事件EVENT

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
修改:File "C:\Users\Administrator\Desktop\project\core\event_center.py", line 114 def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] 已重新声明上文定义的无用法的 'subscribe'未使用局部函数 '__init__',从外部作用域隐藏名称 'self'函数中的变量应小写,从外部作用域隐藏名称 'event'代码#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 优化后的事件中心模块 (最终稳定版) """ import logging import threading import uuid import time from enum import Enum, auto from typing import Tuple, Dict, List, Callable, Optional, Any, Set, DefaultDict, Union from collections import defaultdict from dataclasses import dataclass, field from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 初始化日志 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.INFO) class EventType(Enum): """完整事件类型枚举""" # 基础事件类型 MODULE_RUN = auto() ANALYSIS_RESULT = auto() MODULE_ERROR = auto() REGISTER_UI = auto() GET_RESULTS = auto() # 系统事件 SYSTEM_STARTUP = auto() SYSTEM_SHUTDOWN = auto() MODULE_READY = auto() ERROR = auto() # 模块特定事件 INPUT_ANALYSIS_START = auto() INPUT_ANALYSIS_END = auto() COMBINATION_ANALYSIS_START = auto() COMBINATION_ANALYSIS_END = auto() FOLLOW_ANALYSIS_START = auto() FOLLOW_ANALYSIS_UPDATE = auto() TREND_ANALYSIS_REQUEST = auto() TREND_ANALYSIS_REPORT = auto() NUMBER_GENERATION_START = auto() NUMBER_GENERATION_FINISH = auto() # 测试事件 TEST_EVENT = auto() @dataclass class Event: """事件数据类""" type: Union[str, EventType] # 必须放在非默认参数位置 source: str # 必须放在非默认参数位置 target: Optional[str] = None event_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())) token: Optional[str] = None data: Optional[Dict[str, Any]] = field(default_factory=dict) timestamp: float = field(default_factory=time.time) def __post_init__(self): """数据验证和类型转换""" if isinstance(self.type, EventType): self.type = self.type.name if not isinstance(self.type, str) or not self.type: raise ValueError("type 必须是非空字符串或EventType枚举") if not isinstance(self.source, str) or not self.source: raise ValueError("source 必须是非空字符串") class EventCenter: """线程安全的事件中心(最终优化版)""" _instance = None _lock = threading.Lock() _executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10, thread_name_prefix="EventWorker") def __new__(cls): with cls._lock: if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) cls._instance.__initialized = False return cls._instance def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" def __init__(self): self.subscribers = {} if getattr(self, '__initialized', False): return self.__initialized = True self._subscribers: DefaultDict[str, List[Tuple[Callable[[Event], None], Optional[str]]]] = defaultdict(list) self._event_history: Dict[str, Event] = {} self._pending_acks: Set[str] = set() self._ack_timeout = 5.0 self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } def subscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None], token: Optional[str] = None) -> None: """订阅事件(支持token过滤)""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: self._subscribers[event_type_str].append((handler, token)) logger.debug(f"已订阅事件: {event_type_str}, token: {token}") def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] self.subscribers[event_type].append(callback) def publish(self, event_type, data): """发布事件""" if event_type in self.subscribers: for callback in self.subscribers[event_type]: callback(data) def unsubscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None]) -> bool: """取消订阅事件""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: if event_type_str not in self._subscribers: return False before = len(self._subscribers[event_type_str]) self._subscribers[event_type_str] = [ (h, t) for h, t in self._subscribers[event_type_str] if h != handler ] removed = before != len(self._subscribers[event_type_str]) if removed: logger.debug(f"已取消订阅: {event_type_str}") return removed def publish(self, event, require_ack=False, async_handle=True) -> bool: """发布事件(支持同步/异步处理)""" # 增强事件验证 try: # 确保事件有必要的属性 if not hasattr(event, 'type') or not hasattr(event, 'source'): raise AttributeError("事件缺少必要属性: type或source") # 自动生成事件ID(如果缺失) if not hasattr(event, 'event_id') or not event.event_id: event.event_id = str(uuid.uuid4()) # 执行事件验证 if hasattr(event, '__post_init__'): event.__post_init__() else: # 手动验证基本属性 if not isinstance(event.type, (str, EventType)): raise TypeError("type必须是字符串或EventType") if not isinstance(event.source, str) or not event.source: raise ValueError("source必须是非空字符串") except (ValueError, TypeError, AttributeError) as e: # 处理预期的验证错误 logger.error(f"事件验证失败: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as e: # 记录所有其他异常 logger.exception(f"事件验证过程中发生意外错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False # 主事件处理逻辑 try: with self._lock: if event.event_id in self._event_history: logger.warning(f"重复事件ID: {event.event_id}") return False self._event_history[event.event_id] = event self._stats['total_events'] += 1 if require_ack: self._pending_acks.add(event.event_id) handlers = self._get_matching_handlers(event) if not handlers: logger.debug(f"没有处理器订阅: {event.type}") return True if async_handle: self._executor.submit(self._dispatch_event, event, handlers, require_ack) else: self._dispatch_event(event, handlers, require_ack) return True except (KeyError, AttributeError) as e: # 处理内部数据结构错误 logger.error(f"内部数据结构错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as e: # 捕获所有其他异常 logger.exception(f"发布事件时发生未预期错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False def _get_matching_handlers(self, event: Event) -> List[Callable[[Event], None]]: """获取匹配的事件处理器""" with self._lock: return [ h for h, t in self._subscribers.get(event.type, []) if t is None or t == event.token ] def _dispatch_event(self, event: Event, handlers: List[Callable[[Event], None]], require_ack: bool) -> None: """分发事件到处理器""" for handler in handlers: try: handler(event) with self._lock: self._stats['delivered_events'] += 1 logger.debug(f"事件处理成功: {event.event_id[:8]}") except Exception as e: logger.exception(f"处理器异常: {e}") if require_ack and event.target: self._wait_for_ack(event) def _wait_for_ack(self, event: Event) -> None: """等待事件确认""" start = time.time() while time.time() - start < self._ack_timeout: with self._lock: if event.event_id not in self._pending_acks: return time.sleep(0.05) logger.warning(f"事件确认超时: {event.event_id[:8]}") def get_stats(self) -> Dict[str, int]: """获取事件中心统计信息""" with self._lock: return self._stats.copy() def clear(self): """重置事件中心状态(测试专用)""" with self._lock: self._subscribers.clear() self._event_history.clear() self._pending_acks.clear() self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } # 全局单例实例 event_center = EventCenter() # ======================== 完整测试套件 ======================== import pytest from dataclasses import make_dataclass @pytest.fixture def event_center_instance(): """创建独立的EventCenter实例用于测试""" center = EventCenter() center.clear() return center def test_event_subscription(event_center_instance): """测试事件订阅机制""" handled_events = [] def handler(event: Event): handled_events.append(event) # 订阅并发布测试事件 event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler) test_event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"test": "subscription"} ) assert event_center_instance.publish(test_event) is True time.sleep(0.1) # 等待异步处理完成 assert len(handled_events) == 1 assert handled_events[0].data["test"] == "subscription" stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 1 assert stats["delivered_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 def test_event_validation_failure(event_center_instance): """测试无效事件处理""" # 用例1:完全无效的事件对象 class InvalidEvent: pass # 用例2:缺少必要属性的事件 PartialEvent = make_dataclass('PartialEvent', [('type', str)], namespace={'source': None}) partial_event = PartialEvent(type="TEST") # 用例3:属性类型错误的事件 @dataclass class WrongTypeEvent: type: int = 123 # 应该是字符串或EventType source: str = "test" # 用例4:空source属性的事件 @dataclass class EmptySourceEvent: type: str = "TEST" source: str = "" # 空字符串 for invalid_event in [InvalidEvent(), partial_event, WrongTypeEvent(), EmptySourceEvent()]: assert event_center_instance.publish(invalid_event) is False # 验证统计计数 stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 0 assert stats["failed_events"] == 4 assert stats["delivered_events"] == 0 def test_duplicate_event_id(event_center_instance): """测试重复事件ID检测""" event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", event_id="fixed-id-123" ) # 首次发布应成功 assert event_center_instance.publish(event) is True # 重复发布应失败 assert event_center_instance.publish(event) is False stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 # 重复事件不算验证失败 assert stats["delivered_events"] == 0 # 没有订阅者 def test_token_filtering(event_center_instance): """测试基于token的事件过滤""" handled_events = [] def handler(event: Event): handled_events.append(event) # 订阅特定token的事件 event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler, token="secret") # 发布不带token的事件(不应被处理) event1 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"test": "no token"} ) # 发布带错误token的事件(不应被处理) event2 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", token="wrong", data={"test": "wrong token"} ) # 发布正确token的事件(应被处理) event3 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", token="secret", data={"test": "correct token"} ) assert event_center_instance.publish(event1) is True assert event_center_instance.publish(event2) is True assert event_center_instance.publish(event3) is True time.sleep(0.1) # 等待异步处理完成 assert len(handled_events) == 1 assert handled_events[0].data["test"] == "correct token" stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 3 assert stats["delivered_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 def test_async_handling(event_center_instance): """测试异步事件处理""" handled_events = [] def slow_handler(event: Event): time.sleep(0.2) handled_events.append(event) event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, slow_handler) # 发布两个事件 event1 = Event(type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"id": 1}) event2 = Event(type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"id": 2}) # 异步发布 assert event_center_instance.publish(event1) is True assert event_center_instance.publish(event2) is True # 立即检查(应尚未处理) assert len(handled_events) == 0 # 等待足够时间 time.sleep(0.3) assert len(handled_events) == 2 assert {e.data['id'] for e in handled_events} == {1, 2} def test_ack_mechanism(event_center_instance): """测试事件确认机制""" ack_received = False def ack_handler(event: Event): nonlocal ack_received # 模拟目标模块发送ACK if event.type == "ACK": ack_received = True # 从待确认集合中移除 with event_center_instance._lock: if event.data.get("ack_for") in event_center_instance._pending_acks: event_center_instance._pending_acks.remove(event.data["ack_for"]) # 订阅ACK事件(模拟) event_center_instance.subscribe("ACK", ack_handler) # 发布需要ACK的事件 event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", target="test_target", data={"require_ack": True} ) # 发布测试事件(要求ACK) assert event_center_instance.publish(event, require_ack=True) is True # 检查事件是否在待确认集合中 with event_center_instance._lock: assert event.event_id in event_center_instance._pending_acks # 发布ACK事件(模拟目标模块的响应) ack_event = Event( type="ACK", source="test_target", data={"ack_for": event.event_id} ) event_center_instance.publish(ack_event) # 等待ACK处理 time.sleep(0.1) assert ack_received is True # 检查pending_acks应被移除 with event_center_instance._lock: assert event.event_id not in event_center_instance._pending_acks def test_event_auto_id_generation(event_center_instance): """测试自动生成事件ID""" # 创建没有event_id的事件 event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"auto_id": True} ) del event.event_id # 移除自动生成的ID assert event_center_instance.publish(event) is True assert hasattr(event, 'event_id') and event.event_id assert len(event.event_id) == 36 # UUID长度验证 def test_concurrent_publishing(event_center_instance): """测试并发事件发布""" from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor handled_events = [] event_count = 50 def handler(event: Event): handled_events.append(event) event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler) def publish_event(i): event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source=f"thread-{i}", data={"index": i} ) event_center_instance.publish(event) # 使用线程池并发发布事件 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: executor.map(publish_event, range(event_count)) # 等待所有事件处理完成 time.sleep(0.5) assert len(handled_events) == event_count assert len({e.data['index'] for e in handled_events}) == event_count
08-21
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