描述中提到的“需要解压”很可能是指该库文件是一个预编译的wheel文件,大多数情况下wheel文件是不需要用户手动解压的,因为使用pip安装时会自动处理。描述中还提供了安装方法的链接,这是一个CSDN博客文章的链接,说明了如何安装twitter_cleaner库。 7. 标签信息: 标签中提到了python、twitter和Python库,这些信息帮助我们更准确地定位该库的应用场景。标签表明twitter_cleaner库与Python编程语言和Twitter社交平台数据处理紧密相关。 8. 文件名称列表: 文件名称列表仅提供了一个文件名,它是twitter_cleaner库的wheel格式文件名称。文件名中包含了版本号(0.2.0)、Python版本兼容性(py2.py3)、平台兼容性(none),以及该文件是一个轮子(wheel)格式的包,意味着它是“适用于任何平台”的。 总结: twitter_cleaner库是一个用于处理Twitter数据的Python库,它支持Python 2和Python 3环境。该库以wheel格式分发,便于使用pip工具安装。尽管库的具体功能和作用未详细说明,但可以根据其名称推测,它可能包含了数据清洗和文本处理等相关的功能。开发者应从官方资源获取库文件,并通过官方推荐的安装方式进行安装,以确保库的稳定性和安全性。由于Python 2已经停止官方支持,推荐在Python 3的环境下使用twitter_cleaner库。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传

优化下面代码.bg { width: 100%; height: 100vh; background-image: url('../../assets/img/info-bg.png'); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; position: relative; font-family: AlibabaPuHuiTiR; .goBack { position: absolute; top: 34px; right: 65px; cursor: pointer; color: #ffffff; width: 181px; padding: 15px 10px; background: rgba(24, 31, 30, 0.52); border: 1px solid #4a524e; border-radius: 5px; font-size: 18px; font-family: AlibabaPuHuiTiR; z-index: 111; display: flex; flex-direction: row; justify-content: space-between; align-items: center; } .home-left { position: absolute; top: 18%; left: 40px; width: 41%; height: 76%; font-size: 24px; color: #ffffff; } .unit { font-size: 24px; color: #636363; } .home-left-title { font-size: 24px; color: #ffffff; line-height: 36px; } .home-right { position: absolute; top: 18%; right: 88px; width: 46%; height: 78%; } .model { display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 90%; } #threeContained { width: 100%; height: 100%; } .model-qk-img { width: 82%; height: 90%; background-image: url('../../assets/img/howo.png'); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; } .model-zk-img { width: 56%; height: 90%; background-image: url('../../assets/img/heavyT.png'); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; } .model-gj-img { width: 82%; height: 90%; background-image: url('../../assets/img/transit.png'); background-size: 100% 100%; background-repeat: no-repeat; } .car-online { margin-bottom: 50px; } } .day-data { display: flex; flex-direction: row; justify-content: space-between; align-items: center; height: 29%; margin-left: 30px; } .day-val { width: 40%; } .prefix { display: inline-block; width: 6px; height: 14px; background: #ffffff; margin-right: 20px; } .zh-title { margin-left: 30px; padding-top: 30px; font-size: 30px; font-weight: 700; text-align: left; color: #ffffff; line-height: 32px; letter-spacing: 0.3px; font-family: AlibabaPuHuiTiB; } .en-title { margin-left: 30px; font-size: 14px; font-weight: 400; text-align: left; color: #ffffff; line-height: 32px; letter-spacing: -0.91px; font-family: AlibabaPuHuiTiR; }

2023-05-31 上传

解释这些参数optional arguments: -h, --help show this help message and exit --host HOST --port PORT --config-installer Open config web page, mainly for windows installer (default: False) --load-installer-config Load all cmd args from installer config file (default: False) --installer-config INSTALLER_CONFIG Config file for windows installer (default: None) --model {lama,ldm,zits,mat,fcf,sd1.5,cv2,manga,sd2,paint_by_example,instruct_pix2pix} --no-half Using full precision model. If your generate result is always black or green, use this argument. (sd/paint_by_exmaple) (default: False) --cpu-offload Offloads all models to CPU, significantly reducing vRAM usage. (sd/paint_by_example) (default: False) --disable-nsfw Disable NSFW checker. (sd/paint_by_example) (default: False) --sd-cpu-textencoder Run Stable Diffusion text encoder model on CPU to save GPU memory. (default: False) --local-files-only Use local files only, not connect to Hugging Face server. (sd/paint_by_example) (default: False) --enable-xformers Enable xFormers optimizations. Requires xformers package has been installed. See: https://github.com/facebookresearch/xformers (sd/paint_by_example) (default: False) --device {cuda,cpu,mps} --gui Launch Lama Cleaner as desktop app (default: False) --no-gui-auto-close Prevent backend auto close after the GUI window closed. (default: False) --gui-size GUI_SIZE GUI_SIZE Set window size for GUI (default: [1600, 1000]) --input INPUT If input is image, it will be loaded by default. If input is directory, you can browse and select image in file manager. (default: None) --output-dir OUTPUT_DIR Result images will be saved to output directory automatically without confirmation. (default: None) --model-dir MODEL_DIR Model download directory (by setting XDG_CACHE_HOME environment variable), by default model downloaded to ~/.cache (default: /Users/cwq/.cache) --disable-model-switch Disable model switch in frontend (default: False)

2023-06-09 上传