LM320240液晶驱动实现划线与字符输入

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0 下载量 52 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"LM.rar_320240_lm320240是一个与液晶显示模块LM320240相关的压缩资源文件包。LM320240是一种广泛使用的LCD显示模块,具有320x240像素的分辨率,可以显示图形和文字信息。在这个资源包中,主要包含了名为LM.c的C语言源代码文件,以及一个描述文件***.txt,该文件可能包含了与下载资源相关的附加信息。 LM.c文件中包含了LM320240硬件驱动的源代码,这些代码可以实现对LM320240液晶显示模块的基本控制,包括划线和字符输入等功能。通过定义相应的接口,这些功能能够被集成到各种嵌入式系统中,为用户提供直观的显示界面。划线功能允许用户通过编程在LCD屏幕上绘制线条,用于界面分隔或者指示信息;字符输入功能则支持在屏幕上显示可定制的文字内容,可以用于显示状态信息、用户输入提示等。 标签中的'320240'和'lm320240'是对该LCD显示模块型号的简称。320240指代的是该显示器的像素分辨率,其中320代表水平像素数,240代表垂直像素数。而'lm320240'可能是该型号显示器的内部型号或产品命名。这些标签有助于在搜索相关驱动或信息时快速定位到这款特定的显示模块。 在使用LM.c文件时,开发人员需要具备一定的嵌入式编程知识,以及对所使用微控制器平台的熟悉度。通常,这类硬件驱动代码会使用一系列的I/O操作函数与LCD模块进行通信。这些操作可能包括数据和控制信号的发送、读取LCD状态以及执行LCD的初始化和配置等。为了使用这些驱动代码,开发人员需要根据自己的硬件平台将相关的I/O操作映射到实际的物理端口和引脚上。 在嵌入式系统开发中,液晶显示模块是实现人机交互的关键组件之一。LM320240因其高分辨率和适中的尺寸,在很多需要显示复杂图形和文本的应用中都非常受欢迎。例如,在便携式设备、医疗监测设备、工业控制面板和其他人机界面中,LM320240都可以作为信息展示的媒介。 最后,***.txt文件虽然没有具体的内容说明,但很可能是一个网页链接或文档,描述了更多关于LM320240液晶模块或相关驱动程序的信息。PUDN可能是一个资源分享网站或者软件开发社区,提供大量的技术资源和文档,用户可以从中找到有关如何使用LM320240的具体指导和实例代码。" 由于文件的具体内容未提供,以上信息基于标题、描述、标签以及文件名称列表进行推断,可能与实际内容有所出入。如果需要更详细的分析,建议提供完整的文件内容。

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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