Python实用库isc_py_common-0.0.124详解与安装指南

版权申诉
0 下载量 46 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 372KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Python库 | isc_py_common-0.0.124-py3-none-any.whl" 知识点: 1. Python库概述: Python库是一系列预先编写的代码模块,它们可以被Python程序导入以实现特定的功能,从而避免重复编写相同的代码。Python的标准库包含了大量可以直接使用的模块,而第三方库则需要安装后使用。 2. 该库的功能和用途: - 标题中提到的库名称为"isc_py_common",版本号为"0.0.124"。 - 根据标题,该库可能是用于支持某些通用功能的Python库,但没有进一步描述具体功能。 - 通常,以"common"命名的库可能包含了一些通用功能,比如工具类、常量定义、日志管理、数据处理等基础工具或框架。 3. 所属语言: - 该库是用Python语言编写的。Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能著称。 4. 使用前提与安装: - 安装前需要先解压该库文件(扩展名为"whl"),因为它是用Python的Wheel格式打包的。Wheel是一种Python的分发格式,旨在让安装过程更快速、更少依赖。 - 安装方法提供了链接(***),但未在描述中直接给出步骤。 5. 官方资源说明: - 此库文件被标识为官方资源,通常意味着它是经过官方验证并推荐使用的。 6. 开发语言与Python库的联系: - Python作为开发语言,在数据科学、网络开发、自动化、机器学习等多个领域广泛使用。 - 了解和使用Python库是Python开发者的必备技能之一,对于提高开发效率和代码质量至关重要。 7. 压缩包子文件的文件格式: - 文件名称列表中提到的".whl"是Wheel文件的扩展名。Wheel是一种打包格式,旨在快速和高效地安装Python包。 - Wheel文件不同于传统的源代码包(如".tar.gz"),它直接包含了编译好的二进制文件,从而减少了安装时的编译步骤。 8. 安装和使用第三方Python库的一般步骤: - 首先需要检查Python版本是否符合库的要求。 - 使用pip(Python包安装程序)进行库的安装,如果是Wheel文件,可以通过`pip install 文件名.whl`命令安装。 - 安装完成后,通过import语句在Python脚本中导入模块,即可使用该库提供的功能。 9. 关于版本号的理解: - 版本号"0.0.124"表明这是该库的第124次迭代或更新,版本号通常遵循主版本号.次版本号.修订号的格式,其中每个数字的增加代表了库在不同层次的更新或变更。 10. Python社区与资源分享: - Python社区是活跃的开源社区,其中有很多开发者愿意分享自己的作品,"isc_py_common"这个库也可能是社区成员开发并贡献的。 - 开源社区通过博客、论坛、文档等多种形式分享Python资源,为Python开发者提供了丰富的学习和开发资源。 总结: 该文件提供的信息虽然有限,但依然揭示了Python库的多个方面,包括库的功能和用途、语言和开发工具的关系、安装和使用第三方库的流程以及社区资源分享的重要性。对于希望深入了解Python库的开发者而言,掌握上述知识点是十分必要的。同时,了解如何高效地安装和使用Python库,将有助于提升开发过程中的效率和质量。

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