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

时间: 2024-01-12 16:05:31 浏览: 118
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。
相关问题

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。

"" base64编解码处理 用于处理某些被加密的敏感词库 author : @h-j-13 time : 2018-7-18 """ import os import base64 def decode64file(path_file): """解码base64加密的文件""" with open(path_file, 'rb') as f: str_set = set() for line in f: s = line.strip() # strip()方法消除多余的空格之类的特殊字符 if s.endswith(b'Cg=='): s = s.replace(b'Cg==', b'') str_set.add(base64.b64decode(s)) return str_set train_data_url = r"C:\Users\曹福滨\Downloads\tc-corpus-\answer" def get_all_file_by_path(path=train_data_url): """获取某个目录下的所有训练文件""" file_path = [] dir_list = os.listdir(train_data_url) for d in dir_list: file_path.extend(map(lambda x: train_data_url + d + '/' + x, os.listdir(train_data_url + d))) return file_path def decode_file2utf8(file_path): """将文件从GB2312编码解码为utf8文件""" decode_error = False file_data = [] with open(file_path, 'r') as f: for l in f.readlines(): try: tmp = l.encode('gbk').decode('utf8') except Exception as e: decode_error = True tmp = '' file_data.append(tmp) if decode_error: os.remove(file_path) else: with open(file_path, 'w') as f: f.writelines(file_data) if __name__ == '__main__': for p in get_all_file_by_path(): decode_file2utf8(p)

这段代码是用来解码base64加密的文件,主要是用于处理一些被加密的敏感词库。作者是@h-j-13,时间是2018年7月18日。代码中使用了Python的os和base64模块,其中decode64file函数接受一个文件路径作为参数,读取文件内容并解码,最终返回一个字符串集合。
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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()

bool sign_file(const char* file_path, const char* private_key_path, const char* signature_path) { std::ifstream file(file_path, std::ios::binary | std::ios::ate); if (!file.is_open()) { std::cout << "Failed to open file" << std::endl; return false; } int file_size = file.tellg(); file.seekg(0, std::ios::beg); unsigned char* file_data = new unsigned char[file_size]; file.read((char*)file_data, file_size); file.close(); EVP_PKEY* pkey = NULL; FILE* fp = fopen(private_key_path, "rb"); if (!fp) { std::cout << "Failed to open private key file" << std::endl; return false; } pkey = PEM_read_PrivateKey(fp, NULL, NULL, NULL); fclose(fp); if (!pkey) { std::cout << "Failed to read private key" << std::endl; return false; } EVP_MD_CTX* mdctx = EVP_MD_CTX_new(); if (!mdctx) { std::cout << "Failed to create md context" << std::endl; return false; } if (!EVP_SignInit(mdctx, EVP_sha256())) { std::cout << "Failed to initialize signing" << std::endl; return false; } if (!EVP_SignUpdate(mdctx, file_data, file_size)) { std::cout << "Failed to update signing" << std::endl; return false; } unsigned char* signature = new unsigned char[SIGN_LENGTH]; unsigned int signature_length = SIGN_LENGTH; if (!EVP_SignFinal(mdctx, signature, &signature_length, pkey)) { std::cout << "Failed to finalize signing" << std::endl; return false; } std::ofstream signature_file(signature_path, std::ios::binary | std::ios::trunc); if (!signature_file.is_open()) { std::cout << "Failed to create signature file" << std::endl; return false; } signature_file.write((char*)signature, signature_length); signature_file.close(); delete[] file_data; delete[] signature; EVP_MD_CTX_free(mdctx); EVP_PKEY_free(pkey); return true; }解析这段代码

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)

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