classDataProcessor:def__init__(self,interval,broker=None,topic=None,processer=None):self.interval=interval self.data_queue1=[]self.data_queue2=[]self.queue_shift=1ifprocesser==None:#默认为均值过滤器self.processer=self.Everage_Filterelse:self.processer=processer#输出逻辑ifbroker==None:self.b...
序列图 DataProcessorUserDataProcessorUserread_excel('data.xlsx', 'Sheet1')return DataFrameextract_month('date_column')return month DataFrame 在序列图中,我们展示了用户如何与DataProcessor类交互。用户首先调用read_excel方法读取文件,然后调用extract_month方法提取月份,最后获取到包含月份信息的数据。 总结 通过...
classDataProcessor:""" 封装了一些常用的数据处理方法 """def__init__(self,data):""" 初始化DataProcessor实例 参数: - data:要处理的数据 """self.data=datadefread_csv(self,file_path):""" 读取CSV文件 参数: - file_path:CSV文件的路径 """self.data=pd.read_csv(file_path)defslice_data(sel...
假设我们有一个名为 process_data 的函数,它依赖于一个名为 DataFetcher 的类来获取数据,并将数据传递给一个名为 DataProcessor 的类进行处理。我们可以使用 Mock 对象来模拟 DataFetcher 和 DataProcessor 的实例,并测试 process_data 函数的行为。 # data_fetcher.py class DataFetcher: def fetch_data(self): ...
data为Request Body,类型为BYTES。返回值为BYTES和INT类型,输出参数分别为response_data和status_code,正常请求status_code可以返回0或200。 _init_(worker_threads=5, worker_processes=1,endpoint=None) Processor构造函数。 worker_threads:Worker线程数,默认值为5。
run_until_complete(async_func(*args, **kwargs)) return sync_func class DataProcessor: ...
users=pd.DataFrame(data['user_id'].unique(),columns=['user_id']) processor=4 p=Pool(processor) l_data = len(users) size = math.ceil(l_data / processor) res = [] def run(i): data=pd.read_csv('../data/user_'+str(i)+'.csv') ...
data = connection.recv(BUFFER_SIZE)print"Message from client:", data connection.sendall("Thanks for connecting")#Echo the message from client 将此保存到server.py并在终端中启动服务器如下: $ python server.py 然后服务器终端可能如下所示:
下面是一个使用Python处理网页重定向问题的示例代码：import requestssession = requests.session()# 登录信息data = { 'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}# 登录页面login_url = 'https://www.example.com/login'# 发送登录请求response = session.post(login_url, data=data, ...
去年，Arrow——一个旨在为你减负同时使用 Python datatime 的库入选了榜单；今年，该轮到 Pendulum 了。Pendulum 的优点之一在于它是 Python 标准 datetime 类的直接替代品，因此你可以轻易地将其与现有代码整合，并在你真正需要时利用其功能。作者特别注意以确保时间区正确处理，默认每个实例意识到时间区。你也会...