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MP lambda表达式update

时间: 2023-10-28 08:58:04 浏览: 160
MP lambda表达式update是指在使用MyBatis-Plus框架中,通过使用Lambda表达式作为条件来更新数据库记录。Lambda表达式可以简化匿名委托的使用,并减少编写的代码量。这种写法使用Lambda运算符=>来表示Lambda表达式。 在MP lambda表达式update的使用中,常用的一些方法有: 1. QueryWrapper:用于判空条件查询。 2. LambdaQueryWrapper:用于使用Lambda表达式进行查询。 3. UpdateWrapper:用于更新操作。 4. Map的join构建:用于构建Map对象的关联查询。 5. flatmap的应用:用于将多个流合并为一个流。 6. 记录的一些构造器使用:用于构造查询条件、排除指定列等操作。 7. 返回构造出的Map:用于排除不需要的列。 8. LambdaQueryChainWrapper的链式调用:用于多个查询条件的链式拼接。 9. stream去重的妙用:用于对流中的数据进行去重操作。 10. 归并映射:用于将多个映射合并为一个映射。 总结来说,MP lambda表达式update可以通过传入一个mapper,然后在最后调用方法来完成更新操作。它能够提高代码的简洁性和效率。
相关问题

mp更新

<think>好的,我现在需要处理用户关于MyBatis-Plus更新操作的查询。首先,用户明确提到了“mp更新相关的解决方案或操作方法”,以及“mybatis-plus 更新教程 最新版本 使用说明”。我需要从提供的引用中找到相关信息,并组织成一个结构清晰的回答。 首先,回顾用户提供的引用内容: 引用[1]提到Mybatis-Plus-Join是一个多表插件,兼容MP,版本升级容易。引用[2]说明MyBatis-Plus是MyBatis的增强工具,简化CRUD操作。引用[3]涉及创建数据库和可能的基础使用。引用[4]提到了ServiceImpl类和代码生成器,这些可能和更新操作相关。 用户需要的是更新相关的教程,尤其是最新版本的使用说明。根据引用[4],ServiceImpl类继承自ServiceImpl,可能包含update方法。代码生成器也可能生成更新相关的代码。此外,引用[2]指出MyBatis-Plus简化了增删改查,所以更新操作应该有其封装的方法。 接下来,我需要整理MyBatis-Plus中更新数据的几种方法。通常,MP的更新方法包括: 1. 根据ID更新:使用updateById方法。 2. 条件更新:使用UpdateWrapper或LambdaUpdateWrapper来构建更新条件。 3. 使用链式API:如lambdaUpdate()方法。 另外,需要考虑最新版本的特性,比如LambdaUpdateWrapper是否支持更多功能,或者是否有新的API。引用[1]提到版本升级容易,可能用户需要注意版本兼容性,但用户的问题更多是关于使用而非升级MP本身。 还需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含示例代码。同时,根据系统级指令,代码块需要用正确的格式,数学公式用$...$,但这里主要是代码示例,所以不需要数学公式。 可能的问题点:确认提供的引用中是否有具体的更新操作示例。引用[4]提到了ServiceImpl的实现,但没有具体代码。引用[2]和引用[3]可能没有直接示例,需要依靠通用知识来补充。 因此,回答的结构可能如下: 1. 根据ID更新:使用updateById,示例代码。 2. 条件更新:使用UpdateWrapper,示例代码。 3. 使用Lambda表达式:LambdaUpdateWrapper,示例代码。 4. 链式操作:如update().set().eq()等。 5. 代码生成器的使用(引用[4]提到生成CRUD代码,可能自动生成update方法)。 6. 最新版本的注意事项,比如版本号,新特性(可能需要外部知识,但引用中没有具体说明,所以可能需省略或提示查看官方文档)。 生成的相关问题可能涉及批量更新、乐观锁、性能优化等,这些是常见的与更新相关的问题。 现在需要确保所有信息准确,代码示例正确,并正确引用提供的资料。例如,引用[4]提到ServiceImpl和代码生成器,可以在相应部分添加引用标记。 最后,检查是否符合用户的要求:使用中文,结构清晰,分步骤,真实可靠,引用正确。</think>### MyBatis-Plus 更新操作教程(最新版本) 以下是 MyBatis-Plus 中更新数据的常用方法及操作说明: --- #### 1. **根据 ID 更新实体** 直接通过实体类的 `id` 字段更新记录,适用于已知主键的场景: ```java User user = new User(); user.setId(1L); // 设置主键 user.setName("新名字"); user.setAge(25); userMapper.updateById(user); // 执行更新 ``` 通过 `updateById` 方法,仅更新实体中非空字段[^4]。 --- #### 2. **条件更新(使用 `UpdateWrapper`)** 通过条件构造器 `UpdateWrapper` 指定更新条件和字段: ```java UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<>(); wrapper.eq("name", "旧名字") // 条件:name = "旧名字" .set("age", 30) // 设置更新字段 .set("email", "[email protected]"); userMapper.update(null, wrapper); // 第一个参数为 null 表示不基于实体类更新 ``` 此方式支持动态构建复杂条件[^2]。 --- #### 3. **Lambda 表达式条件更新** 使用 `LambdaUpdateWrapper` 避免硬编码字段名: ```java LambdaUpdateWrapper<User> lambdaWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(); lambdaWrapper.eq(User::getName, "旧名字") .set(User::getAge, 30) .set(User::getEmail, "[email protected]"); userMapper.update(null, lambdaWrapper); ``` Lambda 语法更安全且易于重构。 --- #### 4. **链式调用简化操作** 通过 `链式 API` 快速构建更新逻辑: ```java userMapper.update() .set("age", 30) .eq("name", "旧名字") .update(); ``` --- #### 5. **代码生成器生成更新方法** MyBatis-Plus 代码生成器可自动生成包含更新操作的 Service 层和 Mapper 层代码。运行生成器后,直接调用生成的 `update` 方法即可。 --- #### 最新版本注意事项 - **版本兼容性**:最新版本(如 3.5.0+)支持更灵活的 Lambda 语法,建议通过 Maven/Gradle 更新依赖。 - **依赖配置**: ```xml <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.5.3.1</version> <!-- 当前最新版本 --> </dependency> ``` - **官方文档**:详细更新日志可参考 [MyBatis-Plus 官网](https://baomidou.com/)。 ---

mybatis plus这个mp

<think>我们正在讨论的是MyBatis-Plus(简称MP),这是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,简化开发、提高效率。 用户的问题“mybatis plus这个mp”可能是在询问关于MyBatis-Plus的基本介绍或核心功能。 因此,我们可以简要介绍MyBatis-Plus,并说明其核心特性。 回答内容: 1. 定义:MyBatis-Plus(简称MP)是一个基于MyBatis的增强工具,提供了许多开箱即用的功能,旨在简化开发,提高效率。 2. 核心功能: - 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响。 - 强大的CRUD操作:内置通用Mapper、通用Service,通过少量配置即可实现单表大部分CRUD操作,无需编写任何SQL。 - 支持Lambda表达式:通过Lambda表达式,可以方便地编写条件查询,避免字段名写错(如使用LambdaQueryWrapper)。 - 分页插件:提供分页插件,支持多种数据库的分页操作。 - 全局拦截功能:提供性能分析、全表删除、更新操作阻断等插件。 - 代码生成器:支持自动生成Entity、Mapper、Service、Controller等代码,提高开发效率。 根据规则,在回答结束后必须提出3-5个相关问题,且以“§§相关问题§§”开头。 考虑到用户的问题比较简短,我们可以围绕MyBatis-Plus的使用、特性、优势等方面提出相关问题。 相关问题建议: 1. MyBatis-Plus如何实现无侵入的增强? 2. 在MyBatis-Plus中如何使用Lambda表达式进行条件查询? 3. MyBatis-Plus的分页插件支持哪些数据库? 4. 如何配置MyBatis-Plus的全局拦截插件? 5. 使用MyBatis-Plus的代码生成器需要哪些步骤? 注意:相关问题必须与用户的问题和我们的回答相关,且数量在3-5个。 因此,最终回答结构如下: 先介绍MyBatis-Plus,然后列出相关问题。</think>MyBatis-Plus(简称 MP)是一个基于 MyBatis 的增强工具包,在 MyBatis 基础上提供了更简洁高效的开发方式,核心功能包括: 1. **无侵入增强** 仅通过依赖引入即可使用,不改变原生 MyBatis 特性 2. **强大 CRUD 封装** - 内置 `BaseMapper` 接口:提供通用 `insert/delete/update/select` 方法 ```java public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { // 无需编写基础SQL } ``` - 通用 Service 层封装:`IService` 接口 + `ServiceImpl` 实现类 3. **条件构造器** 支持 Lambda 表达式构建查询条件(避免字段名硬编码): ```java QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.lambda().eq(User::getName, "Tom").gt(User::getAge, 20); ``` 4. **分页插件** 自动分页(支持多种数据库): ```java Page<User> page = new Page<>(1, 10); // 当前页, 每页条数 userMapper.selectPage(page, wrapper); ``` 5. **代码生成器** 自动生成 Entity/Mapper/Service/Controller 代码
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检查代码是否可运行,是否高效,是否可CPUimport sys import os import json import time import wave import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import soundfile as sf from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QLabel, QLineEdit, QTextEdit, QFileDialog, QProgressBar, QGroupBox, QComboBox, QCheckBox, QMessageBox) from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from pydub import AudioSegment from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import whisper from pyannote.audio import Pipeline from docx import Document from docx.shared import Inches import librosa import tempfile from collections import defaultdict import re from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import torch from torch.cuda import is_available as cuda_available import logging import gc # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) # 全局模型缓存 MODEL_CACHE = {} class AnalysisThread(QThread): progress = pyqtSignal(int) message = pyqtSignal(str) analysis_complete = pyqtSignal(dict) error = pyqtSignal(str) def __init__(self, audio_files, keyword_file, whisper_model_path, pyannote_model_path, emotion_model_path): super().__init__() self.audio_files = audio_files self.keyword_file = keyword_file self.whisper_model_path = whisper_model_path self.pyannote_model_path = pyannote_model_path self.emotion_model_path = emotion_model_path self.running = True self.cached_models = {} self.temp_files = [] # 用于管理临时文件 self.lock = torch.multiprocessing.Lock() # 用于模型加载的锁 def run(self): try: # 加载关键词 self.message.emit("正在加载关键词...") keywords = self.load_keywords() # 预加载模型 self.message.emit("正在预加载模型...") self.preload_models() results = [] total_files = len(self.audio_files) for idx, audio_file in enumerate(self.audio_files): if not self.running: self.message.emit("分析已停止") return self.message.emit(f"正在处理文件: {os.path.basename(audio_file)} ({idx + 1}/{total_files})") file_result = self.analyze_file(audio_file, keywords) if file_result: results.append(file_result) # 定期清理内存 if idx % 5 == 0: gc.collect() torch.cuda.empty_cache() if cuda_available() else None self.progress.emit(int((idx + 1) / total_files * 100)) self.analysis_complete.emit({"results": results, "keywords": keywords}) self.message.emit("分析完成!") except Exception as e: import traceback error_msg = f"分析过程中发生错误: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}" self.error.emit(error_msg) logger.error(error_msg) finally: # 清理临时文件 self.cleanup_temp_files() def cleanup_temp_files(self): """清理所有临时文件""" for temp_file in self.temp_files: if os.path.exists(temp_file): try: os.unlink(temp_file) except Exception as e: logger.warning(f"删除临时文件失败: {temp_file}, 原因: {str(e)}") def preload_models(self): """预加载所有模型到缓存(添加线程安全)""" global MODEL_CACHE # 使用锁确保线程安全 with self.lock: # 检查全局缓存是否已加载模型 if 'whisper' in MODEL_CACHE and 'pyannote' in MODEL_CACHE and 'emotion_classifier' in MODEL_CACHE: self.cached_models = MODEL_CACHE self.message.emit("使用缓存的模型") return self.cached_models = {} try: # 加载语音识别模型 if 'whisper' not in MODEL_CACHE: self.message.emit("正在加载语音识别模型...") MODEL_CACHE['whisper'] = whisper.load_model( self.whisper_model_path, device="cuda" if cuda_available() else "cpu" ) self.cached_models['whisper'] = MODEL_CACHE['whisper'] # 加载说话人分离模型 if 'pyannote' not in MODEL_CACHE: self.message.emit("正在加载说话人分离模型...") MODEL_CACHE['pyannote'] = Pipeline.from_pretrained( self.pyannote_model_path, use_auth_token=True ) self.cached_models['pyannote'] = MODEL_CACHE['pyannote'] # 加载情感分析模型 if 'emotion_classifier' not in MODEL_CACHE: self.message.emit("正在加载情感分析模型...") device = 0 if cuda_available() else -1 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.emotion_model_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(self.emotion_model_path) # 尝试使用半精度浮点数减少内存占用 try: if device != -1: model = model.half() except Exception: pass # 如果失败则继续使用全精度 MODEL_CACHE['emotion_classifier'] = pipeline( "text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=device ) self.cached_models['emotion_classifier'] = MODEL_CACHE['emotion_classifier'] except Exception as e: raise Exception(f"模型加载失败: {str(e)}") def analyze_file(self, audio_file, keywords): """分析单个音频文件(优化内存使用)""" try: # 确保音频为WAV格式 wav_file, is_temp = self.convert_to_wav(audio_file) if is_temp: self.temp_files.append(wav_file) # 获取音频信息 duration, sample_rate, channels = self.get_audio_info(wav_file) # 说话人分离 - 使用较小的音频片段处理大文件 diarization = self.process_diarization(wav_file, duration) # 识别客服和客户 agent_segments, customer_segments = self.identify_speakers(wav_file, diarization, keywords['opening']) # 并行处理客服和客户音频 agent_result, customer_result = {}, {} with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: agent_future = executor.submit( self.process_speaker_audio, wav_file, agent_segments, "客服" ) customer_future = executor.submit( self.process_speaker_audio, wav_file, customer_segments, "客户" ) agent_result = agent_future.result() customer_result = customer_future.result() # 情感分析 - 批处理提高效率 agent_emotion, customer_emotion = self.analyze_emotions( [agent_result.get('text', ''), customer_result.get('text', '')] ) # 服务规范检查 opening_check = self.check_opening(agent_result.get('text', ''), keywords['opening']) closing_check = self.check_closing(agent_result.get('text', ''), keywords['closing']) forbidden_check = self.check_forbidden(agent_result.get('text', ''), keywords['forbidden']) # 沟通技巧分析 speech_rate = self.analyze_speech_rate(agent_result.get('segments', [])) volume_analysis = self.analyze_volume(wav_file, agent_segments, sample_rate) # 问题解决率分析 resolution_rate = self.analyze_resolution( agent_result.get('text', ''), customer_result.get('text', ''), keywords['resolution'] ) return { "file_name": os.path.basename(audio_file), "duration": duration, "agent_text": agent_result.get('text', ''), "customer_text": customer_result.get('text', ''), "opening_check": opening_check, "closing_check": closing_check, "forbidden_check": forbidden_check, "agent_emotion": agent_emotion, "customer_emotion": customer_emotion, "speech_rate": speech_rate, "volume_mean": volume_analysis.get('mean', -60), "volume_std": volume_analysis.get('std', 0), "resolution_rate": resolution_rate } except Exception as e: error_msg = f"处理文件 {os.path.basename(audio_file)} 时出错: {str(e)}" self.error.emit(error_msg) logger.error(error_msg, exc_info=True) return None finally: # 清理临时文件 if is_temp and os.path.exists(wav_file): try: os.unlink(wav_file) except Exception: pass def process_diarization(self, wav_file, duration): """分块处理说话人分离,避免大文件内存溢出""" # 对于短音频直接处理 if duration <= 600: # 10分钟以下 return self.cached_models['pyannote'](wav_file) # 对于长音频分块处理 self.message.emit(f"音频较长({duration:.1f}秒),将分块处理...") diarization_result = [] chunk_size = 300 # 5分钟块 for start in range(0, int(duration), chunk_size): if not self.running: return [] end = min(start + chunk_size, duration) self.message.emit(f"处理片段: {start}-{end}秒") # 提取音频片段 with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.wav') as tmpfile: self.extract_audio_segment(wav_file, start, end, tmpfile.name) segment_diarization = self.cached_models['pyannote'](tmpfile.name) # 调整时间偏移 for segment, _, speaker in segment_diarization.itertracks(yield_label=True): diarization_result.append(( segment.start + start, segment.end + start, speaker )) return diarization_result def extract_audio_segment(self, input_file, start_sec, end_sec, output_file): """提取音频片段""" audio = AudioSegment.from_wav(input_file) start_ms = int(start_sec * 1000) end_ms = int(end_sec * 1000) segment = audio[start_ms:end_ms] segment.export(output_file, format="wav") def process_speaker_audio(self, wav_file, segments, speaker_type): """处理说话人音频(优化内存使用)""" if not segments: return {'text': "", 'segments': []} text = "" segment_details = [] whisper_model = self.cached_models['whisper'] # 处理每个片段 for idx, (start, end) in enumerate(segments): if not self.running: break # 每处理5个片段报告一次进度 if idx % 5 == 0: self.message.emit(f"{speaker_type}: 处理片段 {idx+1}/{len(segments)}") duration = end - start segment_text = self.transcribe_audio_segment(wav_file, start, end, whisper_model) segment_details.append({ 'start': start, 'end': end, 'duration': duration, 'text': segment_text }) text += segment_text + " " return { 'text': text.strip(), 'segments': segment_details } def identify_speakers(self, wav_file, diarization, opening_keywords): """ 改进的客服识别方法 1. 检查前三个片段是否有开场白关键词 2. 如果片段不足三个,则检查所有存在的片段 3. 如果无法确定客服,则默认第二个说话人是客服 """ if not diarization: return [], [] speaker_segments = defaultdict(list) speaker_first_occurrence = {} # 记录每个说话人的首次出现时间 # 收集所有说话人片段并记录首次出现时间 for item in diarization: if len(item) == 3: # 来自分块处理的结果 start, end, speaker = item else: # 来自pyannote的直接结果 segment, _, speaker = item start, end = segment.start, segment.end speaker_segments[speaker].append((start, end)) if speaker not in speaker_first_occurrence or start < speaker_first_occurrence[speaker]: speaker_first_occurrence[speaker] = start # 如果没有说话人 if not speaker_segments: return [], [] # 如果只有一个说话人 if len(speaker_segments) == 1: speaker = list(speaker_segments.keys())[0] return speaker_segments[speaker], [] # 计算每个说话人的开场白得分 speaker_scores = {} whisper_model = self.cached_models['whisper'] for speaker, segments in speaker_segments.items(): score = 0 # 检查前三个片段(如果存在) check_segments = segments[:3] # 最多取前三个片段 for start, end in check_segments: # 转录片段 text = self.transcribe_audio_segment(wav_file, start, end, whisper_model) # 检查开场白关键词 for keyword in opening_keywords: if keyword and keyword in text: score += 1 break # 找到一个关键词就加分并跳出循环 speaker_scores[speaker] = score # 尝试找出得分最高的说话人 max_score = max(speaker_scores.values()) max_speakers = [spk for spk, score in speaker_scores.items() if score == max_score] # 如果有唯一最高分说话人,作为客服 if len(max_speakers) == 1: agent_speaker = max_speakers[0] else: # 无法通过开场白确定客服时,默认第二个说话人是客服 # 按首次出现时间排序 sorted_speakers = sorted(speaker_first_occurrence.items(), key=lambda x: x[1]) # 确保至少有两个说话人 if len(sorted_speakers) >= 2: # 取时间上第二个出现的说话人 agent_speaker = sorted_speakers[1][0] else: # 如果只有一个说话人(理论上不会进入此分支,但安全处理) agent_speaker = sorted_speakers[0][0] # 分离客服和客户片段 agent_segments = speaker_segments[agent_speaker] customer_segments = [] for speaker, segments in speaker_segments.items(): if speaker != agent_speaker: customer_segments.extend(segments) return agent_segments, customer_segments def load_keywords(self): """从Excel文件加载关键词(增强健壮性)""" try: df = pd.read_excel(self.keyword_file) # 确保列存在 columns = ['opening', 'closing', 'forbidden', 'resolution'] for col in columns: if col not in df.columns: raise ValueError(f"关键词文件缺少必要列: {col}") keywords = { "opening": [str(k).strip() for k in df['opening'].dropna().tolist() if str(k).strip()], "closing": [str(k).strip() for k in df['closing'].dropna().tolist() if str(k).strip()], "forbidden": [str(k).strip() for k in df['forbidden'].dropna().tolist() if str(k).strip()], "resolution": [str(k).strip() for k in df['resolution'].dropna().tolist() if str(k).strip()] } # 检查是否有足够的关键词 if not any(keywords.values()): raise ValueError("关键词文件中没有找到有效关键词") return keywords except Exception as e: raise Exception(f"加载关键词文件失败: {str(e)}") def convert_to_wav(self, audio_file): """将音频文件转换为WAV格式(增强健壮性)""" try: if not os.path.exists(audio_file): raise FileNotFoundError(f"音频文件不存在: {audio_file}") if audio_file.lower().endswith('.wav'): return audio_file, False # 使用临时文件避免磁盘IO with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.wav', delete=False) as tmpfile: output_file = tmpfile.name audio = AudioSegment.from_file(audio_file) audio.export(output_file, format='wav') return output_file, True except Exception as e: raise Exception(f"音频转换失败: {str(e)}") def get_audio_info(self, wav_file): """获取音频文件信息(增强健壮性)""" try: if not os.path.exists(wav_file): raise FileNotFoundError(f"音频文件不存在: {wav_file}") # 使用soundfile获取更可靠的信息 with sf.SoundFile(wav_file) as f: duration = len(f) / f.samplerate sample_rate = f.samplerate channels = f.channels return duration, sample_rate, channels except Exception as e: raise Exception(f"获取音频信息失败: {str(e)}") def transcribe_audio_segment(self, wav_file, start, end, model): """转录单个音频片段 - 优化内存使用""" # 使用pydub加载音频 audio = AudioSegment.from_wav(wav_file) # 转换为毫秒 start_ms = int(start * 1000) end_ms = int(end * 1000) segment_audio = audio[start_ms:end_ms] # 使用临时文件 with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.wav') as tmpfile: segment_audio.export(tmpfile.name, format="wav") try: result = model.transcribe( tmpfile.name, fp16=cuda_available() # 使用FP16加速(如果可用) ) return result['text'] except RuntimeError as e: if "out of memory" in str(e).lower(): # 尝试释放内存后重试 torch.cuda.empty_cache() gc.collect() result = model.transcribe( tmpfile.name, fp16=cuda_available() ) return result['text'] raise def analyze_emotions(self, texts): """批量分析文本情感(提高效率)""" if not any(t.strip() for t in texts): return [{"label": "中性", "score": 0.0} for _ in texts] # 截断长文本以提高性能 processed_texts = [t[:500] if len(t) > 500 else t for t in texts] # 批量处理 classifier = self.cached_models['emotion_classifier'] results = classifier(processed_texts, truncation=True, max_length=512, batch_size=4) # 确保返回格式一致 emotions = [] for result in results: if isinstance(result, list) and result: emotions.append({ "label": result[0]['label'], "score": result[0]['score'] }) else: emotions.append({ "label": "中性", "score": 0.0 }) return emotions def check_opening(self, text, opening_keywords): """检查开场白(使用正则表达式提高准确性)""" if not text or not opening_keywords: return False pattern = "|".join(re.escape(k) for k in opening_keywords) return bool(re.search(pattern, text)) def check_closing(self, text, closing_keywords): """检查结束语(使用正则表达式提高准确性)""" if not text or not closing_keywords: return False pattern = "|".join(re.escape(k) for k in closing_keywords) return bool(re.search(pattern, text)) def check_forbidden(self, text, forbidden_keywords): """检查服务禁语(使用正则表达式提高准确性)""" if not text or not forbidden_keywords: return False pattern = "|".join(re.escape(k) for k in forbidden_keywords) return bool(re.search(pattern, text)) def analyze_speech_rate(self, segments): """改进的语速分析 - 基于实际识别文本""" if not segments: return 0 total_chars = 0 total_duration = 0 for segment in segments: # 计算片段时长(秒) duration = segment['duration'] total_duration += duration # 计算中文字符数(去除标点和空格) chinese_chars = sum(1 for char in segment['text'] if '\u4e00' <= char <= '\u9fff') total_chars += chinese_chars if total_duration == 0: return 0 # 语速 = 总字数 / 总时长(分钟) return total_chars / (total_duration / 60) def analyze_volume(self, wav_file, segments, sample_rate): """改进的音量分析 - 使用librosa计算RMS分贝值""" if not segments: return {"mean": -60, "std": 0} # 使用soundfile加载音频(更高效) try: y, sr = sf.read(wav_file, dtype='float32') if sr != sample_rate: y = librosa.resample(y, orig_sr=sr, target_sr=sample_rate) sr = sample_rate except Exception: # 回退到librosa y, sr = librosa.load(wav_file, sr=sample_rate, mono=True) all_dB = [] for start, end in segments: start_sample = int(start * sr) end_sample = int(end * sr) # 确保片段在有效范围内 if start_sample < len(y) and end_sample <= len(y): segment_audio = y[start_sample:end_sample] # 计算RMS并转换为dB rms = librosa.feature.rms(y=segment_audio)[0] dB = librosa.amplitude_to_db(rms, ref=1.0) # 使用标准参考值 all_dB.extend(dB) if not all_dB: return {"mean": -60, "std": 0} return { "mean": float(np.mean(all_dB)), "std": float(np.std(all_dB)) } def analyze_resolution(self, agent_text, customer_text, resolution_keywords): """分析问题解决率(使用更智能的匹配)""" # 检查客户是否提到问题 problem_patterns = [ "问题", "故障", "解决", "怎么办", "如何", "为什么", "不行", "不能", "无法", "错误", "bug", "issue", "疑问", "咨询" ] problem_regex = re.compile("|".join(problem_patterns)) has_problem = bool(problem_regex.search(customer_text)) # 检查客服是否提供解决方案 solution_regex = re.compile("|".join(re.escape(k) for k in resolution_keywords)) solution_found = bool(solution_regex.search(agent_text)) # 如果没有检测到问题,则认为已解决 if not has_problem: return True return solution_found def stop(self): """停止分析""" self.running = False self.message.emit("正在停止分析...") class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("外呼电话录音包质检分析系统") self.setGeometry(100, 100, 1000, 700) self.setStyleSheet(""" QMainWindow { background-color: #f0f0f0; } QGroupBox { font-weight: bold; border: 1px solid gray; border-radius: 5px; margin-top: 1ex; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 5px; } QPushButton { background-color: #4CAF50; color: white; border: none; padding: 5px 10px; border-radius: 3px; } QPushButton:hover { background-color: #45a049; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } QProgressBar { border: 1px solid grey; border-radius: 3px; text-align: center; } QProgressBar::chunk { background-color: #4CAF50; width: 10px; } QTextEdit { font-family: Consolas, Monaco, monospace; } """) # 初始化变量 self.audio_files = [] self.keyword_file = "" self.whisper_model_path = "./models/whisper-small" self.pyannote_model_path = "./models/pyannote-speaker-diarization" self.emotion_model_path = "./models/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment" self.output_dir = os.path.expanduser("~/质检报告") # 创建主控件 central_widget = QWidget() self.setCentralWidget(central_widget) main_layout = QVBoxLayout(central_widget) main_layout.setSpacing(10) main_layout.setContentsMargins(15, 15, 15, 15) # 文件选择区域 file_group = QGroupBox("文件选择") file_layout = QVBoxLayout(file_group) file_layout.setSpacing(8) # 音频文件选择 audio_layout = QHBoxLayout() self.audio_label = QLabel("音频文件/文件夹:") audio_layout.addWidget(self.audio_label) self.audio_path_edit = QLineEdit() self.audio_path_edit.setPlaceholderText("请选择音频文件或文件夹") audio_layout.addWidget(self.audio_path_edit, 3) self.audio_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.audio_browse_btn.clicked.connect(self.browse_audio) audio_layout.addWidget(self.audio_browse_btn) file_layout.addLayout(audio_layout) # 关键词文件选择 keyword_layout = QHBoxLayout() self.keyword_label = QLabel("关键词文件:") keyword_layout.addWidget(self.keyword_label) self.keyword_path_edit = QLineEdit() self.keyword_path_edit.setPlaceholderText("请选择Excel格式的关键词文件") keyword_layout.addWidget(self.keyword_path_edit, 3) self.keyword_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.keyword_browse_btn.clicked.connect(self.browse_keyword) keyword_layout.addWidget(self.keyword_browse_btn) file_layout.addLayout(keyword_layout) main_layout.addWidget(file_group) # 模型设置区域 model_group = QGroupBox("模型设置") model_layout = QVBoxLayout(model_group) model_layout.setSpacing(8) # Whisper模型路径 whisper_layout = QHBoxLayout() whisper_layout.addWidget(QLabel("Whisper模型路径:")) self.whisper_edit = QLineEdit(self.whisper_model_path) whisper_layout.addWidget(self.whisper_edit, 3) model_layout.addLayout(whisper_layout) # Pyannote模型路径 pyannote_layout = QHBoxLayout() pyannote_layout.addWidget(QLabel("Pyannote模型路径:")) self.pyannote_edit = QLineEdit(self.pyannote_model_path) pyannote_layout.addWidget(self.pyannote_edit, 3) model_layout.addLayout(pyannote_layout) # 情感分析模型路径 emotion_layout = QHBoxLayout() emotion_layout.addWidget(QLabel("情感分析模型路径:")) self.emotion_edit = QLineEdit(self.emotion_model_path) emotion_layout.addWidget(self.emotion_edit, 3) model_layout.addLayout(emotion_layout) # 输出目录 output_layout = QHBoxLayout() output_layout.addWidget(QLabel("输出目录:")) self.output_edit = QLineEdit(self.output_dir) self.output_edit.setPlaceholderText("请选择报告输出目录") output_layout.addWidget(self.output_edit, 3) self.output_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.output_browse_btn.clicked.connect(self.browse_output) output_layout.addWidget(self.output_browse_btn) model_layout.addLayout(output_layout) main_layout.addWidget(model_group) # 控制按钮区域 control_layout = QHBoxLayout() control_layout.setSpacing(10) self.start_btn = QPushButton("开始分析") self.start_btn.setStyleSheet("background-color: #2196F3;") self.start_btn.clicked.connect(self.start_analysis) control_layout.addWidget(self.start_btn) self.stop_btn = QPushButton("停止分析") self.stop_btn.setStyleSheet("background-color: #f44336;") self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_analysis) self.stop_btn.setEnabled(False) control_layout.addWidget(self.stop_btn) self.clear_btn = QPushButton("清空") self.clear_btn.clicked.connect(self.clear_all) control_layout.addWidget(self.clear_btn) main_layout.addLayout(control_layout) # 进度条 self.progress_bar = QProgressBar() self.progress_bar.setValue(0) self.progress_bar.setFormat("就绪") self.progress_bar.setMinimumHeight(25) main_layout.addWidget(self.progress_bar) # 日志输出区域 log_group = QGroupBox("分析日志") log_layout = QVBoxLayout(log_group) self.log_text = QTextEdit() self.log_text.setReadOnly(True) log_layout.addWidget(self.log_text) main_layout.addWidget(log_group, 1) # 给日志区域更多空间 # 状态区域 status_layout = QHBoxLayout() self.status_label = QLabel("状态: 就绪") status_layout.addWidget(self.status_label, 1) self.file_count_label = QLabel("已选择0个音频文件") status_layout.addWidget(self.file_count_label) main_layout.addLayout(status_layout) # 初始化分析线程 self.analysis_thread = None def browse_audio(self): """浏览音频文件或文件夹""" options = QFileDialog.Options() files, _ = QFileDialog.getOpenFileNames( self, "选择音频文件", "", "音频文件 (*.mp3 *.wav *.amr *.ogg *.flac *.m4a);;所有文件 (*)", options=options ) if files: self.audio_files = files self.audio_path_edit.setText("; ".join(files)) self.file_count_label.setText(f"已选择{len(files)}个音频文件") self.log_text.append(f"已选择{len(files)}个音频文件") def browse_keyword(self): """浏览关键词文件""" options = QFileDialog.Options() file, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择关键词文件", "", "Excel文件 (*.xlsx *.xls);;所有文件 (*)", options=options ) if file: self.keyword_file = file self.keyword_path_edit.setText(file) self.log_text.append(f"已选择关键词文件: {file}") def browse_output(self): """浏览输出目录""" options = QFileDialog.Options() directory = QFileDialog.getExistingDirectory( self, "选择输出目录", self.output_dir, options=options ) if directory: self.output_dir = directory self.output_edit.setText(directory) self.log_text.append(f"输出目录设置为: {directory}") def start_analysis(self): """开始分析""" if not self.audio_files: self.show_warning("请先选择音频文件") return if not self.keyword_file: self.show_warning("请先选择关键词文件") return if not os.path.exists(self.keyword_file): self.show_warning("关键词文件不存在,请重新选择") return # 检查模型路径 model_paths = [ self.whisper_edit.text(), self.pyannote_edit.text(), self.emotion_edit.text() ] for path in model_paths: if not os.path.exists(path): self.show_warning(f"模型路径不存在: {path}") return # 更新模型路径 self.whisper_model_path = self.whisper_edit.text() self.pyannote_model_path = self.pyannote_edit.text() self.emotion_model_path = self.emotion_edit.text() self.output_dir = self.output_edit.text() # 创建输出目录 os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True) self.log_text.append("开始分析...") self.start_btn.setEnabled(False) self.stop_btn.setEnabled(True) self.status_label.setText("状态: 分析中...") self.progress_bar.setFormat("分析中... 0%") self.progress_bar.setValue(0) # 创建并启动分析线程 self.analysis_thread = AnalysisThread( self.audio_files, self.keyword_file, self.whisper_model_path, self.pyannote_model_path, self.emotion_model_path ) self.analysis_thread.progress.connect(self.update_progress) self.analysis_thread.message.connect(self.log_text.append) self.analysis_thread.analysis_complete.connect(self.on_analysis_complete) self.analysis_thread.error.connect(self.on_analysis_error) self.analysis_thread.finished.connect(self.on_analysis_finished) self.analysis_thread.start() def update_progress(self, value): """更新进度条""" self.progress_bar.setValue(value) self.progress_bar.setFormat(f"分析中... {value}%") def stop_analysis(self): """停止分析""" if self.analysis_thread and self.analysis_thread.isRunning(): self.analysis_thread.stop() self.log_text.append("正在停止分析...") self.stop_btn.setEnabled(False) def clear_all(self): """清空所有内容""" self.audio_files = [] self.keyword_file = "" self.audio_path_edit.clear() self.keyword_path_edit.clear() self.log_text.clear() self.progress_bar.setValue(0) self.progress_bar.setFormat("就绪") self.status_label.setText("状态: 就绪") self.file_count_label.setText("已选择0个音频文件") self.log_text.append("已清空所有内容") def show_warning(self, message): """显示警告消息""" QMessageBox.warning(self, "警告", message) self.log_text.append(f"警告: {message}") def on_analysis_complete(self, result): """分析完成处理""" try: self.log_text.append("正在生成报告...") if not result.get("results"): self.log_text.append("警告: 没有生成任何分析结果") return # 生成Excel报告 excel_path = os.path.join(self.output_dir, "质检分析报告.xlsx") self.generate_excel_report(result, excel_path) # 生成Word报告 word_path = os.path.join(self.output_dir, "质检分析报告.docx") self.generate_word_report(result, word_path) self.log_text.append(f"分析报告已保存至: {excel_path}") self.log_text.append(f"可视化报告已保存至: {word_path}") self.log_text.append("分析完成!") self.status_label.setText(f"状态: 分析完成!报告保存至: {self.output_dir}") self.progress_bar.setFormat("分析完成!") # 显示完成消息 QMessageBox.information( self, "分析完成", f"分析完成!报告已保存至:\n{excel_path}\n{word_path}" ) except Exception as e: import traceback error_msg = f"生成报告时出错: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}" self.log_text.append(error_msg) logger.error(error_msg) def on_analysis_error(self, message): """分析错误处理""" self.log_text.append(f"错误: {message}") self.status_label.setText("状态: 发生错误") self.progress_bar.setFormat("发生错误") QMessageBox.critical(self, "分析错误", message) def on_analysis_finished(self): """分析线程结束处理""" self.start_btn.setEnabled(True) self.stop_btn.setEnabled(False) def generate_excel_report(self, result, output_path): """生成Excel报告(增强健壮性)""" try: # 从结果中提取数据 data = [] for res in result['results']: data.append({ "文件名": res['file_name'], "音频时长(秒)": res['duration'], "开场白检查": "通过" if res['opening_check'] else "未通过", "结束语检查": "通过" if res['closing_check'] else "未通过", "服务禁语检查": "通过" if not res['forbidden_check'] else "未通过", "客服情感": res['agent_emotion']['label'], "客服情感得分": res['agent_emotion']['score'], "客户情感": res['customer_emotion']['label'], "客户情感得分": res['customer_emotion']['score'], "语速(字/分)": res['speech_rate'], "平均音量(dB)": res['volume_mean'], "音量标准差": res['volume_std'], "问题解决率": "是" if res['resolution_rate'] else "否" }) # 创建DataFrame并保存 df = pd.DataFrame(data) # 尝试使用openpyxl引擎(更稳定) try: df.to_excel(output_path, index=False, engine='openpyxl') except ImportError: df.to_excel(output_path, index=False) # 添加汇总统计 try: with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: summary_data = { "统计项": ["总文件数", "开场白通过率", "结束语通过率", "服务禁语通过率", "问题解决率"], "数值": [ len(result['results']), df['开场白检查'].value_counts().get('通过', 0) / len(df), df['结束语检查'].value_counts().get('通过', 0) / len(df), df['服务禁语检查'].value_counts().get('通过', 0) / len(df), df['问题解决率'].value_counts().get('是', 0) / len(df) ] } summary_df = pd.DataFrame(summary_data) summary_df.to_excel(writer, sheet_name='汇总统计', index=False) except Exception as e: self.log_text.append(f"添加汇总统计时出错: {str(e)}") except Exception as e: raise Exception(f"生成Excel报告失败: {str(e)}") def generate_word_report(self, result, output_path): """生成Word报告(增强健壮性)""" try: doc = Document() # 添加标题 doc.add_heading('外呼电话录音质检分析报告', 0) # 添加基本信息 doc.add_heading('分析概况', level=1) doc.add_paragraph(f"分析时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") doc.add_paragraph(f"分析文件数量: {len(result['results'])}") doc.add_paragraph(f"关键词文件: {os.path.basename(self.keyword_file)}") # 添加汇总统计 doc.add_heading('汇总统计', level=1) # 创建汇总表格 table = doc.add_table(rows=5, cols=2) table.style = 'Table Grid' # 表头 hdr_cells = table.rows[0].cells hdr_cells[0].text = '统计项' hdr_cells[1].text = '数值' # 计算统计数据 df = pd.DataFrame(result['results']) pass_rates = { "开场白通过率": df['opening_check'].mean() if not df.empty else 0, "结束语通过率": df['closing_check'].mean() if not df.empty else 0, "服务禁语通过率": (1 - df['forbidden_check']).mean() if not df.empty else 0, "问题解决率": df['resolution_rate'].mean() if not df.empty else 0 } # 填充表格 rows = [ ("总文件数", len(result['results'])), ("开场白通过率", f"{pass_rates['开场白通过率']:.2%}"), ("结束语通过率", f"{pass_rates['结束语通过率']:.2%}"), ("服务禁语通过率", f"{pass_rates['服务禁语通过率']:.2%}"), ("问题解决率", f"{pass_rates['问题解决率']:.2%}") ] for i, row_data in enumerate(rows): if i < len(table.rows): row_cells = table.rows[i].cells row_cells[0].text = row_data[0] row_cells[1].text = str(row_data[1]) # 添加情感分析图表 if result['results']: doc.add_heading('情感分析', level=1) # 客服情感分布 agent_emotions = [res['agent_emotion']['label'] for res in result['results']] agent_emotion_counts = pd.Series(agent_emotions).value_counts() if not agent_emotion_counts.empty: fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) agent_emotion_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', ax=ax) ax.set_title('客服情感分布') ax.set_ylabel('') # 移除默认的ylabel plt.tight_layout() # 保存图表到临时文件 chart_path = os.path.join(self.output_dir, "agent_emotion_chart.png") plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight') plt.close() doc.add_picture(chart_path, width=Inches(4)) doc.add_paragraph('图1: 客服情感分布') # 客户情感分布 customer_emotions = [res['customer_emotion']['label'] for res in result['results']] customer_emotion_counts = pd.Series(customer_emotions).value_counts() if not customer_emotion_counts.empty: fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) customer_emotion_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', ax=ax) ax.set_title('客户情感分布') ax.set_ylabel('') # 移除默认的ylabel plt.tight_layout() chart_path = os.path.join(self.output_dir, "customer_emotion_chart.png") plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight') plt.close() doc.add_picture(chart_path, width=Inches(4)) doc.add_paragraph('图2: 客户情感分布') # 添加详细分析结果 doc.add_heading('详细分析结果', level=1) # 创建详细表格 table = doc.add_table(rows=1, cols=6) table.style = 'Table Grid' # 表头 hdr_cells = table.rows[0].cells headers = ['文件名', '开场白', '结束语', '禁语', '客服情感', '问题解决'] for i, header in enumerate(headers): hdr_cells[i].text = header # 填充数据 for res in result['results']: row_cells = table.add_row().cells row_cells[0].text = res['file_name'] row_cells[1].text = "✓" if res['opening_check'] else "✗" row_cells[2].text = "✓" if res['closing_check'] else "✗" row_cells[3].text = "✗" if res['forbidden_check'] else "✓" row_cells[4].text = res['agent_emotion']['label'] row_cells[5].text = "✓" if res['resolution_rate'] else "✗" # 保存文档 doc.save(output_path) except Exception as e: raise Exception(f"生成Word报告失败: {str(e)}") if __name__ == "__main__": # 检查是否安装了torch try: import torch except ImportError: print("警告: PyTorch 未安装,情感分析可能无法使用GPU加速") app = QApplication(sys.argv) # 设置应用样式 app.setStyle("Fusion") window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())

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轻便实用的Java库类查询工具介绍

标题 "java2库类查询" 和描述表明,所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包(SDK)中包含的所有应用程序编程接口(API)类。通过这样的工具,开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便,这表明其占用的系统资源相对较少,同时提供直观的用户界面,使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点: 1. Java SDK:Java的软件开发工具包(SDK)是Java平台的一部分,提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API,为开发者提供了编程界面,使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询:这个功能对于开发者来说非常关键,因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率,减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性:软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要,比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性:软件的方便性通常关联于其用户界面设计,一个直观、易用的界面可以让用户快速上手,并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API:一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API,这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包,以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知,这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点: - Java:一种广泛用于企业级应用、移动应用(如Android应用)、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库:在Java中,库是一组预打包的类和接口,它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库,以支持各种常见的任务和功能。 - 查询:查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说,这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后,压缩包文件列表包含了两个文件:“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件,而“java.dit”可能是一个数据文件,用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联,但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式,或是一个打字错误。 总结来说,"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具,它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程,减少查找Java类文档的时间大有裨益,尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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【Zotero 7终极指南】:新手必备!Attanger插件全攻略与数据同步神技

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