chore:过滤海城小时数据

jinpengyong

2023-08-25 f9f8f90ac63d6ce3274410d3721b173f40db6e41

 screen-manage/src/main/java/com/moral/api/service/impl/DeviceServiceImpl.java

@@ -22,7 +22,6 @@
import com.moral.constant.RedisConstants;
import com.moral.util.ConvertUtils;
import com.moral.util.DateUtils;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@@ -36,6 +35,8 @@
import java.beans.PropertyDescriptor;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Type;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

@@ -442,8 +443,9 @@
    }

    @Override
    public Map<String, Object> adjustDeviceData(Map<String, Object> deviceData) {
        String mac = deviceData.remove("mac").toString();
    public Map<String, Object> adjustDeviceData(Map<String, Object> deviceData,String code) {
//        String mac = deviceData.remove("mac").toString();
        String mac = deviceData.get("mac").toString();
        //从redis获取校准公式
        Map<String, Object> adjustFormula = redisTemplate.opsForHash().entries(RedisConstants.ADJUST + "_" + mac);
        if (!ObjectUtils.isEmpty(adjustFormula)) {
@@ -454,7 +456,7 @@
            if (govMpInfo.get("guid") != null) {
                aqiMap = (Map<String, Object>) redisTemplate.opsForHash().get(RedisConstants.AQI_DATA, govMpInfo.get("guid").toString());
            }
            return adjustDataUtils.adjust(deviceData, adjustFormula, ObjectUtils.isEmpty(aqiMap) ? null : aqiMap);
            return adjustDataUtils.adjust(deviceData, adjustFormula, ObjectUtils.isEmpty(aqiMap) ? null : aqiMap,code);
        }
        deviceData.remove("DataTime");
        return deviceData;
@@ -462,7 +464,8 @@

    @Override
    public Map<String, Object> adjustSpecialDeviceData(Map<String, Object> deviceData) {
        String mac = deviceData.remove("mac").toString();
//        String mac = deviceData.remove("mac").toString();
        String mac = deviceData.get("mac").toString();
        //从redis获取校准公式
        Map<String, Object> adjustFormula = redisTemplate.opsForHash().entries(RedisConstants.ADJUST + "_" + mac);
        if (!ObjectUtils.isEmpty(adjustFormula)) {
@@ -473,7 +476,7 @@
            if (ObjectUtils.isEmpty(aqiMap)) {
                aqiMap = (Map<String, Object>) redisTemplate.opsForHash().get(RedisConstants.AQI_DATA, cityCode);
            }
            return adjustDataUtils.adjust(deviceData, adjustFormula, ObjectUtils.isEmpty(aqiMap) ? null : aqiMap);
            return adjustDataUtils.adjust(deviceData, adjustFormula, ObjectUtils.isEmpty(aqiMap) ? null : aqiMap,"0");
        }
        deviceData.remove("DataTime");
        return deviceData;
@@ -501,7 +504,7 @@

            //设备所传因子与配置型号因子不一致的处理逻辑
            if (deviceData.get(sensorCode) != null) {
                String sensorValue = (String) deviceData.get(sensorCode);
                String sensorValue = String.valueOf(deviceData.get(sensorCode));
                double value = Double.parseDouble(sensorValue);
                if (formula != null) {
                    //转换后因子值
@@ -549,7 +552,7 @@
        for (int i = levels.size() - 1; i >= 0; i--) {
            Double level = Double.parseDouble(levels.get(i).toString());
            if (data >= level) {
                state = i + 1;
                state = i + 2;
                break;
            }
        }