DOS批处理脚本详解与应用

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"这篇文档全面介绍了批处理.bat_cmd_的相关知识,主要关注DOS批处理的使用和原理。批处理是一种在DOS和Windows系统中使用的脚本语言,通过组合DOS命令实现自动化操作。批处理文件通常以.bat或.cmd为扩展名,可使用文本编辑器创建,并通过命令提示符或双击执行。文档提到了批处理中的基本命令如echo,以及如何使用if、for等控制结构,还有与其他命令结合使用的方法,如回显关闭(@echo off)和消息输出(echo hello world)。此外,批处理可以与重定向符号结合,用于将命令输出写入文件。" 批处理是一种便捷的自动化工具,它允许用户编写一系列命令,一次性执行这些命令,从而节省时间和提高效率。在DOS批处理中,用户可以通过编写批处理文件,将一系列命令组织在一起,然后通过CMD.exe命令解释器执行。这种技术特别适用于需要反复执行相同或类似任务的情况。 批处理文件的基本结构非常直观,每个命令通常独占一行,但也可以使用分隔符将多个命令写在同一行。例如,"&" 和 "&&" 可以连接命令,使得前一个命令成功执行后才执行下一个命令,而"|"和"||"用于命令的逻辑或,即一个命令失败时执行另一个命令。 在批处理文件中,控制结构如"if"和"for"增强了脚本的灵活性。"if"可以用于条件判断,根据指定条件执行不同的命令序列;"for"循环则可以遍历一组值,对每个值执行相应的命令。这使得批处理文件能够处理更复杂的逻辑和数据处理任务。 批处理文件还可以利用外部程序和工具,如系统自带的命令或第三方软件,进一步扩展其功能。例如,可以使用"copy"命令批量复制文件,"del"删除文件,或使用"dir"列出目录内容。通过批处理,用户可以构建定制化的自动化解决方案,满足各种特定需求。 在实际应用中,"echo"命令常用于测试和调试,可以开启或关闭命令行的回显,或输出自定义的消息。"rem"命令则用于插入注释,不会被执行,方便理解批处理脚本的逻辑。 总结来说,批处理是DOS和Windows环境下的强大工具,通过编写批处理脚本,用户可以自动化日常的系统管理和维护任务,提高工作效率。无论是在个人电脑上简化重复工作,还是在企业环境中批量处理大量数据,批处理都是一种不可或缺的技术。了解并掌握批处理的原理和使用方法,对于提升IT人员的工作效率和解决问题的能力至关重要。

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

2023-05-25 上传