try_next_item

时间: 2025-04-05 21:16:43 浏览: 16
### 实现 `try next item` 的功能逻辑 在 HarmonyOS 开发环境中,要实现类似于 `try next item` 的功能逻辑,通常可以通过以下方式完成: #### 1. **核心思路** 通过监听用户的交互行为(如点击按钮或手势滑动),触发切换至下一个项目的逻辑。此过程涉及数据管理和界面更新两部分。 - 数据管理方面,需维护当前选中的项目索引,并在此基础上计算目标项的索引。 - 界面更新则依赖于动画效果和视图刷新机制,确保用户体验流畅[^3]。 --- #### 2. **代码实现** 以下是基于 HarmonyOS 的具体实现方法: ##### (1) 初始化变量 定义一个全局变量用于存储当前选中项目的索引值。 ```javascript let currentIndex = 0; // 当前选中项目的索引,默认为第一个 const items = ["Item 1", "Item 2", "Item 3", "Item 4"]; // 假设这是项目列表 ``` ##### (2) 切换逻辑函数 编写一个函数来处理 “next” 操作的核心逻辑。 ```javascript function tryNextItem() { if (currentIndex >= items.length - 1) { // 如果已经是最后一个项目,则不执行任何操作 console.log("Already at the last item."); return; } currentIndex++; // 更新索引值 updateUI(currentIndex); // 调用 UI 更新函数 } ``` ##### (3) 用户交互绑定 将上述逻辑绑定到具体的用户交互事件上,比如按钮点击或者手势检测。 ```javascript // 绑定到按钮点击事件 button.onClick(() => { tryNextItem(); }); ``` 对于手势支持的情况,可以利用触摸事件进行更复杂的控制。 ```javascript component.onTouch(event => { if (event.action === 'swipeLeft') { // 左滑表示进入下一项 tryNextItem(); } else if (event.action === 'swipeRight' && currentIndex > 0) { // 右滑返回上一项 currentIndex--; updateUI(currentIndex); } }); ``` ##### (4) 动画与状态同步 为了提升体验,在切换过程中加入平滑过渡动画。 ```javascript function updateUI(index) { const animationDuration = 300; // 动画持续时间,单位 ms component.animate({ translateX: index * -100, // 假设每项宽度为屏幕宽的一半 duration: animationDuration, curve: CurveEaseInOut }, () => { console.log(`Switched to Item ${index + 1}`); }); } ``` 以上代码片段展示了如何动态调整显示的内容并配合视觉反馈给用户提供更好的交互感受。 --- #### 3. **注意事项** - **边界条件**:当到达最后一项时应停止进一步移动;同样地,如果处于首项也不允许继续向前跳转。 - **性能考量**:频繁的数据变更可能引起卡顿现象,因此推荐采用虚拟化技术减少不必要的渲染开销。 - **异常捕捉**:考虑到实际场景复杂多变,务必做好错误防护措施以防程序崩溃。 --- ###
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from DrissionPage import ChromiumPage import csv import re page = ChromiumPage() m = 1 url_csv = r"C:\Users\张雅莉\get_url.csv" result = r"C:\Users\张雅莉\result.csv" with open(fr"{url_csv}", 'r',encoding="utf-8") as f: csvReader = csv.reader(f) for row in csvReader: url = row[1] page.get(url) try: site = page.ele('x://*[@class="baseInfoText"]',timeout=2).attr('text') except: site = '' try: heat = page.ele('x://*[@id="__next"]/div[3]/div/div[3]/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/div',timeout=2).attr('text') except: heat = '' try: open_time = page.ele('x://*[@id="__next"]/div[3]/div/div[4]/div[1]/div[2]/div/div[4]',timeout=2).attr('text') except: open_time = '' try: service_facility = page.ele('x://*[@id="__next"]/div[3]/div/div[4]/div[1]/div[2]/div/div[6]',timeout=2).attr('text') except: service_facility = '' try: presentation = page.ele('x://*[@id="__next"]/div[3]/div/div[4]/div[1]/div[2]/div/div[2]',timeout=2).attr('text') except: presentation = '' try: sum_text = page.ele('x://*[@id="commentModule"]/div[1]',timeout=2).attr('text') sum = int(re.search(r'\d+', sum_text).group()) # 提取数字 except: sum = 0 try: bad_text = page.ele('x://*[@id="commentModule"]/div[3]/span[last()]',timeout=2).attr('text') bad_comment = int(re.search(r'\d+', bad_text).group()) # 提取数字 except: bad_comment = 0 with open(fr"{result}",'a',encoding='utf-8', newline='') as f: # 在文件夹下创建excel表格 csvWriter = csv.writer(f) csvWriter.writerow([row[0],site,presentation,service_facility,open_time,bad_comment,sum,heat,row[2]]) m+=1 print(m)# 将数据输入 print(sum) print(bad_comment) print(site) print(open_time) print(service_facility) print(presentation修改代码让显示在CSV文件中的内容超出单元格自动截断

from DrissionPage import ChromiumPage import csv page = ChromiumPage() for j in range(270): page.wait(2) list1 = [] list2 = [] list3 = [] page.get('https://you.ctrip.com/sight/zhejiang100065.html') a = page.eles('x:/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/span[1]/a') name = page.eles('x://*[@id="__next"]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[1]') # price = page.eles('x://*[@id="__next"]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[4]/div[2]') price = page.eles('x://*[@class="bottomModule_box__dHx0U"]/div[last()]') # print(a) for l in a: list1.append(l.attr('href')) print(l.attr('href')) for x in name: list2.append(x.attr('text')) print(x.attr('text')) for y in price: if len(str(y.attr('text')))>=1: list3.append(y.attr('text')) print(y.attr('text')) else: list3.append('') print('1') list2.pop(0) for i,j,k in zip(list2,list1,list3): with open(fr"C:\Users\张雅莉\get_url.csv",'a',encoding='utf-8', newline='') as f: # 在文件夹下创建excel表格 csvWriter = csv.writer(f) csvWriter.writerow([i,j,k]) # 将数据输入 page.ele('x://*[@id="__next"]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div[12]/ul/li[@title="Next Page"]/a').click() # print(j) # page.wait(5) # print(len(list1)) # print(list1) from DrissionPage import ChromiumPage import csv page = ChromiumPage() for j in range(270): page.wait(2) list1 = [] list2 = [] list3 = [] page.get('https://you.ctrip.com/sight/zhejiang100065.html') a = page.eles('x:/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/span[1]/a') name = page.eles('x://*[@id="__next"]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[1]') # price = page.eles('x://*[@id="__next"]/div[3]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[2]/div[4]/div[2]') price = page.eles('x://*[@class="bottomModule_box__dHx0U"]/div[last()]') # print(a) for l in a:怎么改成requests库代码

帮我把启用GPU加速和核心反检测配置,加到下面代码里from DrissionPage import ChromiumPage import time from datetime import datetime import pymysql # -------------------- 数据库配置 -------------------- DB_CONFIG = { 'host': 'localhost', 'user': 'root', 'password': '201515abc', 'database': 'jd', 'port': 3306, 'charset': 'utf8mb4' } # -------------------- 初始化浏览器 -------------------- page = ChromiumPage() # 检测验证码函数 def check_captcha(): # 这里假设验证码页面会有特定的元素,如“快速验证”按钮 captcha_element = page.ele('text=快速验证', timeout=1) if captcha_element: print("检测到验证码,请手动完成验证后按回车键继续...") input() # -------------------- 用户输入与页面加载 -------------------- keyword = input("请输入商品名称:") base_url = f'https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&stock=1&click=0' page.get(base_url) time.sleep(1) check_captcha() # -------------------- 获取总页数 -------------------- click_count = 1 # 默认1页 try: total_pages_element = page.ele('xpath=//*[@id="J_topPage"]/span/i') click_count = int(total_pages_element.text) except Exception as e: print(f"获取总页数失败,使用默认值: {e}") # -------------------- 数据爬取 -------------------- all_item_data = [] for _ in range(click_count): # 滚动页面确保元素加载 page.scroll.to_bottom() time.sleep(3) # 固定等待时间 # 提取商品数据 for div in page.eles('.:gl-item'): item_data = { 'SKU': div.attr('data-sku') or '未获取', '店铺名': div.ele('css:.curr-shop').text if div.ele('css:.curr-shop', timeout=0.1) else '无店铺', '类目ID': div.ele('css:.p-img div[data-catid]').attr('data-catid') if div.ele( 'css:.p-img div[data-catid]', timeout=0.1) else '未获取' } all_item_data.append(item_data) # 点击下一页 if _ < click_count - 1: try: next_btn = page.ele('xpath=//a[@class="pn-next"]', timeout=5) next_btn.click() time.sleep(3) check_captcha() # 点击下一页后添加验证码检测 except Exception as e: print(f"翻页失败: {e}") break # --------

sy@ubuntu:~/Workspace/P4/staint-cc-main/staint-cc-main/train-code/rllib/single$ python3 train.py 2025-03-05 22:39:02,223 INFO worker.py:1528 -- Started a local Ray instance. 2025-03-05 22:39:02,797 INFO ppo.py:379 -- In multi-agent mode, policies will be optimized sequentially by the multi-GPU optimizer. Consider setting simple_optimizer=True if this doesn't work for you. 2025-03-05 22:39:02,798 INFO algorithm.py:457 -- Current log_level is WARN. For more information, set 'log_level': 'INFO' / 'DEBUG' or use the -v and -vv flags. 0 0 rlccstate_1001 订阅成功 2025-03-05 22:39:03,214 WARNING util.py:66 -- Install gputil for GPU system monitoring. save at 0 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 81, in <module> print(algo.train()) File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/tune/trainable/trainable.py", line 355, in train raise skipped from exception_cause(skipped) File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/tune/trainable/trainable.py", line 352, in train result = self.step() File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/algorithms/algorithm.py", line 772, in step results, train_iter_ctx = self._run_one_training_iteration() File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/algorithms/algorithm.py", line 2953, in _run_one_training_iteration num_recreated += self.try_recover_from_step_attempt( File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/algorithms/algorithm.py", line 2622, in try_recover_from_step_attempt raise error File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/algorithms/algorithm.py", line 2948, in _run_one_training_iteration results = self.training_step() File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/algorithms/ppo/ppo.py", line 408, in training_step train_batch = synchronous_parallel_sample( File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/execution/rollout_ops.py", line 97, in synchronous_parallel_sample sample_batches = [worker_set.local_worker().sample()] File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/evaluation/rollout_worker.py", line 828, in sample batches = [self.input_reader.next()] File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/evaluation/sampler.py", line 92, in next batches = [self.get_data()] File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/evaluation/sampler.py", line 285, in get_data item = next(self._env_runner) File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/evaluation/sampler.py", line 660, in _env_runner unfiltered_obs, rewards, dones, infos, off_policy_actions = base_env.poll() File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/env/vector_env.py", line 364, in poll self.new_obs = self.vector_env.vector_reset() File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/env/vector_env.py", line 256, in vector_reset obs = self.reset_at(i) File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/env/vector_env.py", line 274, in reset_at raise e File "/home/sy/.local/lib/python3.8/site-packages/ray/rllib/env/vector_env.py", line 267, in reset_at obs = self.envs[index].reset() File "train.py", line 35, in reset return self.env.reset() File "/home/sy/Workspace/P4/staint-cc-main/staint-cc-main/rlcc-playground-mininet/gym-rlcc/gym_rlcc/envs/rlcc_world_rllib.py", line 296, in reset self.state = self._get_obs() File "/home/sy/Workspace/P4/staint-cc-main/staint-cc-main/rlcc-playground-mininet/gym-rlcc/gym_rlcc/envs/rlcc_world_rllib.py", line 275, in _get_obs return np.array(data_list, dtype=np.float32) ValueError: could not convert string to float: 'rlcc_flag:1001'

import requests from lxml import etree # 目标URL url = "http://bbs.itheima.com/forum-425-1.html" # 请求头,模拟浏览器行为 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } def fetch_data(url): """发送请求获取页面内容""" response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: print("Failed to retrieve data") return None def parse(html_content): """解析HTML并提取帖子信息""" tree = etree.HTML(html_content) # 根据提供的信息构建XPath表达式 items = tree.xpath('//tbody[starts-with(@id, "normalthread_")]') posts_info = [] for item in items: try: # 提取标题和链接 title_element = item.xpath('.//a[contains(@class, "x") and contains(@class, "xst")]')[0] title = title_element.text link = title_element.attrib['href'] # 提取作者,这里假设作者的名字位于具有 class="y" 的元素内的 c="1" 属性元素 author_elements = item.xpath('.//i[@class="y"]//a[@c="1"]') if author_elements: author = author_elements[0].text.strip() else: author = 'Unknown' # 提取发布时间 post_time = 'Unknown' # 查找具有 c="1" 属性的 标签,然后查找其后跟随的第一个文本节点 for a_tag in item.xpath('.//i[@class="y"]//a[@c="1"]'): next_text = a_tag.xpath('following-sibling::text()[1]') if next_text: post_time = next_text[0].strip() break # 一旦找到匹配项就退出循环 post_info = { 'title': title, 'link': link, 'author': author, 'post_time': post_time, } posts_info.append(post_info) print(f"Parsed post: {title}") # 调试输出 except Exception as e: print(f"Error while parsing an item: {e}") continue return posts_

/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/tyro/_parsers.py:332: UserWarning: The field model.action-expert-variant is annotated with type typing.Literal['dummy', 'gemma_300m', 'gemma_2b', 'gemma_2b_lora'], but the default value gemma_300m_lora has type <class 'str'>. We'll try to handle this gracefully, but it may cause unexpected behavior. warnings.warn(message) 19:07:30.004 [I] Running on: shuo-hp (10287:train.py:195) INFO:2025-05-12 19:07:30,228:jax._src.xla_bridge:945: Unable to initialize backend 'rocm': module 'jaxlib.xla_extension' has no attribute 'GpuAllocatorConfig' 19:07:30.228 [I] Unable to initialize backend 'rocm': module 'jaxlib.xla_extension' has no attribute 'GpuAllocatorConfig' (10287:xla_bridge.py:945) INFO:2025-05-12 19:07:30,228:jax._src.xla_bridge:945: Unable to initialize backend 'tpu': INTERNAL: Failed to open libtpu.so: libtpu.so: cannot open shared object file: No such file or directory 19:07:30.228 [I] Unable to initialize backend 'tpu': INTERNAL: Failed to open libtpu.so: libtpu.so: cannot open shared object file: No such file or directory (10287:xla_bridge.py:945) 19:07:30.500 [I] Wiped checkpoint directory /home/shuo/VLA/openpi/checkpoints/pi0_ours_aloha/your_experiment_name (10287:checkpoints.py:25) 19:07:30.500 [I] Created BasePyTreeCheckpointHandler: pytree_metadata_options=PyTreeMetadataOptions(support_rich_types=False), array_metadata_store=None (10287:base_pytree_checkpoint_handler.py:332) 19:07:30.500 [I] Created BasePyTreeCheckpointHandler: pytree_metadata_options=PyTreeMetadataOptions(support_rich_types=False), array_metadata_store=None (10287:base_pytree_checkpoint_handler.py:332) 19:07:30.500 [I] [thread=MainThread] Failed to get flag value for EXPERIMENTAL_ORBAX_USE_DISTRIBUTED_PROCESS_ID. (10287:multihost.py:375) 19:07:30.500 [I] [process=0][thread=MainThread] CheckpointManager init: checkpointers=None, item_names=None, item_handlers={'assets': <openpi.training.checkpoints.CallbackHandler object at 0x72e5cae0ff50>, 'train_state': <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa0e90>, 'params': <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa05d0>}, handler_registry=None (10287:checkpoint_manager.py:622) 19:07:30.501 [I] Deferred registration for item: "assets". Adding handler <openpi.training.checkpoints.CallbackHandler object at 0x72e5cae0ff50> for item "assets" and save args <class 'openpi.training.checkpoints.CallbackSave'> and restore args <class 'openpi.training.checkpoints.CallbackRestore'> to _handler_registry. (10287:composite_checkpoint_handler.py:239) 19:07:30.501 [I] Deferred registration for item: "train_state". Adding handler <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa0e90> for item "train_state" and save args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeSaveArgs'> and restore args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeRestoreArgs'> to _handler_registry. (10287:composite_checkpoint_handler.py:239) 19:07:30.501 [I] Deferred registration for item: "params". Adding handler <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa05d0> for item "params" and save args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeSaveArgs'> and restore args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeRestoreArgs'> to _handler_registry. (10287:composite_checkpoint_handler.py:239) 19:07:30.501 [I] Deferred registration for item: "metrics". Adding handler <orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonCheckpointHandler object at 0x72e5cad7fd10> for item "metrics" and save args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonSaveArgs'> and restore args <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonRestoreArgs'> to _handler_registry. (10287:composite_checkpoint_handler.py:239) 19:07:30.501 [I] Initialized registry DefaultCheckpointHandlerRegistry({('assets', <class 'openpi.training.checkpoints.CallbackSave'>): <openpi.training.checkpoints.CallbackHandler object at 0x72e5cae0ff50>, ('assets', <class 'openpi.training.checkpoints.CallbackRestore'>): <openpi.training.checkpoints.CallbackHandler object at 0x72e5cae0ff50>, ('train_state', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeSaveArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa0e90>, ('train_state', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeRestoreArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa0e90>, ('params', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeSaveArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa05d0>, ('params', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeRestoreArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.pytree_checkpoint_handler.PyTreeCheckpointHandler object at 0x72e5cafa05d0>, ('metrics', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonSaveArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonCheckpointHandler object at 0x72e5cad7fd10>, ('metrics', <class 'orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonRestoreArgs'>): <orbax.checkpoint._src.handlers.json_checkpoint_handler.JsonCheckpointHandler object at 0x72e5cad7fd10>}). (10287:composite_checkpoint_handler.py:508) 19:07:30.501 [I] orbax-checkpoint version: 0.11.1 (10287:abstract_checkpointer.py:35) 19:07:30.501 [I] [process=0][thread=MainThread] Using barrier_sync_fn: <function get_barrier_sync_fn.<locals>.<lambda> at 0x72e5cacb85e0> timeout: 7200 secs and primary_host=0 for async checkpoint writes (10287:async_checkpointer.py:80) 19:07:30.501 [I] Found 0 checkpoint steps in /home/shuo/VLA/openpi/checkpoints/pi0_ours_aloha/your_experiment_name (10287:checkpoint_manager.py:1528) 19:07:30.501 [I] Saving root metadata (10287:checkpoint_manager.py:1569) 19:07:30.501 [I] [process=0][thread=MainThread] Skipping global process sync, barrier name: CheckpointManager:save_metadata (10287:multihost.py:293) 19:07:30.501 [I] [process=0][thread=MainThread] CheckpointManager created, primary_host=0, CheckpointManagerOptions=CheckpointManagerOptions(save_interval_steps=1, max_to_keep=1, keep_time_interval=None, keep_period=5000, should_keep_fn=None, best_fn=None, best_mode='max', keep_checkpoints_without_metrics=True, step_prefix=None, step_format_fixed_length=None, step_name_format=None, create=False, cleanup_tmp_directories=False, save_on_steps=frozenset(), single_host_load_and_broadcast=False, todelete_subdir=None, enable_background_delete=False, read_only=False, enable_async_checkpointing=True, async_options=AsyncOptions(timeout_secs=7200, barrier_sync_fn=None, post_finalization_callback=None, create_directories_asynchronously=False), multiprocessing_options=MultiprocessingOptions(primary_host=0, active_processes=None, barrier_sync_key_prefix=None), should_save_fn=None, file_options=FileOptions(path_permission_mode=None), save_root_metadata=True, temporary_path_class=None, save_decision_policy=None), root_directory=/home/shuo/VLA/openpi/checkpoints/pi0_ours_aloha/your_experiment_name: <orbax.checkpoint.checkpoint_manager.CheckpointManager object at 0x72e5cadffd10> (10287:checkpoint_manager.py:797) 19:07:30.553 [I] Loaded norm stats from s3://openpi-assets/checkpoints/pi0_base/assets/trossen (10287:config.py:166) Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). 19:07:30.553 [W] Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). (10287:_snapshot_download.py:213) Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). 19:07:30.554 [W] Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). (10287:_snapshot_download.py:213) Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). 19:07:30.555 [W] Returning existing local_dir /home/shuo/VLA/lerobot/aloha-real-data as remote repo cannot be accessed in snapshot_download (None). (10287:_snapshot_download.py:213) Traceback (most recent call last): File "/home/shuo/VLA/openpi/scripts/train.py", line 273, in <module> main(_config.cli()) File "/home/shuo/VLA/openpi/scripts/train.py", line 226, in main batch = next(data_iter) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/training/data_loader.py", line 177, in __iter__ for batch in self._data_loader: File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/training/data_loader.py", line 257, in __iter__ batch = next(data_iter) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 708, in __next__ data = self._next_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1480, in _next_data return self._process_data(data) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1505, in _process_data data.reraise() File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/_utils.py", line 733, in reraise raise exception KeyError: Caught KeyError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 349, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) # type: ignore[possibly-undefined] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 52, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 52, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ~~~~~~~~~~~~^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/training/data_loader.py", line 47, in __getitem__ return self._transform(self._dataset[index]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/transforms.py", line 70, in __call__ data = transform(data) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/transforms.py", line 101, in __call__ return jax.tree.map(lambda k: flat_item[k], self.structure) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/jax/_src/tree.py", line 155, in map return tree_util.tree_map(f, tree, *rest, is_leaf=is_leaf) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/jax/_src/tree_util.py", line 358, in tree_map return treedef.unflatten(f(*xs) for xs in zip(*all_leaves)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/.venv/lib/python3.11/site-packages/jax/_src/tree_util.py", line 358, in <genexpr> return treedef.unflatten(f(*xs) for xs in zip(*all_leaves)) ^^^^^^ File "/home/shuo/VLA/openpi/src/openpi/transforms.py", line 101, in <lambda> return jax.tree.map(lambda k: flat_item[k], self.structure) ~~~~~~~~~^^^ KeyError: 'observation.images.cam_low'

import baostock as bs import pandas as pd import numpy as np from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from ta.momentum import RSIIndicator def get_all_a_shares(): """获取所有非ST的A股代码列表""" # 登录baostock bs.login() # 获取股票代码 rs = bs.query_all_stock() data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): data_list.append(rs.get_row_data()) # 转换为DataFrame并过滤 df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) df = df[df['type'] == '1'] # 类型1为A股 df = df[~df['code_name'].str.contains('ST')] # 过滤ST股票 bs.logout() return df[['code', 'code_name']].values.tolist() def get_rsi(stock): """获取单只股票的RSI""" code, name = stock try: # 登录(每个线程需要独立登录) bs.login() # 获取最近60日数据(baostock需要指定日期范围) end_date = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d') start_date = (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=60)).strftime('%Y-%m-%d') rs = bs.query_history_k_data( code, fields="date,close", start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="2" # 后复权 ) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) if len(df) < 30 or df.empty: return None # 类型转换 df['close'] = df['close'].astype(float) if df['close'].iloc[-1] == 0: # 过滤停牌股票 return None # 计算RSI rsi_indicator = RSIIndicator(close=df['close'], window=14) rsi = rsi_indicator.rsi().iloc[-1] bs.logout() # 关闭当前连接 return (code, name, rsi) except Exception as e: return None finally: bs.logout() def main(): # 获取股票列表 stocks = get_all_a_shares() print(f"待处理股票数量:{len(stocks)}") # 多线程处理 results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 降低并发数以符合baostock限制 futures = [executor.submit(get_rsi, stock) for stock in stocks] for future in futures: result = future.result() if result and result[2] < 25: # 筛选RSI<25 results.append(result) # 输出结果 print("\nRSI低于25的股票:") print("代码\t名称\t\tRSI") for item in sorted(results, key=lambda x: x[2]): print(f"{item[0]}\t{item[1][:6]}\t{item[2]:.2f}") if __name__ == "__main__": main()ModuleNotFoundError: No module named 'ta',请修改代码

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【电力系统优化调度】含可再生能源的机组组合优化模型设计:构建经济稳定运行系统(可实现,有问题可联系博主)

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