Python开发语言isc_py_common库下载与使用指南

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资源摘要信息:"Python库 | isc_py_common-0.0.186-py3-none-any.whl" Python库是一种封装了特定功能模块的软件包,用于在Python编程语言中提供额外的功能和优化。Python库可以包含各种组件,如模块、类、函数、变量等,它们是实现特定任务的代码的集合。库通常会通过Python的包管理工具pip进行安装。本资源描述的库名为isc_py_common-0.0.186-py3-none-any.whl,这是一个特定版本的wheel格式安装包。 Wheel是Python的一个打包和分发系统,旨在让开发者能够更快地安装库,因为wheel是预编译的二进制格式。whl文件是一种压缩包格式,包含了需要安装的Python模块及其元数据,它是目前Python官方推荐的第三方库分发格式。通过使用pip安装wheel文件,可以减少安装时间,并且不需要从源代码编译。本文件名为isc_py_common-0.0.186-py3-none-any.whl,表明它是一个适用于Python 3(py3)的轮子文件,不依赖于特定的操作系统(none)。 这个库的版本号为0.0.186,表明这是该库的某个早期版本。版本号遵循语义化版本控制,通常由主版本号、次版本号和修订号组成,分别代表了不兼容的API更改、向后兼容的功能增加和向后兼容的问题修正。 在这个库中,我们还看到后缀“-py3-none-any”,这通常表示该库支持Python 3(py3),并且不依赖于特定的平台(none),任何(any)平台都可以安装使用。这样的设计使得库的兼容性更广,便于开发者在不同的操作系统上部署应用。 标签“python 开发语言 后端 Python库”说明了这个资源是与Python语言相关的开发工具,主要用于后端开发。Python是一种高级编程语言,因其简洁易读的语法和强大的库支持,广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、自动化脚本等多个领域。后端开发通常指的是服务器端的应用程序开发,它负责处理数据、业务逻辑和服务器的其他功能,与之相对的是前端开发,主要负责用户界面和用户体验。 在Python开发中,使用第三方库可以极大地提高开发效率和软件质量,因为许多常见的任务已经有了现成的库可以利用,开发者无需从头开始编写代码。例如,数据处理可以使用pandas库,Web框架可以使用Django或Flask,自动化测试可以使用unittest或pytest库等。 由于文件名称中未提供具体的库功能描述,我们可以推断这是一个通用的Python库,可能包含了一些基础功能或工具函数,用于在开发过程中提供支持。开发者可以根据自己的需要,通过阅读该库的文档或源代码,了解它提供了哪些具体功能,如何使用这些功能,并据此决定是否在项目中使用该库。 在实际使用中,开发者会首先使用pip工具安装whl文件,命令通常如下: ```bash pip install isc_py_common-0.0.186-py3-none-any.whl ``` 安装后,该库就可以在Python项目中被导入和使用了。如果库中包含可执行文件或脚本,也可能会在安装过程中进行相应的配置,以便能够在命令行中直接调用。 在使用任何第三方库时,开发者还需要关注该库的安全性、维护情况和社区支持。安全性涉及到库是否可能会引入安全漏洞,维护情况指的是库是否还在持续更新和修复问题,而社区支持则关系到库是否有活跃的用户社区、足够的文档和示例代码。这些因素共同影响着开发者选择和使用第三方库的决策。 总结来说,Python库是为Python语言提供的各种功能模块的封装,wheel格式的whl文件是预编译的分发格式,有助于加速安装过程。本资源描述了一个适用于Python 3的通用库,开发者需要根据库的文档和代码来评估其适用性,并在开发过程中进行合理利用。

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