Python实用库apply_subs-0.2.0版发布

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0 下载量 168 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 16KB ZIP 举报
资源摘要信息:"apply_subs-0.2.0-py3-none-any.whl是一个Python库文件,适用于Python 3版本。该文件采用wheel文件格式,wheel是一种Python的分发格式,它设计用来加快安装过程,通过预编译的二进制文件和更快的下载。文件名为apply_subs-0.2.0-py3-none-any.whl,其中apply_subs指的是这个Python包的名字,版本号为0.2.0,适配Python 3,无额外平台限制(any),表示这个包在所有平台上都可以使用,无特定平台要求。" 这个Python库的文件描述非常简单,只有基本的文件名和适用范围信息。从文件名来看,该库可能具有将预设的替换规则应用到某些内容上的功能,但是没有给出更详细的使用场景或功能描述。在实际使用前,用户需要根据库的具体文档和代码实现来理解库的功能。 在安装这个库之前,用户需要确保已经安装了Python环境,并且安装的Python版本应符合库的版本要求。一般而言,Python的安装包可以在Python官方网站下载,或者通过系统的包管理器(如apt-get, yum等)进行安装。此外,为了安装这个库,用户还需要安装pip,这是Python的包管理工具,用于安装和管理Python包。 当用户准备好环境后,就可以使用pip命令来安装这个库了。在命令行中输入以下命令: pip install apply_subs-0.2.0-py3-none-any.whl 这条命令会告诉pip工具从本地路径或者指定的URL安装指定版本的Python包。安装成功后,用户可以在Python代码中导入该库,并使用其提供的功能。 对于这个库的具体功能和用法,由于文件描述中没有提及,因此用户需要查看库的官方文档或源代码中的注释来获取更多信息。一般情况下,开发者会在库的GitHub页面或者PyPI页面提供详细的安装说明、功能介绍和使用示例等文档资源。如果该库是由社区开发的,那么可能还需要依赖其他开发者提供的文档或社区论坛的帮助。 最后,需要注意的是,文件名为apply_subs-0.2.0-py3-none-any.whl,表明了该库遵循了语义化版本控制规则。语义化版本控制是一种指定软件版本号的约定,使得每个版本号可以提供有关软件变更性质的清晰线索。在这个版本号中,“0.2.0”表示版本号,通常第一个数字是主版本号(重大变更),第二个数字是次版本号(新增功能,向后兼容),第三个数字是修订号(小改动或bug修复)。这个命名规则有助于用户识别库的兼容性和变更记录。 从标签来看,“python 开发语言 Python库”是对于该资源所属领域的简单描述。标签通常用于分类和搜索,便于用户快速找到相关的资源。在这个例子中,标签清晰地指明了这个资源是一个Python开发用的库文件。

优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

2023-05-28 上传