if __name__ == '__main__': 主函数 读取文件 循环

可以将主函数中的代码块放入一个函数中，然后在 `if __name__ == '__main__'` 中调用该函数。然后在函数中使用循环读取文件并执行文件内容中的代码，示例代码如下：

def main():
    # 主函数中的代码块
    pass

if __name__ == '__main__':
    while True:
        filename = input("请输入文件名：")
        with open(filename, 'r') as f:
            # 读取文件内容
            content = f.read()
            # 执行代码
            exec(content)

在这个示例代码中，我们将主函数中的代码块放入 `main` 函数中。然后在 `if __name__ == '__main__'` 下面的循环中，不断地读取文件，执行文件内容中的代码。注意，这里使用了 `exec` 函数来执行读取到的代码，需要确保读取到的文件内容是安全的，避免执行恶意代码。

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import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

这是一段Python代码，主要功能是从指定的视频文件夹中提取视频帧并保存为图片。具体实现过程如下：

1. 引入cv2和os模块。

2. 定义resize_image函数，用于调整图片大小。该函数接收三个参数：图片路径、目标宽度和目标高度。

3. 定义extract_frames函数，用于提取视频帧并保存封面图。该函数接收两个参数：视频路径和目标路径。

4. 在extract_frames函数中，通过cv2.VideoCapture读取视频，并依次读取每一帧进行处理。在读取每一帧时，先生成当前帧的文件名，然后将该帧写入到指定路径下的文件中。

5. 调用resize_image函数，将图片大小调整为指定的宽度和高度。

6. 在主函数中，指定视频文件夹路径和目标路径，并循环遍历视频文件夹下的所有mp4格式的视频文件。对于每一个mp4格式的视频文件，调用extract_frames函数提取视频帧并保存为图片。

7. 输出程序执行完毕的提示信息。

需要注意的是，该代码需要安装OpenCV库才能正常运行。

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def to_csv(self): root = Tk() filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) button = Button(root,text="打开文件",command=filename) button.pack() root.mainloop() def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 df_iterator = pd.read_csv(self, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建多个线程，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 threads = [] for df in df_iterator: thread = MyThread(df) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat([thread.df for thread in threads]) print(result) else: print("Error") if __name__ == "__main__": df = MyThread.to_csv() thread = MyThread.run(df) thread.start() 优化代码

在看代码之前，首先需要明确一下需求和问题，这段代码的主要目的是读取大型CSV文件并使用多线程对每个数据块进行处理，最终将结果合并为一个DataFrame，同时还包括一个打开文件对话框。

优化建议如下：

1. 对于打开文件对话框，可以将其封装成一个函数，而不是放在类中，这样代码更加简洁，可读性更高。

2. 可以将MyThread类中的to_csv方法移除，因为该方法不符合类的定义，应该在主函数中调用。

3. 可以将读取CSV文件和创建线程的操作移动到一个函数中，这样代码结构更清晰。

4. 在处理每个DataFrame块的时候，可以使用apply方法来代替for循环，这样可以提高处理效率。

5. 可以使用ThreadPoolExecutor来管理线程池，这样可以更好地控制线程数目。

6. 可以在主函数中添加异常处理，以处理可能出现的错误情况。

修改后的代码如下：

import pandas as pd
from tkinter import filedialog
from tkinter import *
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, df):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.df = df

    def run(self):
        # 在这里对每个DataFrame块进行处理
        result = self.df.apply(lambda x: x * 2)  # 示例操作，可以根据实际需求进行修改
        return result


def open_file_dialog():
    root = Tk()
    filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")])
    return filename


def process_csv_file(filename):
    try:
        # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理
        chunksize = 1000000
        df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, mmap=True)

        # 创建线程池，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
            threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator]

        # 获取所有线程的处理结果
        results = [thread.result() for thread in threads]

        # 将所有处理结果合并为一个DataFrame
        result = pd.concat(results)

        print(result)
    except Exception as e:
        print("Error:", e)


if __name__ == "__main__":
    filename = open_file_dialog()
    if filename:
        process_csv_file(filename)

需要注意的是，在上面的代码中，使用了apply方法来处理每个DataFrame块，这样可以避免使用for循环来遍历每行数据，提高处理效率。同时，使用了ThreadPoolExecutor来管理线程池，可以更好地控制线程数目，避免线程过多导致系统资源浪费。最后，在主函数中添加异常处理语句，以处理可能出现的错误情况，提高代码健壮性。