问题描述
for fab in fabric_names:
print(fab)
for name,creator in zip(designName,creatorName):
for fab_type in fabric_names:
Design_Name = name
Creator_Name = creator
test_swatch_meter = data[1]
fat_quarter_meter = data[2]
meter = data[3]
if (name,creator) not in items_dict.keys():
items_dict[(name,creator)] = {}
itemCount = len(items_dict[(name,creator)].values()) / 4
items_dict[(name,creator)].update({'fabric_name_%02d' %itemCount: fab_type,'test_swatch_meter_%02d' %itemCount: test_swatch_meter,'fat_quarter_meter_%02d' %itemCount: fat_quarter_meter,'meter_%02d' %itemCount: meter})
df = pd.DataFrame.from_dict(items_dict,orient='index').reset_index(drop=False)
df = df.rename(columns={'level_0':'designName','level_1':'screenName'})
df.to_csv('scraped_data.csv',index=False)
这是我的解决方案,但我面临着分段错误的错误。累了将近1:30小时,请检查代码错在哪里。
解决方法
您的 store 向量在使用前尚未分配大小。您可以先使用以下方法指定它的大小:
vector<vector<int>> store( n,vector<int> (n));
这将创建一个大小为 n x n 的二维向量
,这些行:
vector<vector<int>> store;
for(int i=0; i<n; ++i){
for(int j=0; j<n; ++j){
store[i][j]=0;
}
在这里,您没有像数组一样访问内存之前分配内存。 2d
向量有 size 0
。首先使用 push_back()
分配内存或初始化大小为 n x n
的向量。