1.?项目项目?Ŀ???? Դ??
2.python文件多少行?
3.医院绩效系统源码:基础数据管理、核算方法和分配规则、考核考核KPI评分公式等功能
4.Java源码规则引擎:jvs-rules 8月新增功能介绍
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在当前的Android开发领域,技术深度的项目项目体现主要依赖于对Android系统底层原理的理解。这不仅使我们能够深入掌握应用程序的考核考核行为,解决复杂问题,源码源码mfc源码合并进行精准性能优化,项目项目而且还能在应用层面实现更多的考核考核创新。Android的源码源码底层结构主要由Framework构成,这是项目项目所有开发框架和系统设计的基础。如今,考核考核各大公司面试时,源码源码对Framework相关知识的项目项目考核成为了常规项目,如进程通信、考核考核Handler的源码源码执行原理、Looper与线程间的关系、UI更新机制、ThreadLocal原理及其应用、SharedPreference的工作机制与注意事项、Intent的原理、作用及参数传递等。
对于上述问题,你是否能够回答?为了帮助你更好地理解和掌握这些核心原理,我们整理了一份详细的《Android Framework源码》笔记,旨在用三天时间让你吃透Android Framework的精髓,为你的职业发展增添一份保障。此笔记不仅涵盖了系统启动流程、跨进程通信、Handler解析、AMS与WMS源码、Surface管理、PKMS、InputManagerService与DisplayManagerService等关键模块,还提供了Android.0版本的SurfaceFlinger源码解析,全方位覆盖Framework的核心知识点。
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python文件多少行?
导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python文件多少行的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。pythonopenpyxl写xlsx最多写多少行不超过行
最近要帮做RA的老姐写个合并excel工作表的脚本……源数据是+个excel工作表,分布在9个xlsm文件里,文件内容是中英文混杂的一些数据,需要从每张表中提取需要的部分,分门别类合并到多个大的表里。
寻觅工具
确定任务之后第一步就是找个趁手的库来干活。?PythonExcel上列出了xlrd、xlwt、xlutils这几个包,但是
它们都比较老,xlwt甚至不支持版以后的excel
它们的文档不太友好,都可能需要去读源代码,而老姐的任务比较紧,加上我当时在期末,没有这个时间细读源代码
再一番搜索后我找到了openpyxl,支持+的excel,一直有人在维护,文档清晰易读,参照Tutorial和API文档很快就能上手,就是它了~
安装
这个很容易,直接pipinstallopenpyxl,呵呵呵~
因为我不需要处理,就没有装pillow。
一些考虑
源文件大约一个在1~2MB左右,比较小,所以可以直接读入内存处理。
既然是处理excel,何况他们整个组显然都是win下干活(数据都用excel存了==,商科的人啊……),这个脚本还是在win下做吧
这个任务完全不需要我对现有的文件做修改!囧……我只要读入、处理、再写出另一个文件就行了
学习使用
嗯,就是打开cmd,然后用python的shell各种玩这个模块来上手……(win下没有装ipython,囧)
做这个小脚本基本上我只需要import两个东西
fromopenpyxlimportWorkbookfromopenpyxlimportload_workbook
load_workbook顾名思义是把文件导入到内存,Workbook是最基本的一个类,用来在内存里创建文件最后写进磁盘的网站封装源码程序。
干活
首先我需要导入这个文件
inwb=load_workbook(filename)
得到的就是一个workbook对象
然后我需要创建一个新的文件
outwb=Workbook()
接着在这个新文件里,用create_sheet新建几个工作表,比如
careerSheet=outwb.create_sheet(0,'career')
就会从头部插入一个叫career的工作表(也就是说用法类似pythonlist的insert)
接下来我需要遍历输入文件的每个工作表,并且按照表名做一些工作(e.g.如果表名不是数字,我不需要处理),openpyxl支持用字典一样的方式通过表名获取工作表,获取一个工作簿的表名的方法是get_sheet_names
forsheetNameininwb.get_sheet_names():?ifnotsheetName.isdigit():continue
sheet=inwb[sheetName]得到工作表之后,就是按列和行处理了。openpyxl会根据工作表里实际有数据的区域来确定行数和列数,获取行和列的方法是sheet.rows和sheet.columns,它们都可以像list一样用。比如,如果我想跳过数据少于2列的表,可以写
iflen(sheet.columns)2:?continue
如果我想获取这个工作表的前两列,可以写
colA,colB=sheet.columns[:2]
除了用columns和rows来得到这个工作表的行列之外,还可以用excel的单元格编码来获取一个区域,比如
cells=sheet['A1':'B']
有点像excel自己的函数,可以拉出一块二维的区域~
为了方便处理,遇到一个没有C列的工作表,我要创建一个和A列等长的空的C列出来,那么我可以用sheet.cell这个方法,通过传入单元格编号和添加空值来创建新列。
alen=len(colA)foriinrange(1,alen+1):
sheet.cell('C%s'%(i)).value=None注意:excel的单元格命名是从1开始的~
上面的代码也显示出来了,获取单元格的值是用cell.value(可以是左值也可以是右值),它的类型可以是字符串、浮点数、整数、或者时间(datetime.datetime),excel文件里也会生成对应类型的数据。
得到每个单元格的值之后,就可以进行操作了~openpyxl会自动将字符串用unicode编码,所以字符串都是unicode类型的。
除了逐个逐个单元格用cell.value修改值以外,还可以一行行append到工作表里
sheet.append(strA,dateB,numC)
最后,等新的文件写好,直接用workbook.save保存就行
outwb.save("test.xlsx")
这个会覆盖当前已有的文件,甚至你之前读取到内存的那个文件。
一些要注意的地方
如果要在遍历一列的每个单元格的时候获取当前单元格的在这个column对象里的下标
foridx,cellinenumerate(colA):?#dosomething...
为了防止获取的数据两端有看不见的空格(excel文件里很常见的坑),记得strip()
如果工作表里的单元格没有数据,openpyxl会让它的值为None,所以如果要基于单元格的值做处理,不能预先假定它的类型,最好用
ifnotcell.value?echarts的源码下载continue
之类的语句来先行判断
如果要处理的excel文件里有很多noise,比如当你预期一个单元格是时间的时候,有些表的数据可能是字符串,这时候可以用
ifisinstance(cell.value,unicode):?break
之类的语句处理。
win下的cmd似乎不太好设定用utf-8的codepage,如果是简体中文的话可以用(GBK),print的时候会自动从unicode转换到GBK输出到终端。
一些帮忙处理中文问题的小函数
我处理的表有一些超出GBK范围的字符,当我需要把一些信息print出来监控处理进度的时候非常麻烦,好在它们都是可以无视的,我直接用空格替换再print也行,所以加上一些我本来就要替换掉的分隔符,我可以:
#annoyingseperatorsdot=u'\ub7'dash=u'\u'emph=u'\u'dot2=u'\u'seps=(u'.',dot,dash,emph,dot2)defget_clean_ch_string(chstring):?"""RemoveannoyingseperatorsfromtheChinesestring.
Usage:cleanstring=get_clean_ch_string(chstring)?"""
cleanstring=chstring?forsepinseps:cleanstring=cleanstring.replace(sep,u'')?returncleanstring
此外我还有一个需求,是把英文名[空格]中文名分成英文姓、英文名、中文姓、中文名。
首先我需要能把英文和中文分割开,我的办法是用正则匹配,按照常见中英文字符在unicode的范围来套。匹配英文和中文的正则pattern如下:
#regexpatternmatchingallasciicharactersasciiPattern=ur'[%s]+'%''.join(chr(i)foriinrange(,))#regexpatternmatchingallcommonChinesecharactersandseporatorschinesePattern=ur'[\u4e-\u9fff.%s]+'%(''.join(seps))
英文就用ASCII可打印字符的范围替代,常见中文字符的范围是\u4e-\u9fff,那个seps是前面提到过的超出GBK范围的一些字符。除了简单的分割,我还需要处理只有中文名没有英文名、只有英文名没有中文名等情况,判断逻辑如下:
defsplit_name(name):?"""Split[Englishname,Chinesename].
Ifoneofthemismissing,Nonewillbereturnedinstead.
Usage:engName,chName=split_name(name)?"""
matches=re.match('(%s)(%s)'%(asciiPattern,chinesePattern),name)?ifmatches:?#Englishname+Chinesenamereturnmatches.group(1).strip(),matches.group(2).strip()?else:
matches=re.findall('(%s)'%(chinesePattern),name)
matches=''.join(matches).strip()ifmatches:?#Chinesenameonly
returnNone,matcheselse:?#Englishnameonlymatches=re.findall('(%s)'%(asciiPattern),name)?return''.join(matches).strip(),None得到了中文名之后,我需要分割成姓和名,因为任务要求不需要把姓名分割得很明确,我就按照常见的中文名姓名分割方式来分——两个字or三个字的第一个字是姓,四个字的前两个字是姓,名字带分隔符的(少数民族名字)分隔符前是姓(这里用到了前面的get_clean_ch_string函数来移除分隔符),名字再长一些又不带分割符的,假设整个字符串都是名字。(注意英语的firstname指的是名,lastname指的是姓,)
defsplit_ch_name(chName):?"""SplittheChinesenameintofirstnameandlastname.
*IfthenameisXYorXYZ,Xwillbereturnedasthelastname.
*IfthenameisWXYZ,WXwillbereturnedasthelastname.
*Ifthenameis...WXYZ,thewholenamewillbereturned
asthelastname.*Ifthenameis..ABC*XYZ...,thepartbeforetheseperator
willbereturnedasthelastname.Usage:chFirstName,chLastName=split_ch_name(chName)?"""
iflen(chName)4:?#XYorXYZchLastName=chName[0]
chFirstName=chName[1:]?eliflen(chName)==4:?#WXYZ
chLastName=chName[:2]
chFirstName=chName[2:]?else:?#longer
cleanName=get_clean_ch_string(chName)
nameParts=cleanName.split()printu''.join(nameParts)iflen(nameParts)2:?#...WXYZ
returnNone,nameParts[0]chLastName,chFirstName=nameParts[:2]?#..ABC*XYZ...
returnchFirstName,chLastName分割英文名就很简单了,空格分开,第一部分是名,第二部分是姓,其他情况暂时不管就行。
如果Java要打行的代码,一般用Python要打大概多少行?
视具体代码情况而定,视是目录分类提交源码否引用外部包而定,视个人编程书写习惯而定。
具体的来说,Python可以将任意长的代码写在一行上(其实好像java也可以这么干)。
所以行数说明不了什么问题。
平均来看,Java要打行的代码,Python大约需要行代码左右。
另外Python在某些问题上,处理比Java要更消耗资源,不过Python用了很多多线程优化,所以说起来,单机的运行速度不相上下,但在服务器上运行就能看出来Java是有明显优势的。
powerbipython最多多少行本次统计中纯Python代码量最大的Sentry几乎达到了W行,这是相当有规模的项目了。W~W行代码的项目有三个,包括基础项目CPython在内。W和W行代码规模的分别有三个,剩下7个则在W行以内。
看过这个列表你应当相信,动态语言至少在几十W行代码的项目上是完全没有问题的。这也是绝大多数普通应用的上限了,如果代码真的达到数百万行规模的话,那么无论用什么语言,都势必面临着拆分项目的问题。
上表将代码量指标按照代码/空白/注释进行了分类,也在一定程度上反应了项目的代码风格。Sentry是本次统计中代码量最多的项目,然而从表中可以看到,项目中的注释和其他项目相比,少得有点不成比例,说明Sentry的作者非常不注重注释。
同学们一定发现了,我在列表中除了代码行相关的指标之外还增加了几个其他内容,这也是我个人比较感兴趣的方面。
第一个指标是每个文件的平均代码行数。按照模块化的观点,单个文件中堆砌太多内容显然是不合理的,这通常意味着耦合太多、难于理解和修改。然而到底多少算是合适,并没有一个明确的标准。我希望通过这些项目的分析,了解一下开源作者们在实践中做出的选择。
统计的结果分布比较平均,从~行/文件的都存在,并不存在明显的集中点。有趣的是,头两名(Pandas,NumPy)有着紧密的联系,都是和数学统计相关的。这可能是因为数学库的特点比较纯粹而单一,不像其他类库那样容易划分。末尾的项目(Pillow,youtube-dl,Odoo,Scrapy)可以从侧面印证这种猜想:它们都是面向特定领域的,所以更加容易模块化。
第二个指标是注释和代码的比例,这个问题也有着类似的情况。注释并非越详尽越好,但总是需要一定量的注释来解释Why的问题。注释太少,说明项目的作者没有给后来的维护人员留下足够的线索,可能会造成维护上的问题。另一方面,我们考察的全部是开源项目,没有公司考核或者KPI的约束,所以我们可以放心的相信不会存在作者故意多写注释的问题。
前面提到的Sentry毫无争议的因为注释太少排到了最后,这未必说明这个项目很差,但至少是一个信号,说明该项目在维护方面可能是存在问题的。而对于那些作者愿意投入精力来写注释的项目(Ansible,NumPy,Fabric,Salt等),足以反映作者在项目上投入了相当大的心力,这是一个好的信号,说明这些项目是值得信赖的。
有一点是出乎我意料的,那就是作为所有项目之母的CPython排名比较靠后,按照道理这个基础项目应该有更多的注释才对。不过再想一想又觉得可以理解,因为CPython有单独发布的、非常详尽的文档,这是其他大多数项目都没有的,那么代码中的注释少一些也是情有可原的。
最后一项统计是关于文件类型的。Python项目中绝大多数应该是Python代码,这点没有什么疑问,但同时我也想看看除了Python代码之外,一个项目还包括哪些主要文件。C/HTML/Javascipt的上榜是毫不意外的,但有一种文件我事先没有想到,那就是.PO(开源项目常用的语言资源文件)。
对于Django和Django-CMS这两个项目,PO代码数量甚至比Python代码还要多。大概看了一下,Django支持种以上的语言,这也无怪乎语言文件的数量如此之多了。
这个结果也可以提醒我们,有些同学——不仅是程序员,也包括大多数经验不足的老板、客户、产品经理等——会下意识的认为程序开发无非是写代码,对于代码之外的其他工作,在估算的时候往往只拍脑袋式的定下一个极短的时间。但对于实际的项目来说,代码仅仅是其中的一部分,“其他工作”有时候——应该说是经常——会占用你大部分的的时间和精力。这些工作往往并不有趣,但对于项目来说又是必不可少的组成部分,希望同学们予以足够的重视。
如何利用python文件操作快速定位到多少行首先需要用open()函数打开文件,然后调用文件指针的readlines()函数,可以将文件的全部内容读入到一个列表当中,列表的每一个元素对应于文件的每一行,如果希望获取文件第k行的内容,只需要对列表索引第k-1个元素即可,因为Python是从0开始计数的。
示例代码如下:
示例代码中,打印了文件第4行的内容。
python一个文件有多少行包含了某个单词withopen('你的文件名加上后缀名')asf_obj:
print('一共有',len(f_obj.read().split('')),'个单词',sep='')
结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python文件多少行的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
医院绩效系统源码:基础数据管理、核算方法和分配规则、KPI评分公式等功能
医院绩效管理系统源码,实现绩效管理自动化与数字化
此系统依据国家政策法规,结合医院实践,以经济指标为核心,注重医疗质量、安全、效率与效益管理,强调持续改进。其目标在于通过数据自动采集与绩效评估数字化,确保医院绩效评价过程的公平、公正与规范化。实时数据统计分析协助管理者识别经营与管理问题,促使策略调整与资源优化,提升员工效率与积极性,增强医院竞争力。
技术架构采用BS架构、Java、SpringBoot、MyBatis、Avue与MySQL,全面覆盖“PDCA”管理流程,包括基础数据管理、核算方法、分配规则与KPI评分。
基础数据管理涉及科室、岗位设置、职责定义、人员调整、考勤记录等。
核算方法灵活多样,支持服务人次、服务项目、平衡计分卡、DRGs等,适应不同岗位需求。
二次分配遵循规范公式与表单,防范科室间“大锅饭”现象,支持个性化分配规则。
KPI与评分公式多样,覆盖工作量、效率、质量、安全、满意度、管理等多维度,支持多种考核工具与评分方法。
绩效核算过程管理实现工作流自动化流转,责任人负责数据检查与提交,确保计算准确。
成本与收入管理自动归集与分摊,支持数据采集、导入、录入,提供成本控制与考核。
系统提供数据分析工具,可查询与分析管理与绩效数据。
适用于医院领导、职能科室、科室负责人、普通职工与绩效办,提供全方位的绩效管理服务。
医院领导可查询全院、科室、个人、月度业绩与绩效工资,分析运营数据。
职能科室可建立医疗质量考核标准,实施质量检查。
科室负责人可进行医德医风与医疗质量考核,查询运营与个人业务数据。
普通职工可查询岗位考核标准、业绩与绩效工资。
绩效办可设置考核模型与绩效工资核算模型,优化管理。
Java源码规则引擎:jvs-rules 8月新增功能介绍
JVS-rules作为JAVA语言下的规则引擎,是jvs企业级数字化解决方案中的核心配置化工具,主要应用于金融信贷风控判断、商品优惠折扣计算、员工考核评分等场景。8月,JVS-rules进行了一系列优化与功能迭代,现简要介绍如下:
1、交互操作优化,提升规则清晰度,适用于复杂规则配置。
2、新增数据源配置功能,支持API、数据库等多方式接入,通过JVS体系多数据源管理接入规则引擎。
3、增加数据库接入时的参数查询配置,用于规则引擎中查找相关数据。
4、引入复合变量处理能力,支持多行数据的加工处理,如累计消费总额。
5、规则节点判断结果配置化,设置“通过”或“不通过”条件,简化决策流程。
6、优化变量入参配置操作,支持多数据源选择。
7、决策流优化调试模式,提供界面化调试功能,便于查看决策执行过程。
8、改进赋值节点处理能力,支持基础赋值、映射赋值、条件赋值等多种方式。
9、增加评分卡使用内容展现,提供评分卡预置设置选项。
、系统UI交互操作优化,提升用户体验。
通过上述更新,JVS-rules为用户提供更高效、灵活的规则配置与执行能力。在线演示地址:frame.bctools.cn/,开源地址:gitee.com/software-mini...
JVS-rules的迭代优化展示了其在规则引擎领域的持续进步,致力于为企业提供更完善、高效的解决方案。关注我们,了解更多产品信息与操作介绍。
规则引擎往期干货:
了解决策流的自定义权限控制
掌握JVS-rules 2.1.8版本新功能
深度解读JVS-rules规则引擎功能
探索更多JVS-rules规则引擎功能应用
学习JVS-rules规则引擎的全面功能
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