跟连乐一起学Scala-文件和正则表达式

本文介绍Scala中文件的读写操作方法,包括文本文件的读取、字符逐个处理、从URL读取内容及二进制文件读取等,并详细讲解了正则表达式的使用方式。
文件和正则表达式

读取行

import scala.io.Source

val source = Source.fromFiles("myFile.txt", "UTF-8")
//第一个参数可以是字符串或者是java.io.File

val lineIterator = source.getLines
//得到的结果是一个迭代器

//处理
for(i <- lineIterator) //处理i

//处理成字符串:
val contents = source.mkString

//关闭
source.close()

读取字符

val source = Source.fromFile("myFile.txt", "UTF-8")
val iter = source.buffered
while (iter.hasNext) {
    if (iter.head是符合预期的) 
        //处理iter.next
    else 
        ...
}
source.close()

从URL或其他源读取

val source1 = Source.fromURL("http://www.baidu.com", "UTF-8")
val source2 = Source.fromString("Hello world!")

读取二进制文件

Scala中没有提供读取二进制文件的方法。你需要使用Java类库。

val file = new File(fileName)
val in = new FileInputStream(file)
val bytes = new Array[Byte](file.length.toInt)
in.read(bytes)
in.close()

写入文本文件

Scala中没有内建的对写入文件的支持。要写入文本文件,可使用java.io.PrintWriter

val out = new PrintWriter("text.txt")
for(i <- 1 to 100) out.println(i)
out.close()

访问目录

import java.io.File

def subdirs(dir: File): Iterator[File] = {
    val children = dir.listFiles.filter(_.isDirectory)
    children.toIterator ++ children.toItrerator.flatMap(subdirs _)
}

序列化

@SerialVersionUID(87L) class Person extends Serializable
//Serializable 特质定义在Scala包,因此不需要显式引入。
val fred = new Person(...)
import java.io._
val out = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("/home/lianle/tmp/test.obj"))
out.writeObject(fred)
out.close()
val in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("/home/lianle/tmp/test.obj"))
val saveFred = in.readObject().asInstanceOf[Person]

进程控制

Scala可以和*nux中的shell很好的相处。

import sys.process._
"ls -al .." !  //显示上层目录的所有文件

val result = "ls -al .." !!  //将结果以字符串形式返回

"ls -al .." #| "grep sec" !  //将输出以管道形式传送到另一个程序

"ls -al .." #> new File("out.txt") !   //将输出重定向到文件

"ls -al .." #>> new File("out.txt") !   //将输出追加到文件

"grep sec" #< new File("out.txt") !  //将某个文件内容作为输入

"grep Scala" #< new URL("www.baidu.com") ! //从URL重定向输入

正则表达式

val numPattern = "[0-9]+".r

for(matchString <- numPattern.findAllIn("99 bottles, 98 bottles"))
//处理matchString

要检查是否某个字符串的开始部分能匹配,使用findPrefixOf:

numPattern.findPrefixOf("99 bottles, 98 bottles")

替换:

numPattern.replaceFirstIn("99 bottles, 98 bottles", "XX")

numPattern.replaceAllIn("99 bottles, 98 bottles", "XX")
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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