python中如何在文件夹中只打开某一种类的文件

您可以使用Python的os模块和glob模块来实现只打开某一种类型的文件。具体的代码如下：

import os
import glob

# 定义文件夹路径和文件类型
folder_path = '/path/to/folder'
file_type = '*.txt'

# 使用glob模块获取符合条件的文件路径列表
file_list = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_type))

# 遍历文件列表，打开文件进行操作
for file_path in file_list:
    with open(file_path, 'r') as f:
        # 进行文件操作

在上面的代码中，您需要将`/path/to/folder`替换为您要操作的文件夹的路径，将`*.txt`替换为您要打开的文件类型。这样，代码就只会打开文件夹中符合条件的文件。

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用python框出文件夹中的所有图片中的人脸并且保存（不用dlib库）

好的，为了实现这个功能，我们需要使用Python的Pillow库（也称为PIL）来处理图像，并使用OpenCV库来检测人脸。以下是实现步骤：

1. 首先，我们需要安装Pillow和OpenCV库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pillow opencv-python

2. 接下来，我们需要遍历文件夹中的所有图像文件。您可以使用Python的`os`库来实现这一点。以下是遍历文件夹的示例代码：

import os

folder_path = 'your_folder_path'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 处理图像文件
        pass

3. 对于每个图像文件，我们需要使用OpenCV库来检测人脸。以下是检测人脸的示例代码：

import cv2

image = cv2.imread('your_image_path')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
    # 框出人脸并保存
    pass

请注意，这里我们使用了OpenCV的分类器来检测人脸。需要下载`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并存储在您的工作目录中。您可以从OpenCV官方网站下载该文件。

4. 最后，我们需要使用Pillow库来绘制矩形框并保存图像。以下是绘制矩形框并保存图像的示例代码：

from PIL import Image, ImageDraw

image = Image.open('your_image_path')
draw = ImageDraw.Draw(image)
for (x, y, w, h) in faces:
    draw.rectangle((x, y, x+w, y+h), outline=(255, 0, 0))
image.save('your_output_path')

请注意，在绘制矩形框之前，我们需要使用Pillow的`Image.open()`函数打开图像文件。

综上所述，以下是完整的代码实现：

import os
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw

# 遍历文件夹中的所有图像文件
folder_path = 'your_folder_path'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 使用OpenCV检测人脸
        image = cv2.imread(os.path.join(folder_path, filename))
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 绘制矩形框并保存图像
        pillow_image = Image.open(os.path.join(folder_path, filename))
        draw = ImageDraw.Draw(pillow_image)
        for (x, y, w, h) in faces:
            draw.rectangle((x, y, x+w, y+h), outline=(255, 0, 0))
        pillow_image.save(os.path.join(folder_path, 'output', filename))

请注意，这段代码将在与输入文件夹相同的位置创建一个名为`output`的新文件夹，并将所有输出图像保存在其中。您需要先手动创建该文件夹。

python代码只用pywin32库，把文件夹及其子文件夹里所有xlsm格式文件另存为xlsx格式文件，并删除原文件，再将这些文件重新分类存放

在Python中，你可以使用pywin32库来处理Windows文件系统，包括读取xlsm文件，将其转换为xlsx，然后删除原始文件并整理归档。下面是一个简单的示例代码片段，但它并未包括递归遍历子目录、分类存储等功能，你需要根据实际需求进行调整：

import os
import win32com.client as win32

# 定义转换函数
def convert_xlsm_to_xlsx(xlsm_path):
    # 使用Excel应用对象打开xlsm文件
    app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
    workbook = app.Workbooks.Open(xlsm_path)

    # 将文件另存为xlsx格式
    xlsx_path = xlsm_path[:-5] + 'xlsx'
    workbook.SaveAs(xlsx_path)
    workbook.Close()
    app.Quit()

    # 删除原始xlsm文件
    os.remove(xlsm_path)

# 指定源文件夹路径
source_folder = r"C:\YourSourceFolder"

# 遍历源文件夹及其子文件夹
for root, dirs, files in os.walk(source_folder):
    for file in files:
        if file.endswith(".xlsm"):
            # 调用转换函数
            convert_xlsm_to_xlsx(os.path.join(root, file))

# 这里只是一个基础示例，关于文件分类存储的部分，你需要根据业务规则自定义一个函数，例如按照日期、类别等属性对文件进行移动或复制到特定的目标文件夹中。

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