def save的文件名怎么添加变量

时间: 2023-08-08 18:02:34 浏览: 57
在Python中,我们可以使用字符串格式化的方式来动态地将变量添加到文件名中。具体来说,我们可以使用字符串的format()方法或者f-strings(格式化字符串字面值)来实现。 使用format()方法: 我们可以在文件名中使用占位符({}),然后调用format()方法来将变量的值传递进去。假设我们有一个变量name,我们想将它添加到文件名中,代码如下: ```python name = "John" file_name = "save_{}.txt".format(name) ``` 这将创建一个名为"save_John.txt"的文件名。 使用f-strings: f-strings是从Python 3.6版本开始引入的一种格式化字符串的方式。它在字符串前面加上字母"f",然后在字符串中使用大括号({})来引用变量。用法如下: ```python name = "John" file_name = f"save_{name}.txt" ``` 这将创建一个名为"save_John.txt"的文件名。 以上两种方法都可以将变量的值动态地添加到文件名中。根据具体的需求,我们可以选择其中的一种方式来解决这个问题。
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解释下面代码:import os from config import paras para = paras() def revise_rawdata_name(para): op_dir = para.rawdata_dir save_dir = para.save_dir classes = os.listdir(op_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: i = 1 con_dir = os.path.join(op_dir, class_name) save_path = os.path.join(save_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 newname = f'{i:05}' (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) str = filename.replace(filename,newname) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(save_path, str + extension)) # 添加前缀 i = i+1 def revise_name(para): ip_dir = para.rawdata_dir classes = os.listdir(ip_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: con_dir = os.path.join(ip_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 i = 0 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) newname = class_name +'_'+ str(i) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(con_dir, newname + extension)) # 添加前缀 i = i+1 # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': revise_name(para)

这段代码主要是用于修改文件名的函数。代码首先导入了`os`模块和一个名为`paras`的配置文件。然后定义了两个函数`revise_rawdata_name`和`revise_name`,并传入了一个参数`para`。 `revise_rawdata_name`函数的作用是将指定目录下的文件名进行修改,添加前缀。具体步骤如下: 1. 获取指定目录下的所有文件夹。 2. 遍历每个文件夹,获取文件夹路径。 3. 创建保存修改后文件的目录路径。 4. 获取当前文件夹下的所有文件。 5. 遍历每个文件,获取文件名和扩展名。 6. 根据计数变量`i`生成新的文件名。 7. 使用`os.rename`函数将原文件移动到新的保存目录,并添加前缀。 `revise_name`函数的作用是将指定目录下的文件名进行修改,添加前缀。具体步骤如下: 1. 获取指定目录下的所有文件夹。 2. 遍历每个文件夹,获取文件夹路径。 3. 获取当前文件夹下的所有文件。 4. 遍历每个文件,获取文件名和扩展名。 5. 根据文件夹的名称和计数变量`i`生成新的文件名。 6. 使用`os.rename`函数将原文件移动到同一目录,并添加前缀。 最后,在主程序中调用了`revise_name`函数,并传入了参数`para`来执行文件名修改操作。

请注释以下每一行代码并且说明整体在做什么import pickle def save_model(model, file_name): """用于保存模型""" with open(file_name, "wb") as f: pickle.dump(model, f) def load_model(file_name): """用于加载模型""" with open(file_name, "rb") as f: model = pickle.load(f) return model def flatten_lists(lists): flatten_list = [] for l in lists: if type(l) == list: flatten_list += l else: flatten_list.append(l) return flatten_list

这段代码定义了三个函数:`save_model`、`load_model` 和 `flatten_lists`。 `save_model` 函数的作用是将传入的模型对象保存到指定的文件中。函数的参数 `model` 是要保存的模型对象,`file_name` 是指定的保存文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制写入模式("wb"),然后使用 `pickle.dump` 函数将模型对象保存到文件中。 `load_model` 函数的作用是从指定的文件中加载模型对象。函数的参数 `file_name` 是指定的加载文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制读取模式("rb"),然后使用 `pickle.load` 函数从文件中加载模型对象,并将其赋值给 `model` 变量,最后返回 `model` 变量。 `flatten_lists` 函数的作用是将嵌套列表转换为扁平化的列表。函数的参数 `lists` 是要转换的嵌套列表。函数内部使用 `for` 循环遍历 `lists` 中的所有元素,如果元素是列表类型,则将其扁平化后添加到 `flatten_list` 列表中,否则直接将元素添加到 `flatten_list` 列表中。最后返回 `flatten_list` 列表。

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请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据,前面页码的数据都被覆盖了,如何更改

请你按照检查修改以下代码,要求高质量代码,要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性高。代码如下:'''import struct import pandas as pd def read_dat(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() data_len = len(data) n = data_len // 32 result = [] for i in range(n): start = i * 32 # 解析日期和时间 date, time = struct.unpack('<HH', data[start:start+4]) year = date // 2048 + 2004 month = date % 2048 // 100 day = date % 100 hour = time // 60 minute = time % 60 # 解析价格和成交量 open_price, high_price, low_price, close_price = struct.unpack('<IIII', data[start+4:start+20]) open_price /= 100 high_price /= 100 low_price /= 100 close_price /= 100 amount, volume = struct.unpack('<fi', data[start+20:start+28]) # 添加到结果列表中 result.append([year, month, day, hour, minute, open_price, high_price, low_price, close_price, amount, volume]) # 将结果转化为DataFrame并返回 return pd.DataFrame(result, columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'open_price', 'high_price', 'low_price', 'close_price', 'amount', 'volume']) def save_csv(file_path): # 读取5分钟数据并保存为CSV格式 df_5min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc5') df_5min.to_csv(file_path + 'sz000001_5min.csv', index=False) # 读取1分钟数据并保存为CSV格式 df_1min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc1') df_1min.to_csv(file_path + 'sz000001_1min.csv', index=False) # 指定文件路径并保存为CSV格式 save_csv('d:\\')'''

优化一下下面的代码def FileUploads_modelform(request): """ 批量上传文件 方法三:采用modelform上传,超级简单,只需要实例化表单的时候 接收一下表单里边字符串数据和文件,然后利用表单的save()方法保存一下数据即可 :param request: :return: """ # 判断提交方式GET 或POST if request.method == 'POST': File_ModelForm = FileUpload_ModelForm(request.POST, request.FILES) # 实例化FileUploadForm表单,注意获取数据的方式 if File_ModelForm.is_valid(): # file = File_ModelForm.cleaned_data['file'] # 对于文件,自动保存 # 字段+上传路径自动保存到数据库 # file_form = File_ModelForm.save() # 保存表单到数据库 # 多属性保存 Upload_File = File_ModelForm.save(commit=False) # Upload_File.file_url = Upload_File.file_url.temporary_file_path() # 文件路径 # 调用get_optimized_file_type函数获取优化文件类型 # optimized_file_type = get_optimized_file_type(Upload_File.file_url) Upload_File.file_name = Upload_File.file_url.name # 文件名 Upload_File.file_size = Upload_File.file_url.size # 文件大小 Upload_File.file_update_author = request.user.realname # 获取文件类型 # Get the file content type uploaded_file_type, encoding = mimetypes.guess_type(Upload_File.file_url.path) Upload_File.file_type = uploaded_file_type # Upload_File.file_type = Upload_File.file_url.content_type # optimized_file_type = get_optimized_file_type(file_url) Upload_File.save() # 其他操作,例如返回成功页面或其他处理 # return render(request, 'zadmin/pages/File_Uploads.html', {'file_form': file_form}) return HttpResponse("文件上传成功!") else: file_form = FileUpload_ModelForm() return render(request, 'zadmin/pages/File_Uploads.html', {'file_form': file_form})

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