解释代码 dirpath1 = os.listdir(path)

时间: 2024-03-06 17:30:12 浏览: 115
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代码路径1

这行代码使用 Python 的内置模块 os 中的 listdir() 函数读取指定路径（path）下的所有文件和目录，并将其作为一个列表返回给变量 dirpath1。该函数可以接受一个参数，即要读取的目录的路径，返回该目录下的所有文件和目录的列表。在这里，dirpath1 变量将包含 path 路径下的所有文件和文件夹的名称。
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python使用os.listdir和os.walk获得文件的路径的方法

print(os.path.join(dirpath, filename)) # 输出结果: # C:\Users\Administrator\Desktop\file\file_test1.txt # C:\Users\Administrator\Desktop\file\file_test2.txt # C:\Users\Administrator\Desktop\file\...

79. 功能与下面程序段相同的是（ ） import os path=os.getcwd() s=os.listdir(path) print(s) A. import os path=os.getcwd() s=os.walk(path) print(s) B. import os path=os.getcwd() s=os.walk(path) for dirpath,dirnames,filenames in s: print(filenames) C. import os path=os.getcwd() s=os.walk(path) for dirpath,dirnames,filenames in s: print(dirpath) D. import os path=os.getcwd() s=os.walk(path) for dirpath,dirnames,filenames in s: print(dirnames)

程序段中，os.getcwd() 返回当前工作目录的路径，os.listdir(path) 返回指定目录下所有文件和子目录的名称列表，因此程序段的作用是列出当前工作目录下所有文件和子目录的名称列表。 选项 A 中的程序段与原程序段...

这段代码主要是加载不同文件下的内容添加至flashtext中的关键词库中,文件很小,却占用20个G内存,如何改写呢? def makeEntityDict(self): # 枚举型实体词典 EntityDict = dict() path = 'entityProject' # level1DirPath = os.listdir(path=path) # level2DirPath = sum([os.listdir(path+'/'+i)for i in level1DirPath],[]) filePathList = [os.path.join(path, i, j) for i in os.listdir(path=path) for j in sum( [os.listdir(path + '/' + i) for i in os.listdir(path=path)], []) if i == j.split('.')[0]] # print(filePathList) for filePathInfo in filePathList: entityType = filePathInfo.split('\\')[-1].split('.')[0] with open(filePathInfo, 'r', encoding='utf-8')as file: for one_line in file: EntityInfo = one_line.strip() # print(one_line.strip(),entityType) if EntityInfo not in EntityDict.keys(): EntityDict[EntityInfo] = entityType keyword_processor = KeywordProcessor() keyword_processor.add_keywords_from_list(list(EntityDict.keys())) return keyword_processor, EntityDict

这段代码看起来是在加载不同文件中的内容，并将其添加到 flashtext 中的关键词库中。如果文件很小，却占用了 20GB 的内存，可能是因为未正确释放内存或未关闭文件导致的。可以尝试以下优化来减少内存占用: 1. 在...

fileList = os.listdir(dirPath)请说明这句代码的意思，并列举fileList的行为

这段代码是使用Python中的os模块中的listdir函数，用于获取指定目录下的所有文件和子目录的名称列表，并将其赋值给fileList变量。具体来说，dirPath是一个字符串类型的参数，表示目标目录的路径。listdir函数会返回...

import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)基于以上所给代码使用深度神经网络构建图像识别网络

首先，需要将图像数据进行预处理，将其转换为适合神经网络输入的格式，例如将图像缩放到相同大小，转换为灰度图像等。然后，可以构建一个卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别任务。可以使用TensorFlow或Keras等...

使用pytorch设计构建图像识别网络，它的训练数据包含15种，每种25个，合计3750个样本，图像大小为28*28的灰度图像。以下是部分参考代码import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)

图像的标签是从1到15的整数，其中1到11表示数字0到9，12到15表示“百”，“千”，“万”和“亿”。然后，使用OpenCV库的imread函数读取图像数据。最后，通过imshow函数将图像显示出来，并等待用户按下任意键关闭图像...

import os from datetime import datetime, timedelta import time delta = timedelta(days=2) now = datetime.now() delete_time = now - delta path = '/home/tomcat/tomcat-8.5.57-Portal/logs/backup' while True: for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path): for dirname in dirnames: if dirname[-8:].isdigit(): dir_time = datetime.strptime(dirname[-8:], '%Y%m%d') if dir_time < delete_time: for filename in os.listdir(os.path.join(dirpath, dirname)): os.remove(os.path.join(dirpath, dirname, filename)) os.rmdir(os.path.join(dirpath, dirname)) print('clean backup log')怎么结束循环

for filename in os.listdir(os.path.join(dirpath, dirname)): os.remove(os.path.join(dirpath, dirname, filename)) os.rmdir(os.path.join(dirpath, dirname)) print('clean backup log') break # 跳出循环...

os.walk os.listdir

print(os.path.join(dirpath, filename)) os.listdir, on the other hand, is a simpler function that returns a list of all the files and directories within a given directory. It does not ...

#脸部检测函数 def face_detect_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 6) # 如果未检测到面部，则返回原始图像 if (len(faces) == 0): return None, None # 目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高 (x, y, w, h) = faces[0] # 返回图像的脸部部分 return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0] def ReFileName(dirPath): """ :param dirPath: 文件夹路径 :return: """ # 对目录下的文件进行遍历 faces=[] for file in os.listdir(dirPath): # 判断是否是文件 if os.path.isfile(os.path.join(dirPath, file)) == True: c= os.path.basename(file) name = dirPath + '\\' + c img = cv2.imread(name) # 检测脸部 face, rect = face_detect_demo(img) # 我们忽略未检测到的脸部 if face is not None: # 将脸添加到脸部列表并添加相应的标签 faces.append(list(face)) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() return faces优化一下这两个函数

faces = [list(face) for file in os.listdir(dirPath) if os.path.isfile(os.path.join(dirPath, file)) and (face:=face_detect_demo(cv2.imread(os.path.join(dirPath, file))))[0] is not None] - 可以将cv...

定义一函数，在函数中使用 input()函数，输入任意一个指定的路径(文 件夹引用名)，再使用 os.walk()方法(也可使用 os.listdir()方法递归)，统计出该路 径下所有的文件夹(含子文件夹)的数据及文件的数量， 并返回

folder_path = os.path.join(dirpath, dirname) num_files = len(os.listdir(folder_path)) folders[dirname] = num_files return folders # 调用函数并输入路径 path = input("请输入一个指定的路径：") ...
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