with open(file_path, 'rb') as f:

时间: 2024-01-12 17:05:31 浏览: 33
在 Python 中,使用 open 函数来打开文件时,需要指定文件的打开模式。其中,'r' 表示读取模式,'w' 表示写入模式,'a' 表示追加模式。这些模式都是针对文本文件的。但是,如果要读取二进制文件(如图像、音频、视频等文件),则需要使用 'rb' 模式来打开文件,其中 'b' 表示二进制模式。 在上面的代码中,使用了 'rb' 模式来打开文件,其中 'r' 表示读取模式,'b' 表示二进制模式。这样打开文件后,可以使用 read 方法来读取文件中的内容,读取的结果是一个 bytes 类型的对象,需要使用 decode 方法将其转换为字符串类型。 使用 'rb' 模式打开文件可以保证读取二进制文件时不会出现编码错误的情况。在读取文本文件时,建议使用指定编码方式的 'r' 模式来打开文件,例如 'r'、'rU'、'rt' 等。
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watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 加代码实现文件上传完成后将watch_folder = r'D:/zip'里的文件删除,而watch_folder = r'D:/zip'不动

要在文件上传完成后将 `watch_folder` 中的文件删除,可以在文件上传完成后使用 `os.remove()` 函数删除文件。以下是修改后的代码示例: ```python import os import time import requests watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def delete_file(file_path): os.remove(file_path) print(f"Deleted {file_path}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) delete_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() ``` 在上述代码中,我添加了一个名为 `delete_file()` 的新函数,用于删除已上传的文件。在上传完成后调用 `delete_file()` 函数,将已上传的文件从 `watch_folder` 中删除。 请注意,删除文件是一个不可逆的操作,请谨慎使用。确保你在明确了解代码功能和操作的情况下进行操作,并备份重要文件。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

def upload_file(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Select file to upload") if file_path: try: with open(file_path, "rb") as file: self.ftp.storbinary("STOR " + file_path, file) self.statusbar.showMessage("File uploaded successfully") except Exception as e: self.statusbar.showMessage("Failed to upload file: " + str(e))

这段代码是一个上传文件的功能,其中使用了 StatusBar 控件来显示上传状态。在这段代码中,首先通过 `QFileDialog.getOpenFileName()` 方法获取要上传的文件路径。然后,使用 `with open()` 语句打开文件,并使用 `self.ftp.storbinary()` 方法将文件上传到 FTP 服务器。 在上传过程中,使用 StatusBar 控件来显示上传状态。如果上传成功,使用 `self.statusbar.showMessage()` 方法在 StatusBar 上显示 "File uploaded successfully" 的消息。如果上传失败,使用 `self.statusbar.showMessage()` 方法在 StatusBar 上显示 "Failed to upload file: " 加上具体的错误信息。 请注意,这段代码是在一个类中定义的,所以需要确保 StatusBar 控件已经在类的初始化方法(`__init__()`)中创建并设置。

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请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_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): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.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) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

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 os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

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